כתבה
arXiv cs.AI ·
שיטת תכנות פרומפטית לפרסונליזציה מהירה, ניידת ומותאמת למיקרו במערכות AI למדצ'סט
A Prompt-Engineering Approach to Develop Scalable, Flexible, and Real-Time Hybrid Micro-Level Personalization in a General Purpose AI Teaching Assistant
מחקר חדש: שיטת תכנות פרומפטית לפרסונליזציה מהירה, ניידת ומותאמת למיקרו במערכות AI למדצ'סט. השיטה משתמשת במודלי GPT ו-LangGraph.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.03402v1 Announce Type: new Abstract: Artificial intelligence (AI) teaching assistants powered by large language models (LLMs) offer scalable educational support but often provide limited personalization. This study presents a prompt-engineering-based framework for personalizing general-purpose LLM/RAG-based AI teaching assistants such as Jill Watson across academic disciplines and courses. The framework adapts responses using six learner-specific dimensions: self-assessment, abstraction preference, verbosity preference, perceptual orientation, information processing style, and level of understanding, yielding 96 distinct learner profiles. Student queries are additionally analyzed using Bloom's Taxonomy to estimate cognitive complexity at the interaction level. Learner attributes
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית