From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents

要約

コースがアクセス可能で共有されたオンライン プラットフォームにアップロードされるというオンライン教育の最初の事例以来、より広範な聴衆に到達するために人間の知識の普及を拡大するこの形式は、広範な議論と広範な採用を引き起こしました。
パーソナライズされた学習には依然として改善の大きな可能性があることを認識し、新しい AI テクノロジーがこの学習形式に継続的に統合され、その結果、教育の推奨やインテリジェントな個別指導など、さまざまな教育 AI アプリケーションが誕生しました。
大規模言語モデル (LLM) におけるインテリジェンスの出現により、これらの教育強化を統一された基礎モデルに基づいて構築できるようになり、より深い統合が可能になりました。
これに関連して、私たちは、LLM 駆動のマルチエージェント システムを活用して AI 拡張教室を構築し、拡張性と適応性のバランスをとる新しい形式のオンライン教育である MAIC (Massive AI-empowered Course) を提案します。
概念的な枠組みと技術革新を探求するだけでなく、中国有数の大学の 1 つである清華大学で予備実験を行っています。
500 人を超える生徒の 100,000 件を超える学習記録から、一連の貴重な観察と初期分析を取得します。
このプロジェクトは進化を続け、最終的にはラージモデル AI 時代のオンライン教育の可能性を探る研究、テクノロジー、アプリケーションをサポートおよび統合する包括的なオープン プラットフォームの確立を目指します。
私たちは、このプラットフォームを教育者、研究者、イノベーターを結集させ、AI 主導のオンライン教育の未来を共同で探求する共同ハブとして構想しています。

要約(オリジナル)

Since the first instances of online education, where courses were uploaded to accessible and shared online platforms, this form of scaling the dissemination of human knowledge to reach a broader audience has sparked extensive discussion and widespread adoption. Recognizing that personalized learning still holds significant potential for improvement, new AI technologies have been continuously integrated into this learning format, resulting in a variety of educational AI applications such as educational recommendation and intelligent tutoring. The emergence of intelligence in large language models (LLMs) has allowed for these educational enhancements to be built upon a unified foundational model, enabling deeper integration. In this context, we propose MAIC (Massive AI-empowered Course), a new form of online education that leverages LLM-driven multi-agent systems to construct an AI-augmented classroom, balancing scalability with adaptivity. Beyond exploring the conceptual framework and technical innovations, we conduct preliminary experiments at Tsinghua University, one of China’s leading universities. Drawing from over 100,000 learning records of more than 500 students, we obtain a series of valuable observations and initial analyses. This project will continue to evolve, ultimately aiming to establish a comprehensive open platform that supports and unifies research, technology, and applications in exploring the possibilities of online education in the era of large model AI. We envision this platform as a collaborative hub, bringing together educators, researchers, and innovators to collectively explore the future of AI-driven online education.

arxiv情報

著者 Jifan Yu,Zheyuan Zhang,Daniel Zhang-li,Shangqing Tu,Zhanxin Hao,Rui Miao Li,Haoxuan Li,Yuanchun Wang,Hanming Li,Linlu Gong,Jie Cao,Jiayin Lin,Jinchang Zhou,Fei Qin,Haohua Wang,Jianxiao Jiang,Lijun Deng,Yisi Zhan,Chaojun Xiao,Xusheng Dai,Xuan Yan,Nianyi Lin,Nan Zhang,Ruixin Ni,Yang Dang,Lei Hou,Yu Zhang,Xu Han,Manli Li,Juanzi Li,Zhiyuan Liu,Huiqin Liu,Maosong Sun
発行日 2024-09-05 13:22:51+00:00
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