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초록·키워드
This study looked through effective prompting techniques for Chinese language education using Large Language Models. Since ChatGPT’s emergence in 2022, LLMs have developed rapidly, with educational models enhancing its education capabilities. Effective application requires prompting strategies that consider Chinese language’s unique characteristics. Through literature review and case analysis, this research examines the development of prompt engineering and explores prompt techniques suitable for Chinese language education. The findings indicate that reasoning techniques align with Chinese language’s progressive learning structure. Structured frameworks provide systematic prompt design approaches. Hierarchical prompting suits graduated difficulty levels, and specialized techniques enhance instructional clarity. Specifically, least-to-most prompting is effective for pronunciation and vocabulary learning, role prompting for conversation practice, and chain-of-verification prompting for writing instruction.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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