Tutorly：利用 LLM 将编程视频转化为学徒制学习环境
人机交互
2024-05-22 v1 机器学习
摘要
在线编程视频，包括教程和直播，广受欢迎并包含丰富的专家知识。然而，有效利用这些资源以实现有针对性的学习目标可能具有挑战性。与直接辅导不同，视频内容缺乏基于个人学习进度的量身定制的指导、个性化反馈以及支持和监控所需的互动参与。我们的工作使用认知学徒制框架将编程视频转化为一对一辅导体验。Tutorly 作为 JupyterLab 插件开发，允许学习者 (1) 设定个性化学习目标，(2) 通过基于对话式 LLM 的导师代理参与做中学，(3) 接收基于引导学生导师行为的模型指导与反馈。在一项有 16 名参与者从直播中学习探索性数据分析的被试内研究中，Tutorly 基于测试后问卷将其表现从 61.9% 显著提高到 76.6%。Tutorly 展示了利用 LLM 和学习者建模增强编程视频学习体验的潜力。
引用
@article{arxiv.2405.12946,
title = {Tutorly: Turning Programming Videos Into Apprenticeship Learning Environments with LLMs},
author = {Wengxi Li and Roy Pea and Nick Haber and Hari Subramonyam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.12946},
year = {2024}
}