Recentemente, professores e instituições têm procurado diferentes maneiras de incorporar a inteligência artificial (IA) em seus currículos, seja ensinando sobre aprendizado de máquina (ML) ou incorporando-a na criação de planos de aula, notas ou outras aplicações educacionais. Os modelos generativos de IA, em particular os grandes modelos de linguagem (LLMs), aceleraram dramaticamente o impacto da IA na educação. Os modelos de IA generativa e de programação em linguagem natural (PNL) têm grande potencial para melhorar o ensino e a aprendizagem, gerando conteúdo de aprendizagem personalizado e proporcionando experiências de aprendizagem envolventes para os alunos.
Nesta postagem, criamos uma solução generativa de IA para professores criarem materiais de curso e para alunos aprenderem palavras e frases em inglês. Quando os alunos fornecem respostas, a solução fornece avaliações em tempo real e oferece feedback e orientação personalizados para que os alunos melhorem suas respostas.
Especificamente, os professores podem usar a solução para fazer o seguinte:
- Crie uma tarefa para os alunos gerando perguntas e respostas a partir de um prompt
- Crie uma imagem a partir do prompt para representar a tarefa
- Salve a nova atribuição em um banco de dados
- Procure atribuições existentes no banco de dados
Os alunos podem usar a solução para fazer o seguinte:
- Selecione e revise uma tarefa do banco de dados de tarefas
- Responda às perguntas da tarefa selecionada
- Verifique as notas das respostas em tempo real
- Revise as melhorias gramaticais sugeridas para suas respostas
- Revise as melhorias de frase sugeridas para suas respostas
- Leia as respostas recomendadas
Orientamos você nas etapas de criação da solução usando Rocha Amazônica, Serviço Amazon Elastic Container (Amazônia ECS), Amazon CloudFront, Balanceamento de carga elástica (ELB), Amazon DynamoDB, Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3) e Kit de desenvolvimento em nuvem da AWS (AWSCDK).
Visão geral da solução
O diagrama a seguir mostra os recursos e serviços usados na solução.
A solução funciona como um serviço escalável. Professores e alunos usam seus navegadores para acessar o aplicativo. O conteúdo é veiculado por meio de uma distribuição do Amazon CloudFront com um Application Load Balancer como origem. Ele salva as imagens geradas em um bucket S3 e salva as tarefas do professor e as respostas e pontuações dos alunos em tabelas separadas do DynamoDB.
A solução usa o Amazon Bedrock para gerar perguntas, respostas, imagens de tarefas e avaliar as respostas dos alunos. Amazon Bedrock é um serviço totalmente gerenciado que disponibiliza modelos básicos de startups líderes de IA e da Amazon por meio de interfaces de API fáceis de usar. A solução também utiliza a API de correção de erros gramaticais e os votos de parafrasear API do AI21 para recomendar correções de palavras e frases.
Você pode encontrar os detalhes da implementação nas seções a seguir. O código-fonte está disponível no Repositório GitHub.
Pré-requisitos
Você deve ter algum conhecimento de IA generativa, ML e dos serviços usados nesta solução, incluindo Amazon Bedrock, Amazon ECS, Amazon CloudFront, Elastic Load Balancing, Amazon DynamoDB e Amazon S3
Usamos AWS CDK para construir e implantar a solução. Você pode encontrar as instruções de configuração no arquivo leia-me.
Criar tarefas
Os professores podem criar uma tarefa a partir de um texto de entrada usando a seguinte página GUI. Uma tarefa compreende um texto de entrada, as perguntas e respostas geradas a partir do texto e uma imagem gerada a partir do texto de entrada para representar a tarefa.
Para o nosso exemplo, um professor insere o Segurança para crianças e bicicletas diretrizes do Departamento de Transportes dos Estados Unidos. Para o texto de entrada, usamos o arquivo bike.safe.riding.tips.txt.
A seguir está a saída da imagem gerada.
A seguir estão as perguntas e respostas geradas:
"question": "What should you always wear when riding a bicycle?",
"answer": "You should always wear a properly fitted bicycle helmet when riding a bicycle. A helmet protects your brain and can save your life in a crash."
"question": "How can you make sure drivers can see you when you are bicycling?",
"answer": "To make sure drivers can see you, wear bright neon or fluorescent colors. Also use reflective tape, markings or flashing lights so you are visible."
"question": "What should you do before riding your bicycle?",
"answer": "Before riding, you should inspect your bicycle to make sure all parts are secure and working properly. Check that tires are inflated, brakes work properly, and reflectors are in place."
"question": "Why is it more dangerous to ride a bicycle at night?",
"answer": "It is more dangerous to ride at night because it is harder for other people in vehicles to see you in the dark."
"question": "How can you avoid hazards while bicycling?",
"answer": "Look ahead for hazards like potholes, broken glass, and dogs. Point out and yell about hazards to bicyclists behind you. Avoid riding at night when it is harder to see hazards."
O professor espera que os alunos concluam a tarefa lendo o texto de entrada e depois respondendo às questões geradas.
O portal usa Amazon Bedrock para criar perguntas, respostas e imagens. O Amazon Bedrock acelera o desenvolvimento de soluções generativas de IA expondo os modelos básicos por meio de interfaces de API. Você pode encontrar o código fonte no arquivo 1_Create_Assignments.py.
