在高等教育中整合人工智能:SAMCares:自适应学习中心'的试点研究方案

学习永无止境,学习也没有年龄限制。然而,教育领域在有效满足学生的包容性和多样化学习需求方面可能面临挑战。这些学生应该能够获得最先进的授课方法、在线资源和所需技术。然而,面对如此多样化的学习资源,学生很难在短时间内消化大量知识。传统的辅助技术和学习辅助工具往往缺乏个性化教育计划所需的动态适应性。大型语言模型(LLM)已被用于语言翻译、文本摘要和内容生成等应用。随着近年来人工智能的快速发展,聊天机器人和虚拟助手已被开发出来。本研究旨在通过引入我们称之为“SAMCares”的创新学习伙伴来解决这一问题。该系统利用大型语言模型(LLM)(以 LLaMa-2 70B 作为基础模型)和检索增强生成(RAG)技术,提供实时、上下文感知且自适应的教育支持。模型的上下文将限于山姆休斯顿州立大学(SHSU)的课程笔记。LLM 支持类似聊天的交互环境,以满足每位学生的独特学习需求。为此,我们将构建一个自定义的网页图形用户界面。同时,RAG 增强了实时信息检索和文本生成,从而提供更准确和上下文特定的帮助。网页界面中还将提供上传额外学习材料的选项。系统的有效性将通过对照试验和迭代反馈机制进行评估。