The Application of a Large Language Model (LLM) in Education Reform and Innovation
Lingua: inglese
Editore: MDPI AG, 2026
- Rilegato
- Nuovo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This Reprint presents a curated collection of nine articles from the Systems Special Issue 'AI-Augmented Human-Machine Systems: Engineering and Design in Education', launched in response to the profound reshaping of education by large language models and generative AI. Adopting a systems perspective, the contributions examine how AI tools can be engineered to enhance learning outcomes while mitigating risks such as over-reliance, trust erosion, and ethical misalignment. Spanning K-12, vocational, and higher education, the collection employs diverse methodologies including quasi-experiments, surveys, grounded theory, systematic reviews, and neuro-symbolic development.Key contributions include the following: a dual-dimension trust model distinguishing system-like from human-like trust; empirical evidence establishing individual autonomy and moderate constraints as design principles for LLM-integrated project-based learning; ARGUS, a neuro-symbolic architecture generating actionable feedback; and domain-specific fine-tuning with transparent performance reporting. Vocational and K-12 studies, along with a stakeholder-driven privacy framework and a systematic review, further enrich the volume. Together, these articles offer both theoretical depth and actionable guidance, demonstrating that the challenge lies not in whether to adopt AI, but in how, under what principles, and governed by which ethical structures. This Reprint is an essential resource for researchers, educators, and policymakers. …
Codice articolo 9783725885596
- Titolo
- The Application of a Large Language Model (LLM) in Education Reform and Innovation
- Editore
- MDPI AG
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3725885591
- ISBN 13
- 9783725885596
- Peso dell'articolo
- 725 grammi
- Dimensioni
- 250x175x18 mm
This Reprint presents a curated collection of nine articles from the Systems Special Issue "AI-Augmented Human-Machine Systems: Engineering and Design in Education", launched in response to the profound reshaping of education by large language models and generative AI. Adopting a systems perspective, the contributions examine how AI tools can be engineered to enhance learning outcomes while mitigating risks such as over-reliance, trust erosion, and ethical misalignment. Spanning K-12, vocational, and higher education, the collection employs diverse methodologies including quasi-experiments, surveys, grounded theory, systematic reviews, and neuro-symbolic development.
Key contributions include the following: a dual-dimension trust model distinguishing system-like from human-like trust; empirical evidence establishing individual autonomy and moderate constraints as design principles for LLM-integrated project-based learning; ARGUS, a neuro-symbolic architecture generating actionable feedback; and domain-specific fine-tuning with transparent performance reporting. Vocational and K-12 studies, along with a stakeholder-driven privacy framework and a systematic review, further enrich the volume. Together, these articles offer both theoretical depth and actionable guidance, demonstrating that the challenge lies not in whether to adopt AI, but in how, under what principles, and governed by which ethical structures. This Reprint is an essential resource for researchers, educators, and policymakers.
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