Исследователи Стэндфорда предлагают уникальную AI-систему для анализа образовательных разговоров

Эффективная структура уроков с помощью ИИ

Структурирование уроков является важной задачей в образовании. Учителям необходимо эффективно распределять время между различными задачами и учитывать потребности студентов. Это особенно сложно для начинающих педагогов и тех, кто работает с большими группами.

Проблемы традиционных методов

Существующие методы анализа разговоров в образовании часто не учитывают разнообразие и адаптивность учебных бесед. Традиционные подходы к сегментации разговоров не всегда подходят для образовательных контекстов, особенно в математике, где требуется учитывать сложные математические выражения.

Решение от Стэнфордского университета

Исследователи Стэнфорда разработали рамочную структуру POSR (Problem-Oriented Segmentation and Retrieval), которая одновременно обрабатывает сегментацию разговоров и связывает их с соответствующими учебными материалами. Это позволяет более точно анализировать учебные беседы.

Данные LessonLink

Эффективность POSR была продемонстрирована на наборе данных LessonLink, который включает 3,500 сегментов из реальных учебных разговоров по математике. Этот набор данных помогает анализировать и связывать разговоры с конкретными задачами.

Преимущества POSR

POSR использует инновационный алгоритм, который улучшает точность сегментации и извлечения информации. Это позволяет более эффективно обрабатывать разговоры и связывать их с учебными материалами.

Экономическая эффективность

Методы POSR показывают лучшие результаты по сравнению с традиционными подходами, а также являются более экономичными. Стоимость использования методов POSR составляет всего $11-$21 за 100 транскриптов, что значительно ниже, чем у традиционных методов.

Заключение

Внедрение POSR представляет собой значительный шаг вперед в анализе образовательных разговоров. Эта рамочная структура помогает лучше понять и улучшить учебные процессы, что делает ее ценным инструментом для образовательных учреждений.