| Anotācija |
Lielo valodu modeļu (LLM) izveide un ieviešana ir ieviesusi jaunus veidus, kā uzlabot mācīšanos izglītībā. Personalizētā mācīšanās ir viena no šādām pieejām, kas nodrošina izglītības saturu, pamatojoties uz izglītojamā vajadzībām, zināšanu līmeni un vēlmēm, lai uzlabotu mācību procesu. Šī darba mērķis ir izstrādāt un novērtēt personalizētu apmācību sistēmu, izmantojot LLM, lai atbalstītu mācīšanos kursā “Mākslīgā intelekta pamati”. Sistēma izmanto LLM, lai radītu paskaidrojumus, kliedētu lietotāju šaubas un izveidotu viktorīnas. Šie skaidrojumi tiek pielāgoti katra skolēna izvēlētajām vēlmēm, piemēram, skaidrojuma garumam un zināšanu līmenim, kas tiek aprēķināts, izmantojot diagnostikas testu.
Modelis tika ieviests, izmantojot Flask aizmugursistēmai, PostgreSQL datu bāzes pārvaldībai un OpenAI GPT modeli satura ģenerēšanai. Sistēmu pārbaudīja 119 studenti no Rīgas Tehniskās universitātes, kuri apgūst kursu “Mākslīgā intelekta pamati”. Aptaujas atsauksmes liecina, ka vairāk nekā 86% skolēnu bija apmierināti ar skaidrojuma garumu, vairāk nekā 88% sniedza augstus vērtējumus skaidrības labad, un vairāk nekā 90% uzskatīja, ka viktorīnas ir noderīgas, lai pārbaudītu savu izpratni. Rezultāti apstiprina, ka sistēma efektīvi atbalsta personalizētu mācīšanos, izmantojot tūlītēju mijiedarbību ar LLM.
Šis bakalaura darbs ir uz 59 lapām, tajā skaitā 31 attēls un papildus 31 pielikums.
Atslēgvārdi: personalizēta mācīšanās, lieli valodu modeļi, mākslīgais intelekts, personalizētas atsauksmes un zināšanu grūtības pakāpes |
