Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

InqEduAgent: Học tập AI thích ứng hợp tác với tăng cường quy trình Gaussian

Created by
  • Haebom

Tác giả

Triệu Thiên Phương, Văn Tây Dương, Quan Lưu, Lương Dương

Phác thảo

Bài báo này đề xuất InqEduAgent, một mô hình tác tử dựa trên mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) cho việc ghép cặp đối tác học tập hiệu quả trong giáo dục dựa trên tìm tòi. InqEduAgent phân tích các mẫu kiến thức trước đây của người học và ghép chúng với các đối tác học tập tối ưu thông qua một tác tử sinh ra, nắm bắt các đặc điểm nhận thức và đánh giá của người học trong môi trường học tập thực tế, cùng với một thuật toán ghép cặp thích ứng sử dụng phép tăng cường quy trình Gauss. Kết quả thực nghiệm cho thấy InqEduAgent hoạt động tối ưu trong nhiều tình huống học tập kiến thức khác nhau và trong môi trường LLM. Điều này góp phần vào việc phân công thông minh các đối tác học tập dựa trên con người và thiết kế các đối tác học tập dựa trên AI. Mã nguồn, dữ liệu và phụ lục được công khai.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Một mô hình mới dựa trên AI để ghép đôi bạn học hiệu quả trong giáo dục lấy tìm tòi làm trung tâm được trình bày.
◦
Trình bày phương pháp xác định hiệu quả đặc điểm của người học và ghép họ với đối tác tối ưu bằng cách sử dụng LLM.
◦
Trình bày những khả năng mới cho việc phân công thông minh các đối tác học tập dựa trên con người và AI.
◦
ĐảM bảo khả năng tái tạo và khả năng mở rộng của nghiên cứu thông qua mã và dữ liệu mở.
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng áp dụng vào môi trường giáo dục thực tế.
◦
Cần phải tiến hành thử nghiệm rộng rãi trên nhiều loại hoạt động học tập và đặc điểm của người học.
◦
Các vấn đề phụ thuộc và thiên vị trong hiệu suất LLM cần được xem xét.
👍
Made with Slashpage