Kwame:面向在线 SuaCode 课程的双语 AI 助教
计算与语言
2021-06-15 v2 人工智能
机器学习
摘要
诸如我们基于智能手机的编程课程 SuaCode 等入门动手课程需要大量支持以帮助学生实现学习目标。在线环境使获取帮助更加困难,尤其近因 COVID-19 而更甚。鉴于 SuaCode 学生的多语言背景——来自 42 个非洲国家、多为英语或法语国家——本工作中,我们开发了一个双语人工智能(AI)助教(Teaching Assistant, TA)——Kwame——以英语和法语回答学生来自 SuaCode 课程的编程问题。Kwame 是一个基于 Sentence-BERT (SBERT) 的问答(QA)系统,我们使用从课程测验、课程笔记和往期学生问题中创建的问题-答案对对其进行离线训练和评估。Kwame 通过余弦相似度找到与问题语义最相似的段落。我们将其与 TF-IDF 和 Universal Sentence Encoder 进行比较。我们的结果表明,在课程数据上微调并返回前 3 和前 5 答案提高了准确率结果。Kwame 将使学生能够轻松获得 SuaCode 课程中问题的快速且准确的答案。
引用
@article{arxiv.2010.11387,
title = {Kwame: A Bilingual AI Teaching Assistant for Online SuaCode Courses},
author = {George Boateng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.11387},
year = {2021}
}
备注
6 pages. Accepted and presented at NeurIPS 2020 workshop (Black in AI) and AIED 2021 (international conference on AI in Education)