FOKE: A PERSONALIZED AND EXPLAINABLE EDUCATION FRAMEWORK INTEGRATING FOUNDATION MODELS, KNOWLEDGE GR-优快云博客

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题目

FOKE：集成基础模型、知识图谱和快速工程的个性化、可解释教育框架

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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.03734

摘要

集成大型语言模型 (LLM) 和知识图谱 (KG) 有望彻底改变智能教育，但在实现个性化、交互性和可解释性方面仍然存在挑战。我们提出了 FOKE，这是一个知识和教育森林框架，它协同基础模型、知识图谱和提示工程来应对这些挑战。FOKE 引入了三项关键创新：(1) 用于结构化领域知识表示的分层知识森林；(2) 用于全面学习者建模的多维用户分析机制；(3) 用于生成精确和定制学习指导的交互式提示工程方案。我们展示了 FOKE 在编程教育、家庭作业评估和学习路径规划中的应用，证明了它的有效性和实用性。此外，我们还实现了 Scholar Hero，这是 FOKE 的真实实例。我们的研究强调了集成基础模型、知识图谱和提示工程以彻底改变智能教育实践的潜力，最终使全世界的学习者受益。 FOKE 提供了一种原则性和统一的方法来利用尖端的人工智能技术实现个性化、交互式和可解释的教育服务，为这一关键方向的进一步研究和开发铺平了道路。

关键词：智能教育，大型语言模型，即时工程，个性化，知识表示

简介

人工智能 (AI) 的快速发展深刻影响了各个领域，教育也不例外。人工智能教育有可能彻底改变传统的教学和学习实践，使来自不同背景的学习者更容易获得高质量的教育，并且负担得起。通过利用先进的人工智能技术，例如大型语言模型 (LLM)、智能辅导系统和自适应学习平台，基于人工智能的教育工具可以提供个性化、互动和引人入胜的学习体验，满足每个学习者的个人需求和偏好 [1][2]。在各种人工智能技术中，LLM 已经成为教育领域的游戏规则改变者。 GPT-4 [3] 和 PaLM 2[4] 等 LLM 在自然语言理解、生成和推理方面具有卓越的能力，可在教育领域实现广泛的应用，包括自动问答、论文评分和知识推荐 [5]。例如，将最先进的对话式 AI 模型 ChatGPT 集成到语言学习环境中，在提高学习者的积极性、参与度和学习成果方面已显示出良好的效果 [6]。

LLM 使获取高质量教育资源和支持的途径民主化的潜力已引起研究人员和从业人员越来越多的关注。[7] 探讨了将 LLM 集成到数据中的机遇和挑战科学教育，强调其在生成个性化学习内容、提供自适应反馈和促进交互式学习体验方面的作用。通过利用法学硕士的力量，教育机构和平台可以为那些无法获得传统高质量教育资源（如专家教师或设备齐全的教室）的学习者提供负担得起、可扩展且有效的教育服务。然而，法学硕士在教育场景中的应用仍处于早期阶段，面临着一些挑战。

首先，教育环境通常涉及复杂的领域知识和多样化的学习者背景，需要法学硕士提供个性化和自适应的学习支持。其次，有效的教育依赖于互动和引人入胜的学习体验，这要求法学硕士与学习者保持连贯而有意义的对话。第三，法学硕士的教育应用应提供可解释和值得信赖的解释，以促进学习者的理解和教师的干预[8]。为了应对这些挑战并充分释放 LLM 在实现高质量教育民主化方面的潜力，我们提出了 FOKE（知识与教育森林），这是一个集成基础模型、知识图谱和提示工程的新型框架。FOKE 旨在利用这些先进技术的优势，提供个性化、互动性和可解释的教育服务。在以下章节中，我们将详细介绍 FOKE 的关键组件和方法。

