CURIOBOT

大语言模型辅导框架CURIOBOT提升探索性学习

研究人员开发了CURIOBOT，一个利用大语言模型（LLMs）通过自适应语言干预影响探索性学习行为的框架。通过操作Berlyne的 the collative variables（新颖性、复杂性、冲突、不确定性），CURIOBOT在辅导对话中持续增加了探索性行为，在固定的时间预算内对话轮数增加了2.4倍。这种效应在各种模型、领域和复杂性级别中都得到了观察，表明即使在教学质量不变的情况下，好奇心在学习互动中也起着独立的机制作用。