日本語タイトル#
強化された LLM 環境における学習の緊張感の探求：学生中心の LLM と検索に関する定性的視点
英文タイトル#
Exploring undercurrents of learning tensions in an LLM-enhanced landscape: A student-centered qualitative perspective on LLM vs Search
日本語摘要#
大規模言語モデル（LLMs）は、学生の学習方法を変革しており、迅速にさまざまな学習活動を強化または完了できる容易に利用可能なツールを提供しています。これは、図書館や書籍などの従来の情報源を置き換えたり補完したりする検索エンジンやウィキペディアの導入時にも見られた類似のパラダイムシフトです。本研究では、LLMs が学習の次のシフトを代表する可能性を探り、情報発見と統合における既存技術（検索エンジンなど）との役割を比較しています。被験者内のバランスデザインを用いて、参加者は検索エンジン（Google）と大規模言語モデル（ChatGPT）を使用して新しいトピックを学びました。タスク後のインタビューでは、学生の反省、好み、痛点、全体的な認識を探求しました。私たちは、学生が検索エンジンよりも LLMs を好む時、理由、方法についての微妙な洞察を示す彼らの回答の分析を提示し、変化する教育環境において教育者、政策立案者、技術開発者に示唆を提供します。
英文摘要#
Large language models (LLMs) are transforming how students learn by providing readily available tools that can quickly augment or complete various learning activities with non-trivial performance. Similar paradigm shifts have occurred in the past with the introduction of search engines and Wikipedia, which replaced or supplemented traditional information sources such as libraries and books. This study investigates the potential for LLMs to represent the next shift in learning, focusing on their role in information discovery and synthesis compared to existing technologies, such as search engines. Using a within-subjects, counterbalanced design, participants learned new topics using a search engine (Google) and an LLM (ChatGPT). Post-task follow-up interviews explored students' reflections, preferences, pain points, and overall perceptions. We present analysis of their responses that show nuanced insights into when, why, and how students prefer LLMs over search engines, offering implications for educators, policymakers, and technology developers navigating the evolving educational landscape.
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