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zone of proximal development
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新的LLM教学方法UCO可追踪学生理解情况
科尔多瓦大学的研究人员开发了一种名为单向认知优化（UCO）的新方法，用于使用大型语言模型进行自适应教学。UCO通过引入两个新颖的奖励函数来解决当前LLM辅导的局限性：进度奖励（Progress Reward），评估学生的真实理解程度；以及支架奖励（Scaffold Reward），识别学生的最近发展区（Zone of Proximal Development）。在BigMath和MathTutorBench基准上的实验表明，UCO的表…
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新的苏格拉底测试框架使用人工智能进行动态、对话式评估
研究人员开发了一种名为“苏格拉底测试”的新型自动化评估的理论框架。这种计算机辅助的对话式考试整合了动态评估、多模态工作空间以及布鲁姆和SOLO分类法的原理。苏格拉底测试旨在通过使用分级脚手架来量化学生的最近发展区（ZPD），从而绘制学生的认知边界。它采用一种非补偿性、累加式评分架构，优先考虑掌握而非惩罚，并侧重于人机对齐以提高测量可靠性。