Как LLM меняют образование Реальные кейсы для онлайн-платформ.

Образовательные платформы активно внедряют большие языковые модели (LLM) и искусственный интеллект для улучшения качества обучения. В этом видео мы подробно разберём, какие именно задачи решают LLM в образовании и какие технологии помогают создавать виртуальных ассистентов, анализировать обратную связь и подбирать подходящие курсы для пользователей. 💥 Что вы узнаете из видео? - Какие задачи решают с применением LLM на крупных образовательных платформах - Разберем 4 реальных кейса - Рассмотрим различные варианты решений 📲 Больше кейсов и полезных материалов в нашем Telegram-канале: 🧠 Что внутри видео? 1️⃣ Виртуальный ассистент (QnA бот) Задача: Автоматизация ответов на вопросы студентов, чтобы кураторы могли сосредоточиться на более сложных задачах. Технологии и методы: - Классификация тем вопросов с использованием логистической регрессии. - Фильтрация вопросов: проверка, есть ли ответ на вопрос, с помощью фильтрующей модели. - Поиск ответов с использованием гибридного подхода (частотный и семантический поиск). - Генерация ответов на основе LLM (модель формирует финальный ответ для студента). 2️⃣ Система анализа обратной связи студентов Задача: Обработка обратной связи от студентов (отзывы, комментарии) и помощь преподавателям в улучшении курсов. Технологии и методы: - Классификация тональности отзыва (положительный/отрицательный) с помощью RoBERTa. - Определение эмоциональной окраски (эмоции, такие как радость, разочарование) с использованием LLM. - Выделение триплетов (объект, мнение, тональность) из текста отзыва с использованием специализированных NLP-моделей. - Кластеризация обратной связи с использованием методов кластеризации (DBSCAN) и снижения размерности (UMAP). - Генерация персональных рекомендаций преподавателям и методистам с использованием LLM. 3️⃣ Виртуальный асессор для контроля знаний Задача: Создать виртуального ассессора, который проверяет знания студентов и оценивает их ответы на вопросы по материалам курсов. Технологии и методы: - Генерация вопросов из учебных материалов с использованием LLM. - Извлечение учебных материалов и выделение смысловых блоков с помощью embedding-моделей. - Проверка ответов студентов на правильность с помощью LLM (оценка, верный или неверный ответ). - Оценка соответствия ответов студентов эталонным ответам с помощью NLP-моделей. - Генерация обратной связи студенту (подсказки и пояснения) с помощью LLM. 4️⃣ Рекомендательная система для выбора образовательных курсов Задача: Подбор релевантных курсов для студентов, которые хотят получить нужные навыки для работы. Технологии и методы: - Извлечение ключевых навыков из текста вакансий и резюме с использованием embedding-моделей. - Поиск подходящих курсов по векторной базе данных с помощью PostgreSQL (с расширением для векторного поиска). - Оценка покрытия навыков и генерация рекомендаций с использованием LLM. 🎯 Зачем это видео? LLM-модели меняют подход к обучению и оценке знаний. Если вы работаете с образовательными платформами или создаёте AI-решения для обучения, это видео — ценный источник не только идей и инсайтов, но и практических решений. 💬 Пишите в комментариях: - Как вы считаете, нужно ли внедрять AI для контроля знаний? - Какие технологии кажутся вам самыми перспективными для образовательных платформ? #LLM #GenAI #EdTech #RAG