O portal invoca dois modelos básicos:
- Difusão estável XL para gerar imagens usando a função
query_generate_image_endpoint
- Claude antrópico v2 para gerar perguntas e respostas usando a função
query_generate_questions_answers_endpoint
O portal salva as imagens geradas em um bucket S3 usando a função load_file_to_s3. Ele cria uma tarefa com base no texto de entrada, no ID do professor, nas perguntas e respostas geradas e no link do bucket S3 para a imagem carregada. Ele salva a atribuição nas atribuições de tabela do DynamoDB usando a função insert_record_to_dynamodb
.
Você pode encontrar o código AWS CDK que cria a tabela DynamoDB no arquivo cdk_stack.py.
Mostrar tarefas
Os professores podem navegar pelas tarefas e pelos artefatos gerados usando a página GUI a seguir.
O portal usa a função get_records_from_dynamodb
para recuperar as atribuições das atribuições de tabela do DynamoDB. Ele usa a função download_image
para baixar uma imagem do bucket S3. Você pode encontrar o código fonte no arquivo 2_Show_Assignments.py.
Responda às perguntas
Um aluno seleciona e lê a tarefa de um professor e, em seguida, responde às perguntas da tarefa.
O portal oferece uma experiência de aprendizagem envolvente. Por exemplo, quando o aluno fornece a resposta “Eu deveria proteger o cérebro em caso de acidente”, o portal avalia a resposta em tempo real, comparando a resposta com a resposta correta. O portal também classifica as respostas de todos os alunos à mesma pergunta e mostra as três melhores pontuações. Você pode encontrar o código fonte no arquivo 3_Complete_Assignments.py.
O portal salva as respostas do aluno em uma tabela do DynamoDB chamada respostas. Você pode encontrar o código AWS CDK que cria a tabela DynamoDB no arquivo cdk_stack.py.
Para avaliar a resposta de um aluno, o portal invoca o Modelo Amazon Titan Embeddings traduzir a resposta do aluno e a resposta correta em representações numéricas e depois calcular sua similaridade como uma pontuação. Você pode encontrar a solução no arquivo 3_Complete_Assignments.py.
O portal gera sugestões de correções gramaticais e melhorias de frases para a resposta do aluno. Por fim, o portal mostra a resposta correta para a pergunta.
O portal usa a API de correção de erros gramaticais e a API de paráfrase do AI21 para gerar as melhorias gramaticais e de frases recomendadas. O modelo de paráfrase AI21 está disponível como modelo básico no SageMaker. Você pode implantar o modelo de paráfrase AI21 como um ponto de inferência no SageMaker e invocar o ponto de inferência para gerar melhorias de frase.
As funções generate_suggestions_sentence_improvements
e generate_suggestions_word_improvements
no arquivo 3_Complete_Assignments.py mostre uma maneira alternativa de usar os endpoints da API REST AI21. Você precisa criar uma conta AI21 e encontrar a chave API associada à sua conta para invocar as APIs. Você terá que pagar pelas invocações após o período de teste.
Conclusão
Esta postagem mostrou como usar uma solução assistida por IA para melhorar a experiência de ensino e aprendizagem usando vários modelos generativos de IA e PNL. Você pode usar a mesma abordagem para desenvolver outros protótipos e aplicativos generativos de IA.
Se você estiver interessado nos fundamentos da IA generativa e em como trabalhar com modelos básicos, incluindo técnicas avançadas de prompts, confira o curso prático IA generativa com LLMs. É um curso sob demanda de 3 semanas para cientistas e engenheiros de dados que desejam aprender como construir aplicativos generativos de IA com LLMs. É uma boa base para começar a construir com o Amazon Bedrock. Visite a Página de recursos do Amazon Bedrock e inscreva-se para saber mais sobre o Amazon Bedrock.
Sobre os autores
Jeff Li é arquiteto sênior de aplicativos em nuvem da equipe de serviços profissionais da AWS. Ele é apaixonado por mergulhar fundo nos clientes para criar soluções e modernizar aplicações que apoiem inovações de negócios. Nas horas vagas, gosta de jogar tênis, ouvir música e ler.
Isaac Privitera é Cientista de Dados Sênior na Centro de inovação de IA generativa, onde desenvolve soluções personalizadas baseadas em IA generativa para resolver os problemas de negócios dos clientes. Ele trabalha principalmente na construção de sistemas de IA responsáveis usando geração aumentada de recuperação (RAG) e raciocínio em cadeia de pensamento. Nas horas vagas, ele gosta de jogar golfe, futebol e passear com seu cachorro Barry.
Harish Vaswani é arquiteto principal de aplicativos em nuvem na Amazon Web Services. Ele é especialista em arquitetar e construir aplicativos nativos da nuvem e capacita os clientes com as melhores práticas em sua jornada de transformação na nuvem. Fora do trabalho, Harish e sua esposa, Simin, são premiados produtores independentes de curtas-metragens e adoram passar o tempo com seu filho de 5 anos, Karan.
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- PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
- PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
- PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/develop-generative-ai-applications-to-improve-teaching-and-learning-experiences/
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