Как LLM меняют образование? Реальные кейсы для онлайн-платформ

Образовательные платформы активно внедряют большие языковые модели (LLM) и искусственный интеллект для улучшения качества обучения. В этом видео мы подробно разберём, какие именно задачи решают LLM в образовании и какие технологии помогают создавать виртуальных ассистентов, анализировать обратную связь и подбирать подходящие курсы для пользователей.
💥 Что вы узнаете из видео?
Какие задачи решают с применением LLM на крупных образовательных платформах
Разберем 4 реальных кейса
Рассмотрим различные варианты решений
📲 Больше кейсов и полезных материалов в нашем Telegram-канале: t.me/aidialogs
По вопросам/услугам на разработку пишите t.me/smirnoff_ai
🧠 Что внутри видео?
1️⃣ Виртуальный ассистент (QnA бот)
Задача: Автоматизация ответов на вопросы студентов, чтобы кураторы могли сосредоточиться на более сложных задачах.
Технологии и методы:
Классификация тем вопросов с использованием логистической регрессии.
Фильтрация вопросов: проверка, есть ли ответ на вопрос, с помощью фильтрующей модели.
Поиск ответов с использованием гибридного подхода (частотный и семантический поиск).
Генерация ответов на основе LLM (модель формирует финальный ответ для студента).
2️⃣ Система анализа обратной связи студентов
Задача: Обработка обратной связи от студентов (отзывы, комментарии) и помощь преподавателям в улучшении курсов.
Технологии и методы:
Классификация тональности отзыва (положительный/отрицательный) с помощью RoBERTa.
Определение эмоциональной окраски (эмоции, такие как радость, разочарование) с использованием LLM.
Выделение триплетов (объект, мнение, тональность) из текста отзыва с использованием специализированных NLP-моделей.
Кластеризация обратной связи с использованием методов кластеризации (DBSCAN) и снижения размерности (UMAP).
Генерация персональных рекомендаций преподавателям и методистам с использованием LLM.
3️⃣ Виртуальный асессор для контроля знаний
Задача: Создать виртуального ассессора, который проверяет знания студентов и оценивает их ответы на вопросы по материалам курсов.
Технологии и методы:
Генерация вопросов из учебных материалов с использованием LLM.
Извлечение учебных материалов и выделение смысловых блоков с помощью embedding-моделей.
Проверка ответов студентов на правильность с помощью LLM (оценка, верный или неверный ответ).
Оценка соответствия ответов студентов эталонным ответам с помощью NLP-моделей.
Генерация обратной связи студенту (подсказки и пояснения) с помощью LLM.
4️⃣ Рекомендательная система для выбора образовательных курсов
Задача: Подбор релевантных курсов для студентов, которые хотят получить нужные навыки для работы.
Технологии и методы:
Извлечение ключевых навыков из текста вакансий и резюме с использованием embedding-моделей.
Поиск подходящих курсов по векторной базе данных с помощью PostgreSQL (с расширением для векторного поиска).
Оценка покрытия навыков и генерация рекомендаций с использованием LLM.
🎯 Зачем это видео?
LLM-модели меняют подход к обучению и оценке знаний. Если вы работаете с образовательными платформами или создаёте AI-решения для обучения, это видео - ценный источник не только идей и инсайтов, но и практических решений.
💬 Пишите в комментариях:
Как вы считаете, нужно ли внедрять AI для контроля знаний?
Какие технологии кажутся вам самыми перспективными для образовательных платформ?
#LLM #GenAI #EdTech #RAG