Gần đây, giáo viên và tổ chức đã tìm kiếm những cách khác nhau để kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào chương trình giảng dạy của họ, cho dù đó là dạy về học máy (ML) hay kết hợp nó vào việc soạn giáo án, chấm điểm hoặc các ứng dụng giáo dục khác. Các mô hình AI sáng tạo, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đã tăng tốc đáng kể tác động của AI đối với giáo dục. Các mô hình Generative AI và lập trình ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có tiềm năng lớn để nâng cao việc dạy và học bằng cách tạo ra nội dung học tập được cá nhân hóa và cung cấp trải nghiệm học tập hấp dẫn cho học sinh.
Trong bài đăng này, chúng tôi tạo ra một giải pháp AI tổng quát để giáo viên tạo tài liệu khóa học và giúp học sinh học các từ và câu tiếng Anh. Khi học sinh đưa ra câu trả lời, giải pháp sẽ đưa ra các đánh giá theo thời gian thực cũng như đưa ra phản hồi và hướng dẫn được cá nhân hóa để học sinh cải thiện câu trả lời của mình.
Cụ thể giáo viên có thể sử dụng giải pháp để làm những việc sau:
- Tạo bài tập cho học sinh bằng cách tạo câu hỏi và câu trả lời từ lời nhắc
- Tạo một hình ảnh từ lời nhắc để thể hiện bài tập
- Lưu bài tập mới vào cơ sở dữ liệu
- Duyệt các bài tập hiện có từ cơ sở dữ liệu
Học sinh có thể sử dụng giải pháp này để làm những việc sau:
- Chọn và xem lại bài tập từ cơ sở dữ liệu bài tập
- Trả lời các câu hỏi của bài tập đã chọn
- Kiểm tra điểm chấm của các câu trả lời trong thời gian thực
- Xem lại các cải tiến ngữ pháp được đề xuất cho câu trả lời của họ
- Xem lại các cải tiến câu được đề xuất cho câu trả lời của họ
- Đọc các câu trả lời được đề xuất
Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn các bước tạo giải pháp bằng cách sử dụng nền tảng Amazon, Dịch vụ container đàn hồi Amazon (Amazon ECS), Amazon CloudFront, Cân bằng tải đàn hồi (ELB), Máy phát điện Amazon, Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) và Bộ công cụ phát triển đám mây AWS (AWS CDK).
Tổng quan về giải pháp
Sơ đồ sau đây hiển thị các tài nguyên và dịch vụ được sử dụng trong giải pháp.
Giải pháp chạy như một dịch vụ có thể mở rộng. Giáo viên và học sinh sử dụng trình duyệt của mình để truy cập ứng dụng. Nội dung được phân phối thông qua phân phối Amazon CloudFront với Cân bằng tải ứng dụng làm nguồn gốc. Nó lưu các hình ảnh được tạo vào bộ chứa S3, đồng thời lưu bài tập của giáo viên cũng như câu trả lời và điểm số của học sinh vào các bảng DynamoDB riêng biệt.
Giải pháp này sử dụng Amazon Bedrock để tạo câu hỏi, câu trả lời, hình ảnh bài tập và chấm điểm câu trả lời của học sinh. Amazon Bedrock là một dịch vụ được quản lý toàn phần giúp cung cấp các mô hình nền tảng từ các công ty khởi nghiệp AI hàng đầu và Amazon thông qua giao diện API dễ sử dụng. Giải pháp này cũng sử dụng API sửa lỗi ngữ pháp và API diễn giải từ AI21 để đề xuất sửa lỗi từ và câu.
Bạn có thể tìm thấy chi tiết triển khai trong các phần sau. Mã nguồn có sẵn trong Kho GitHub.
Điều kiện tiên quyết
Bạn nên có một số kiến thức về AI tổng hợp, ML và các dịch vụ được sử dụng trong giải pháp này, bao gồm Amazon Bedrock, Amazon ECS, Amazon CloudFront, Elastic Load Balancing, Amazon DynamoDB và Amazon S3
Chúng tôi sử dụng AWS CDK để xây dựng và triển khai giải pháp. Bạn có thể tìm thấy hướng dẫn thiết lập trong tệp readme.
Tạo bài tập
Giáo viên có thể tạo bài tập từ văn bản đầu vào bằng trang GUI sau. Một bài tập bao gồm văn bản đầu vào, các câu hỏi và câu trả lời được tạo ra từ văn bản đó và một hình ảnh được tạo ra từ văn bản đầu vào để thể hiện bài tập.
Trong ví dụ của chúng tôi, một giáo viên nhập An toàn cho trẻ em và xe đạp hướng dẫn của Bộ Giao thông Vận tải Hoa Kỳ. Đối với văn bản đầu vào, chúng tôi sử dụng tệp bike.safe.riding.tips.txt.
