Disclosures & Disclaimers: Investigating the Impact of Transparency Disclosures and Reliability Disclaimers on Learner-LLM Interactions
Notice bibliographique
Résumé
Large Language Models (LLMs) are increasingly being used in educational settings to assist students with assignments and learning new concepts. For LLMs to be effective learning aids, students must develop an appropriate level of trust and reliance on these tools. Misaligned trust and reliance can lead to suboptimal learning outcomes and reduced LLM engagement. Despite their growing presence, there is a limited understanding of achieving optimal transparency and reliance calibration in the educational use of LLMs. In a 3x2 between-subjects experiment conducted in a university classroom setting, we tested the effect of two transparency disclosures (System Prompt and Goal Summary) and an in-conversation Reliability Disclaimer on a GPT-4-based chatbot tutor provided to students for an assignment. Our findings suggest that disclaimer messages included in the responses may effectively mitigate learners' overreliance on the LLM Tutor in the presence of incorrect advice. Disclosing System Prompt seemed to calibrate students’ confidence in their answers and reduce the occurrence of copy-pasting the exact assignment question to the LLM tutor. Student feedback indicated that they would like transparency framed in terms of performance-based metrics. Our work provides empirical insights on the design of transparency and reliability mechanisms for using LLMs in classrooms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,041 | 0,387 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».