基于大语言模型的课程教学答疑系统设计
Design of Course Teaching Q&A System Based on Large Language Model
DOI: 10.12677/csa.2024.145125, PDF,    科研立项经费支持
作者: 陆楚龙, 蔡国永, 肖 微, 闭国欣:桂林电子科技大学,计算机与信息安全学院,广西 桂林
关键词: 大语言模型生成式对话模型优化课程答疑Large Language Models Generative Dialogue Model Optimization Course Q&A
摘要: 在混合式教学中,如何能对学生学习过程中的疑问进行及时回答对教师来说是一个比较头痛的问题。借助AI技术,开发能自动回复学生问题的教学辅助系统是一个非常重要手段。本文介绍一个能协助教师,帮助学生解决课程学习问题的会话系统ChatQA。该系统通过深度学习模型,能够与学生进行自然、连贯的对话,回答学生课程学习中的问题,有效缓解了教师的答疑负担。论文详细讨论了该系统的设计原理、Prompt优化方法等,并通过软件工程课程的问题进行了测试,显示了该方法的可用性,具有较好的自动答疑的效果。
Abstract: In blended teaching, how to answer students’ questions in the learning process in a timely manner is a headache for teachers. With the help of AI technology, it is very important to develop a teaching assistance system that can automatically respond to students’ questions. This article introduces ChatQA, a conversational system that can help teachers and students solve course learning problems. Through the deep learning model, the system can have a natural and coherent dialogue with students, answer students’ questions in course learning, and effectively alleviate the burden of answering questions on teachers. The design principle and prompt optimization method of the system are discussed in detail, and the questions of the software engineering course are tested, which shows the usability of the method and has a good effect on automatic Q&A.
文章引用:陆楚龙, 蔡国永, 肖微, 闭国欣. 基于大语言模型的课程教学答疑系统设计[J]. 计算机科学与应用, 2024, 14(5): 165-171. https://doi.org/10.12677/csa.2024.145125

参考文献

[1] 丁鑫, 邹荣金, 潘志庚. 基于高效参数微调的生成式大模型领域适配技术[J]. 人工智能, 2023(4): 1-9.
[2] 李春明. 基于全文检索的自动答疑系统的研究与设计[D]: [硕士学位论文]. 苏州: 苏州大学, 2005.
[3] 李印鹏. 教学网站智能答疑系统设计与实现[D]: [硕士学位论文]. 石家庄: 河北科技大学, 2018.
[4] 陈静远, 胡丽雅, 吴飞. ChatGPT/生成式人工智能促进以知识点为核心的教学模式变革研究[J]. 华东师范大学学报: 教育科学版, 2023, 41(7): 177-186.
[5] 吴双. AI大模型: 以“大规模预训练 微调”范式满足多元化需求[N]. 人民邮电, 2022-06-16(5).
[6] Cohere Team (2022) LLM Parameters Demystified: Getting the Best Outputs from Language AI.
https://txt.cohere.com/llm-parameters-best-outputs-language-ai/
[7] JarodYv. ChatGPT模型采用算法详解[EB/OL].
https://blog.csdn.net/jarodyv/article/details/128994176, 2024-03-08.