Sau đây là đầu ra hình ảnh được tạo ra.
Sau đây là các câu hỏi và câu trả lời được tạo ra:
"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."
Giáo viên mong đợi học sinh hoàn thành bài tập bằng cách đọc văn bản đầu vào và sau đó trả lời các câu hỏi được tạo ra.
Cổng thông tin sử dụng Amazon Bedrock để tạo câu hỏi, câu trả lời và hình ảnh. Amazon Bedrock tăng tốc độ phát triển các giải pháp AI tổng quát bằng cách hiển thị các mô hình nền tảng thông qua giao diện API. Bạn có thể tìm thấy mã nguồn trong tập tin 1_Create_Assignments.py.
Cổng thông tin gọi hai mô hình nền tảng:
- Khuếch tán ổn định XL để tạo hình ảnh bằng cách sử dụng chức năng
query_generate_image_endpoint
- Nhân chủng học Claude v2 để tạo câu hỏi và câu trả lời bằng cách sử dụng hàm
query_generate_questions_answers_endpoint
Cổng thông tin lưu hình ảnh đã tạo vào vùng lưu trữ S3 bằng cách sử dụng hàm Load_file_to_s3. Nó tạo bài tập dựa trên văn bản đầu vào, ID giáo viên, câu hỏi và câu trả lời được tạo cũng như liên kết bộ chứa S3 cho hình ảnh được tải. Nó lưu phép gán vào các phép gán trong bảng DynamoDB bằng hàm insert_record_to_dynamodb
.
Bạn có thể tìm thấy mã AWS CDK tạo bảng DynamoDB trong tệp cdk_stack.py.
Hiển thị bài tập
Giáo viên có thể duyệt các bài tập và các tạo phẩm được tạo bằng trang GUI sau.
Cổng thông tin sử dụng chức năng get_records_from_dynamodb
để truy xuất các bài tập từ các bài tập trong bảng DynamoDB. Nó sử dụng chức năng download_image
để tải xuống hình ảnh từ nhóm S3. Bạn có thể tìm thấy mã nguồn trong tập tin 2_Show_Assignments.py.
Trả lời câu hỏi
Một học sinh chọn và đọc bài tập của giáo viên rồi trả lời các câu hỏi của bài tập.
Cổng thông tin cung cấp trải nghiệm học tập hấp dẫn. Ví dụ: khi học sinh đưa ra câu trả lời “Tôi nên đội mũ bảo vệ não khi gặp sự cố”, cổng thông tin sẽ chấm điểm câu trả lời theo thời gian thực bằng cách so sánh câu trả lời với câu trả lời đúng. Cổng thông tin cũng xếp hạng tất cả các câu trả lời của học sinh cho cùng một câu hỏi và hiển thị ba điểm cao nhất. Bạn có thể tìm thấy mã nguồn trong tập tin 3_Complete_Assignments.py.
Cổng thông tin lưu câu trả lời của học sinh vào bảng DynamoDB gọi là câu trả lời. Bạn có thể tìm thấy mã AWS CDK tạo bảng DynamoDB trong tệp cdk_stack.py.
Để chấm điểm câu trả lời của học sinh, cổng thông tin sẽ gọi Mô hình nhúng Amazon Titan để dịch câu trả lời của học sinh và câu trả lời đúng thành biểu diễn bằng số và sau đó tính toán độ giống nhau của chúng dưới dạng điểm số. Bạn có thể tìm thấy giải pháp trong tập tin 3_Complete_Assignments.py.
Cổng thông tin đưa ra các đề xuất sửa lỗi ngữ pháp và cải tiến câu cho câu trả lời của học sinh. Cuối cùng, cổng thông tin hiển thị câu trả lời đúng cho câu hỏi.
Cổng thông tin sử dụng API sửa lỗi ngữ pháp và API diễn giải từ AI21 để tạo ra các cải tiến về ngữ pháp và câu được đề xuất. Mô hình diễn giải AI21 có sẵn dưới dạng mô hình nền tảng trong SageMaker. Bạn có thể triển khai mô hình diễn giải AI21 làm điểm suy luận trong SageMaker và gọi điểm suy luận đó để tạo ra các cải tiến cho câu.
Chức năng generate_suggestions_sentence_improvements
và generate_suggestions_word_improvements
Trong tập tin 3_Complete_Assignments.py hiển thị một cách khác để sử dụng điểm cuối API AI21 REST. Bạn cần tạo tài khoản AI21 và tìm khóa API được liên kết với tài khoản của bạn để gọi API. Bạn sẽ phải trả tiền cho các yêu cầu sau thời gian dùng thử.
