文章总结与翻译一、文章主要内容该研究聚焦大型语言模型（LLMs）与人类评分者在定性分析中的评分者间信度（IRR），旨在解决定性分析因耗时、依赖人工而难以规模化的问题，探索LLMs在物理教育领域定性分析中的应用潜力。1. 研究背景与目标背景：定性研究（QLR）在物理教育中对理解学生思维过程和问题解决方法至关重要，但存在人工编码耗时久、难以规模化的局限，且需多名人类评分者保证信度；现有LLMs用于定性编码的研究未涉及超参数优化，部分研究虽关注提示工程对IRR的影响，但未聚焦工程设计（ED）项目情境。目标：一是对比GPT-4.5和GPT-4o两款先进LLMs与专家人类评分者，在对学生ED项目小组讨论音频转录文本编码时的IRR，并比较两款模型性能；二是探究通过提示工程和OpenAI API优化模型超参数，能否提升LLMs的IRR。2. 研究方法数据来源：选取美国中西部某大学基于微积分的本科物理实验室课程中14个学生小组（每组3人）的音频数据，这些小组在课程第8-14周完成ED项目，第14周末录制至少5分钟关于ED项目中物理和数学概念应用及问题解决方法演变的自由讨论，数据经匿名处理。编码框架：依据已有研究框架，确定4种思维方式作为编码主题，分别是工程设计（ED）、物理概念（PC）、数学结构（MC）和元认知思维（M