动机提示工程是 LLM 应用中的一个新兴范式，已显示出解决上述挑战的巨大潜力。提示工程是指设计和优化提示模板的过程，提示模板是指导 LLM 执行特定任务的自然语言指令 [9]。通过精心设计提示，研究人员成功地将 LLM 应用于各种下游应用，例如视觉问答 [10]、文本分类 [11] 和代码增强 [12]。提示工程的成功可以归因于它能够利用 LLM 中嵌入的知识和技能，同时为任务定制提供灵活可控的界面。在智能教育背景下，提示工程有望实现个性化、交互式和可解释的基于 LLM 的服务。通过将学习者特定信息和领域知识纳入提示，LLM 可以生成量身定制的学习内容并为个别学生提供自适应反馈。通过设计面向对话的提示，LLM 可以与学习者进行有意义的对话并提供及时的支持和指导。通过在提示中注入理由和解释，LLM 可以产生可解释和值得信赖的教育建议和评估。因此，提示工程与 LLM 的整合为革命性智能教育实践开辟了新的机会。

研究目标受提示工程和 LLM 在智能教育中潜力的驱动，我们提出了 FOKE，这是一个旨在实现以下目标的新框架：

目标 1：开发个性化学习的知识表示和用户建模技术。这一目标包括 (1) 设计一个分层知识表示方案，对领域知识进行编码并支持个性化学习路径；(2) 开发一个多维用户分析机制，以捕捉学习者的特征、偏好和风格，从而实现自适应教育服务。
目标 2：探索生成精确且可解释的学习指导的及时工程方法。在这一目标下，我们旨在 (1) 设计一种结构化的及时表示方法，以从 LLM 中获得准确且连贯的反馈；(2) 研究知识表示和用户建模的集成，以促进个性化推荐和自适应教学。
目标 3：展示 FOKE 在教育环境中的应用场景和潜在影响。

这一目标包括 (1) 通过编程教育、家庭作业评估、学习路径规划等方面的案例研究展示 FOKE 的有效性和优势；(2) 讨论 FOKE 在增强智能教育实践和改善学习成果方面的潜力。通过实现这些目标，FOKE 有望提供一个强大而灵活的框架，用于设计和部署基于 LLM 的智能教育应用程序，同时解决个性化、交互性和可解释性等关键挑战。

本文的主要贡献概括如下：

我们提出了 FOKE，这是一个新颖的框架，它协同快速工程和 LLM 来实现个性化、交互式和可解释的智能教育服务。FOKE 的核心是一个分层知识森林，它将领域知识表示为元组 KF = (C, R)，其中 C 表示概念节点集，R 表示关系边集。
我们设计了一种多维用户分析机制，该机制集成了结构化属性、非结构化行为和时间轨迹，以全面建模学习者特征，可以将其表示为 UP = (A, B, T )，其中 A、B 和 T 分别对应属性、行为和轨迹维度。基于用户画像，我们提出了一种结构化的提示表示方案，该方案结合了目标规范、解释信息和反馈指标，以生成精确且信息丰富的学习指导，提示模板表示为 PT = (G, E, F)，其中 G、E 和 F 分别表示目标、解释和反馈部分。
我们开发了一种基于图嵌入的方法来融合知识表示和用户建模，该方法可以学习概念和学习者的低维向量表示。嵌入学习过程可以表述为一个优化问题：

其中，hci、hcj、hr分别为概念ci、cj和关系r的向量，D为概念关系三元组集合。我们设计了三个教育任务来展示FOKE框架的应用：交互式编程教育、个性化学习路径规划和智能作业评定。虽然对框架的全面评估尚未完成，但基于FOKE的AI教育产品已经开始在实际课堂教学中进行实验和优化。通过收集学生和老师的反馈，我们正在不断改进系统的性能和用户体验。但值得注意的是，目前在智能教育领域，由于智能教育系统的多样性、领域的特殊性以及用户需求的差异性，还缺乏标准化的评估方法来比较不同的产品、框架或服务。建立一套全面、公正、有效的评估标准和方法对于推动智能教育领域的发展至关重要。在未来的工作中，我们计划与领域专家合作，为智能教育系统测评提供更多经验和建议，同时继续致力于FOKE框架的改进和应用，力争在个性化、交互性和可解释性方面取得更大突破，为智能教育领域贡献更多创