机器人众包教育资源——利用大语言模型实现学习者众包
人机交互
2022-11-10 v1
摘要
本文中,我们引入并评估了用于创建教育内容的机器人众包(robosourcing)概念。机器人众包位于众包(crowdsourcing)与大语言模型(LLM)的交叉点,其中由大语言模型的请求替代传统上由众包人群完成的部分工作。机器人众包包含人在回路(human-in-the-loop)以提供 priming(输入)以及评估并可能调整生成的制品;这些评估也可用于改进大语言模型。我们提出一个系统来勾勒机器人众包流程。我们通过在教育背景下研究机器人众包的可行性进一步展开,具体通过对使用 OpenAI Codex 生成的机器人众包与编程练习进行评估。结果表明,机器人众包能在保持与人类创建内容相近质量的同时,显著减少创建多样化教育内容的人力投入。
引用
@article{arxiv.2211.04715,
title = {Robosourcing Educational Resources -- Leveraging Large Language Models for Learnersourcing},
author = {Paul Denny and Sami Sarsa and Arto Hellas and Juho Leinonen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.04715},
year = {2022}
}