新课程标准,新机遇——乌干达中学课程规划的检索增强生成:原型质量评估
计算机与社会
2024-08-15 v1 人工智能
信息检索
机器学习
摘要
引言:中学教育质量低下仍被视为21世纪乌干达的主要困境之一,尤其在农村地区。研究指出了若干问题,包括教师课程规划质量低或缺失。由于政府推进新课程的实施,原有课程规划作废,问题进一步恶化。我们利用检索增强生成(Retrieval Augmented Generation)方法开发了一个原型,基于政府认证教材生成定制化课程规划。这有助于教师更高效、更高质量地创建课程规划,确保其完全符合新课程及能力本位学习方法。方法:该原型使用Cohere LLM与句子嵌入(Sentence Embeddings)以及LangChain框架创建,随后发布于公共网站。针对三本新课程教材(ICT、数学、历史,均为中学一年级水平)训练了向量库。依据教材建议课时,遵循伪随机生成协议生成了24份课程规划。依据Ndihokubwayo等人(2022)专为东非与能力本位课程设计的课程规划分析协议(LPAP),由三名独立评分者从技术质量维度对课程规划进行分析。结果:使用LPAP对24份课程规划的评估得出平均质量在75%至80%之间,对应“非常好的课程规划”。无一课程规划得分低于65%,尽管有一份课程规划可认为缺少主题。总之,所生成课程规划的质量至少可与人类创建的相媲美,甚至更优,如卢旺达一项研究所示,该国无课程规划达到50%的基准线。
引用
@article{arxiv.2408.07542,
title = {New Curriculum, New Chance -- Retrieval Augmented Generation for Lesson Planning in Ugandan Secondary Schools. Prototype Quality Evaluation},
author = {Simon Kloker and Herbertson Bukoli and Twaha Kateete},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.07542},
year = {2024}
}
备注
Presented at Ndejje University Second Annual Research Dissemination Symposium 2024