ConvoLearn: Набір даних діалогів між учителем та учнем на основі конструктивістського підходу

Автори: Mayank Sharma, Roy Pea, Hari Subramonyam

Опубліковано: 2026-01-13

Переглянути на arXiv →
#cs.AI

Анотація

Великі мовні моделі (LLM) у освітніх додатках часто показують рішення, а не сприяють діалоговому навчанню. Ця стаття представляє ConvoLearn – набір даних, заснований на теорії побудови знань, який оперує шістьма педагогічними вимірами: когнітивною залученістю, формувальним оцінюванням, підзвітністю, культурною чутливістю, метакогнітивністю та динамікою влади. Напівсинтетичний набір даних із 1250 діалогів між учителем та учнем у середній школі з природознавства демонструє, що навчання LLM на ConvoLearn значно змінює їх поведінку у напрямку стратегій побудови знань. Оцінки людей показують значне перевищення базових моделей, встановлюючи основу для розробки та оцінки конструктивістських ШІ-репетиторів.

ConvoLearn: Набір даних діалогів між учителем та учнем на основі конструктивістського підходу

Автори: Mayank Sharma, Roy Pea, Hari Subramonyam

Опубліковано: 2026-01-13

Переглянути на arXiv →
#cs.AI

Анотація

Великі мовні моделі (LLM) у освітніх додатках часто показують рішення, а не сприяють діалоговому навчанню. Ця стаття представляє ConvoLearn – набір даних, заснований на теорії побудови знань, який оперує шістьма педагогічними вимірами: когнітивною залученістю, формувальним оцінюванням, підзвітністю, культурною чутливістю, метакогнітивністю та динамікою влади. Напівсинтетичний набір даних із 1250 діалогів між учителем та учнем у середній школі з природознавства демонструє, що навчання LLM на ConvoLearn значно змінює їх поведінку у напрямку стратегій побудови знань. Оцінки людей показують значне перевищення базових моделей, встановлюючи основу для розробки та оцінки конструктивістських ШІ-репетиторів.

FEEDBACK

Проекти

Немає проектів