Výskum

Skúmam adaptívne vzdelávanie poháňané umelou inteligenciou: ako môže systém modelovať, čo študent vie, rozhodnúť, čo ho naučiť ďalej, a vysvetliť to v prirodzenom jazyku, ktorý sa opiera o učebný materiál.

Smery

  1. 1

    Modelovanie študenta

    Odhad toho, čo študent vie, z nepresných odpovedí - aby sa systém mohol prispôsobiť bez toho, aby sa študent musel sám hodnotiť.

    Bayesovské sledovanie znalostí (BKT)Rozložené opakovanieTaxonómia chýb

    v projektoch EduVision, LangVis

  2. 2

    Posilňované učenie pre pedagogiku

    Učenie stratégie, ktorá udrží každého študenta v stave flow - dosť náročné na rast, dosť ľahké, aby to nevzdal.

    PPONávrh odmenyA/B hodnotenie

    v projektoch EduVision

  3. 3

    Konverzační tútori opretí o zdroje

    LLM tútori, ktorí dodržiavajú pedagogickú stratégiu a zostávajú fakticky presní vďaka vyhľadávaniu v učebnom materiáli.

    Retrieval-augmented generationNeuro-symbolické riadenieReč v reálnom čase

    v projektoch EduVision, LangVis