لحظات المعلم: هل يعرف مدرسو الذكاء الاصطناعي متى يساعدون ومتى يمتنعون عن التدخل؟

أصدرت شركة Hugging Face معاينة لإطار عمل TutorMoments، المصمم لقياس ما إذا كانت نماذج اللغة الكبيرة المتطورة قادرة على الموازنة بين مساعدة الطالب والامتناع عن تقديم المساعدة لتشجيع التفكير المستقل. يعتمد الإطار على مجموعة بيانات تتكون من 462 نصًا محادثة غير محددة الهوية من جلسات تعليم رياضيات فردية حقيقية مع طلاب أمريكيين في الصفوف من الثاني إلى السابع، وقد قام معلمو رياضيات خبراء بوضع علامات على اللحظات الرئيسية التي كان على المعلمين فيها الاختيار بين تقديم الدعم أو المطالبة بالدقة. في الاختبارات، تم إعطاء سبعة نماذج لغة كبيرة نصوصًا محادثة حتى نقطة القرار وطلب منهم مواصلة الدور كمعلم مع طالب محاكى. أظهرت النتائج أنه مع موجه بسيط، كانت النماذج تميل إلى تقديم مساعدة زائدة، ولكن عندما تم وصف المفاضلة بوضوح في الموجه، تحسنت جميع النماذج، على الرغم من أنها ما زالت أقل من اتساق المعلمين البشريين. يطلق الباحثون مجموعة البيانات والرمز البرمجي وإعادة التشغيل لإمكانية إعادة الإنتاج، ويؤكدون أن التقييم الآلي لا يمكن أن يحل محل دراسات نتائج التعلم الحقيقية. حصل المشروع على دعم من مؤسسة غيتس و Learning Commons.