摘要

本文介绍了一种基于大型语言模型（LLM）的个性化学习工具，旨在增强物理学本科生的记忆和问题解决能力。该工具通过交错练习方法，结合符号回归和维度分析技术，为学生提供即时且个性化的指导。论文的核心在于利用LLM进行符号回归，并通过提示工程结合维度分析，帮助学生理解物理变量之间的关系。该工具在费曼物理学讲座中的方程上进行了测试，能够准确识别大多数方程中物理变量之间的关系，显示出其在本科物理教育中的潜在价值。

原理

该论文的核心工作原理是利用大型语言模型（LLM）进行符号回归，并结合维度分析方法。符号回归是一种寻找描述数据集数学关系的显式符号公式的过程。LLM通过分析和生成文本内容，辅助问题解决和解释生成。在物理教育中，LLM被用于解决计算问题、解释概念和创建新练习。维度分析则是一种简化复杂问题的方法，通过关注物理量的维度来培养学生的定性思维和解决复杂物理问题的能力。论文通过提示工程，将这两种技术结合，使LLM能够生成维度一致的物理方程，从而提供更深入的物理理解。

流程

论文提出了四种方法来指导LLM生成维度一致的物理方程：单阶段通用维度分析方法、两阶段通用维度分析方法、单阶段瑞利方法分析方法和两阶段瑞利方法分析方法。这些方法通过不同的提示策略，引导LLM在不同阶段生成和调整方程。例如，在单阶段方法中，LLM同时提出维度一致的方程并确定其系数；而在两阶段方法中，LLM首先生成方程形式，然后在第二阶段确定系数。通过这些流程，LLM能够有效地生成和调整物理方程，以适应学生的学习需求。

应用

该论文提出的个性化学习工具在物理学本科教育中具有广泛的应用前景。通过结合LLM和维度分析，该工具能够提供定制化的学习体验，适应不同学生的学习风格和需求。此外，该工具还能增强学生对复杂物理概念的理解和应用，为传统教学方法提供有力补充。随着技术的进一步发展和优化，这种基于LLM的学习工具有望在更多科学和工程领域得到应用，推动个性化和数据驱动的学习体验。