Инструмент для улучшения планирования уроков для начинающих учителей.

 LessonPlanner: A Tool for Enhancing Novice Teachers’ Effectiveness by Integrating Large Language Models with Structured Pedagogical Strategies to Improve Lesson Planning Quality

LessonPlanner: Инструмент для повышения эффективности начинающих учителей путем интеграции больших языковых моделей с структурированными педагогическими стратегиями для улучшения качества планирования уроков

Интеграция передовых образовательных технологий открывает новые возможности для повышения эффективности обучения, особенно с использованием больших языковых моделей (LLM). Эти модели все чаще исследуются в качестве инструментов для помощи педагогам, особенно новичкам, в разработке детальных и эффективных учебных планов. Применение LLM в образовании обусловлено потенциалом генерации индивидуального учебного контента, который адаптируется к различным сценариям обучения, обеспечивая значительную поддержку педагогам, которым может не хватать опыта или ресурсов.

Применение в реальной жизни

Новички-учителя часто сталкиваются с серьезными трудностями при создании хорошо структурированных учебных планов. Основная проблема заключается в их ограниченном опыте организации учебных материалов и эффективном применении педагогических стратегий. Этот недостаток опыта часто приводит к несогласованности качества уроков и неэффективности их проведения. Подбор соответствующих учебных ресурсов занимает много времени и часто приводит к получению неоптимальных результатов, так как учителям приходится просматривать огромные объемы материалов, чтобы найти контент, соответствующий их конкретным учебным целям. Эти трудности могут затруднить образовательный процесс, делая сложным достижение учителями своих учебных целей.

Традиционные методы планирования уроков обычно включают ссылки на учебники, консультирование существующих учебных планов и поиск онлайн-материалов. Однако эти подходы далеки от эффективности. Хотя они предоставляют основу для учебного контента, они часто не учитывают потребности отдельных классов или уникальные стили обучения различных педагогов. Учителя, использующие общие LLM, такие как ChatGPT, обычно обнаруживают, что эти инструменты могут генерировать полезный контент, но результаты являются фрагментированными и требуют значительной доработки, чтобы быть полезными в классе.

Исследователи из Университета Сунь Ят-сен и Корнеллского университета представили LessonPlanner, разработанный для помощи учителям, особенно новичкам, в создании детальных и эффективных учебных планов. LessonPlanner – это интерактивная система, которая интегрирует генерацию контента, основанную на педагогике, с структурированным руководством Девяти событий обучения Ганье. Этот инструмент упрощает процесс планирования уроков и обеспечивает, что сгенерированный контент педагогически обоснован и адаптирован к конкретным потребностям учителя и их учеников.

Оценка эффективности

Эффективность LessonPlanner была оценена в рамках исследования с участием двенадцати участников и экспертных интервью с шестью новичками-учителями. Исследование показало, что LessonPlanner значительно улучшил качество учебных планов. В частности, система сократила нагрузку, связанную с планированием уроков. Участники, студенты аспирантуры или старшие бакалавры, отметили, что использование LessonPlanner сделало процесс планирования уроков более эффективным и менее стрессовым. В среднем качество учебных планов улучшилось более чем на 30% при использовании LessonPlanner по сравнению с традиционными методами. Экспертные интервью подчеркнули полезность инструмента, среди новичков-учителей выделили его способность предоставлять хорошо структурированные планы и вдохновляющий контент.

Заключение

LessonPlanner представляет собой многообещающее решение для преодоления проблем, с которыми сталкиваются новички-учители при создании эффективных учебных планов. Путем интеграции больших языковых моделей с педагогическими рамками инструмент упрощает процесс планирования уроков и улучшает качество результирующего учебного контента. Способность системы адаптироваться к индивидуальным потребностям и простой в использовании интерфейс делают его ценным для педагогов, стремящихся улучшить свою эффективность в преподавании. С заметным увеличением качества уроков и значительным сокращением нагрузки на подготовку, LessonPlanner готов стать неотъемлемым инструментом в арсенале современного педагога, особенно для тех, кто только начинает свою карьеру.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Создание индивидуального клиента MCP с использованием Gemini

    Создание клиентского приложения Model Context Protocol (MCP) с использованием Gemini Практические бизнес-решения Создание клиентского приложения MCP с использованием Gemini позволяет интегрировать искусственный интеллект в бизнес-процессы. Это улучшает взаимодействие с клиентами, оптимизирует рабочие процессы…

  • Улучшение многомодального обучения: рамки UniME

    Введение в многомодальное представление данных Многомодальное представление данных – это новая область в искусственном интеллекте, которая объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для создания более полных и точных моделей. Один…

  • Модель THINKPRM: Преобразование бизнеса с помощью ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью ИИ: Модель THINKPRM Введение в THINKPRM Модель THINKPRM (Generative Process Reward Model) представляет собой значительное достижение в верификации процессов рассуждения с использованием искусственного интеллекта. Эта модель повышает эффективность и…

  • Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ

    “`html Улучшение бизнеса с помощью разговорного ИИ Введение в вызов функций в разговорном ИИ Вызов функций — это мощная возможность, которая позволяет большим языковым моделям (LLM) связывать естественные языковые запросы с реальными приложениями,…

  • VERSA: Инновационный инструмент для оценки аудиосигналов

    Введение в VERSA: Современный инструмент для оценки аудио Команда WAVLab представила VERSA, инновационный и комплексный набор инструментов для оценки речи, аудио и музыкальных сигналов. С развитием искусственного интеллекта, который генерирует аудио, необходимость в…

  • Alibaba Qwen3: Новое Поколение Языковых Моделей

    Введение в Qwen3: Новая эра в больших языковых моделях Команда Alibaba Qwen недавно представила Qwen3, последнее достижение в серии больших языковых моделей (LLMs). Qwen3 предлагает новый набор моделей, оптимизированных для различных приложений, включая…

  • ViSMaP: Инновационное решение для автоматизации суммирования длинных видео

    Преобразование видео: ViSMaP ViSMaP представляет собой инновационный подход к обобщению длинных видео без необходимости в дорогих аннотациях. Это решение может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь, а именно: Преимущества ViSMaP Сокращение временных затрат…

  • Эффективное управление контекстом для больших языковых моделей

    Модель Контекстного Протокола: Улучшение Взаимодействия с ИИ Введение Эффективное управление контекстом является ключевым при использовании больших языковых моделей (LLMs). Этот документ предлагает практическую реализацию Модели Контекстного Протокола (MCP), сосредоточенную на семантическом делении, динамическом…

  • Запуск DeepWiki: ИИ-инструмент для понимания репозиториев GitHub

    Введение в DeepWiki Devin AI представил DeepWiki — бесплатный инструмент, который генерирует структурированную документацию для репозиториев GitHub. Этот инновационный инструмент упрощает понимание сложных кодовых баз, что облегчает жизнь разработчикам, работающим с незнакомыми проектами.…

  • Эффективные модели Tina для улучшения обучения с подкреплением

    Введение Современные бизнесы сталкиваются с вызовами в области многослойного рассуждения, особенно в научных исследованиях и стратегическом планировании. Традиционные методы, такие как узконаправленное обучение, требуют значительных затрат и могут приводить к поверхностному обучению. Однако…

  • FlowReasoner: Персонализированный Мета-Агент для Многоагентных Систем

    Введение в FlowReasoner Недавние достижения в области искусственного интеллекта привели к разработке FlowReasoner, мета-агента, который автоматизирует создание персонализированных многопользовательских систем, адаптированных к запросам пользователей. Это значительно повышает эффективность и масштабируемость. Проблемы в текущих…

  • Руководство Microsoft по режимам отказа в агентных системах ИИ

    Введение Понимание и управление рисками в системах агентного ИИ могут значительно улучшить бизнес-процессы и повысить доверие клиентов. Ниже представлены практические решения, которые помогут в этом. Практические бизнес-решения Создание надежных систем агентного ИИ требует…

  • Автономные пайплайны анализа данных с PraisonAI

    Создание полностью автономных потоков анализа данных с PraisonAI Введение В этом руководстве описывается, как бизнес может улучшить процессы анализа данных, перейдя от ручного кодирования к полностью автономным потокам данных, управляемым ИИ. Используя платформу…

  • QuaDMix: Инновационная Оптимизация Качества и Разнообразия Данных в AI

    Практические бизнес-решения с использованием QuaDMix Имплементация QuaDMix может существенно улучшить AI-приложения благодаря следующим ключевым аспектам: 1. Упрощение кураторства данных Используйте QuaDMix для поддержания высокого качества данных без жертвы разнообразием, что приведет к более…

  • Оптимизация методов масштабирования для повышения эффективности reasoning в языковых моделях

    “`html Оптимизация Производительности Размышлений в Языковых Моделях: Практические Бизнес-Решения Понимание Методов Масштабирования во Время Вывода Языковые модели могут выполнять множество задач, но часто сталкиваются с трудностями при сложном размышлении. Методы масштабирования вычислений во…

  • Интеграция API Gemini с агентами LangGraph для оптимизации рабочих процессов ИИ

    Улучшение рабочих процессов с помощью интеграции Arcade и Gemini API Этот документ описывает, как преобразовать статические разговорные интерфейсы в динамичных, действующих ИИ-ассистентов с использованием Arcade и Gemini Developer API. Используя набор готовых инструментов,…

  • СоциоВерс: Революционная Модель Социальной Симуляции на Основе LLM

    Использование ИИ для Социальной Симуляции: Инициатива SocioVerse Введение в SocioVerse Исследователи из Университета Фудань разработали SocioVerse, инновационную модель мира, использующую агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для симуляции социальных динамик. Эта модель…

  • Токен-Шаффл: Революция в генерации высококачественных изображений с помощью трансформеров

    Введение в Token-Shuffle Meta AI представила инновационный метод, известный как Token-Shuffle, который повышает эффективность генерации изображений в авторегрессионных (AR) моделях. Этот подход решает вычислительные задачи, связанные с созданием изображений высокого разрешения, что может…