A Comparative Study of Student Perspectives on Technical Writing Feedback Quality: Evaluating LLMs, SLMs, and Humans in Computer Science Topics
学生视角下技术写作反馈质量比较研究：评估计算机科学主题中的LLM、SLM和人类
机构 * McMaster University（麦斯特大学） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Research Institute for the Study of University Pedagogy, University of Toronto Mississauga（多伦多大学密西根分校大学教学研究学院） ； Department of Mathematical and Computational Sciences, University of Toronto Mississauga（多伦多大学密西根分校数学与计算科学系）
AI总结 本研究比较了本地部署的小语言模型（SLM）、商业大语言模型（LLM）和人类导师在计算机科学课程中提供写作反馈的质量，发现SLM在可读性和可操作性上获得学生更高评价，而人类反馈在专业写作任务中更受青睐。
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