Kết luận
Bài đăng này đã chỉ cho bạn cách sử dụng giải pháp được hỗ trợ bởi AI để cải thiện trải nghiệm dạy và học bằng cách sử dụng nhiều mô hình AI và NLP tổng quát. Bạn có thể sử dụng cách tiếp cận tương tự để phát triển các nguyên mẫu và ứng dụng AI tổng quát khác.
Nếu bạn quan tâm đến các nguyên tắc cơ bản của AI tổng hợp và cách làm việc với các mô hình nền tảng, bao gồm các kỹ thuật nhắc nâng cao, hãy xem khóa học thực hành AI sáng tạo với LLM. Đây là khóa học kéo dài 3 tuần theo yêu cầu dành cho các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu muốn tìm hiểu cách xây dựng các ứng dụng AI tổng hợp bằng LLM. Đó là nền tảng tốt để bắt đầu xây dựng với Amazon Bedrock. Tham quan Trang tính năng của Amazon Bedrock và đăng ký để tìm hiểu thêm về Amazon Bedrock.
Về các tác giả
Jeff Li là Kiến trúc sư ứng dụng đám mây cấp cao thuộc nhóm Dịch vụ chuyên nghiệp tại AWS. Anh ấy đam mê nghiên cứu sâu cùng khách hàng để tạo ra các giải pháp và hiện đại hóa các ứng dụng hỗ trợ đổi mới kinh doanh. Trong thời gian rảnh rỗi, anh ấy thích chơi quần vợt, nghe nhạc và đọc sách.
Isaac Privitera là một nhà khoa học dữ liệu cao cấp tại Trung tâm đổi mới AI sáng tạo, nơi anh phát triển các giải pháp dựa trên AI sáng tạo riêng biệt để giải quyết các vấn đề kinh doanh của khách hàng. Anh ấy làm việc chủ yếu trong việc xây dựng các hệ thống AI có trách nhiệm bằng cách sử dụng thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) và chuỗi suy luận suy nghĩ. Trong thời gian rảnh rỗi, anh ấy thích chơi gôn, bóng đá và đi dạo cùng chú chó Barry của mình.
Harish Vaswani là Kiến trúc sư ứng dụng đám mây chính tại Amazon Web Services. Anh ấy chuyên về kiến trúc và xây dựng các ứng dụng gốc trên nền tảng đám mây, đồng thời mang đến cho khách hàng những phương pháp thực hành tốt nhất trong hành trình chuyển đổi đám mây của họ. Ngoài công việc, Harish và vợ, Simin, là những nhà sản xuất phim ngắn độc lập từng đoạt giải thưởng và thích dành thời gian cho cậu con trai 5 tuổi của họ, Karan.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/develop-generative-ai-applications-to-improve-teaching-and-learning-experiences/
- :là
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 125
- 173
- 7
- a
- Giới thiệu
- truy cập
- Tài khoản
- địa chỉ
- tiên tiến
- Sau
- trước
- AI
- Mô hình AI
- Hệ thống AI
- Tất cả
- Ngoài ra
- thay thế
- luôn luôn
- đàn bà gan dạ
- Amazon Web Services
- an
- và
- trả lời
- câu trả lời
- api
- API
- Các Ứng Dụng
- các ứng dụng
- phương pháp tiếp cận
- LÀ
- nhân tạo
- trí tuệ nhân tạo
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- AS
- đánh giá
- liên kết
- At
- tăng cường
- có sẵn
- tránh
- từng đoạt giải thưởng
- AWS
- cân bằng
- cân bằng
- dựa
- BE
- bởi vì
- trước
- sau
- bespoke
- BEST
- thực hành tốt nhất
- Brain
- Tươi
- Bị phá vỡ
- trình duyệt
- xây dựng
- Xây dựng
- kinh doanh
- by
- gọi là
- CAN
- chuỗi
- kiểm tra
- đám mây
- mã
- so sánh
- hoàn thành
- bao gồm
- Tính
- Container
- nội dung
- sửa chữa
- Sửa chữa
- Khóa học
- Crash
- tạo
- tạo ra
- Tạo
- khách hàng
- Nguy hiểm
- tối
- dữ liệu
- nhà khoa học dữ liệu
- sâu
- học kĩ càng
- bộ
- triển khai
- chi tiết
- phát triển
- Phát triển
- phát triển
- khác nhau
- Lôi thôi
- phân phối
- lặn
- do
- Dog
- tải về
- đột ngột
- trình điều khiển
- dễ sử dụng
- Đào tạo
- Tư vấn Giáo dục
- cho phép
- tương tác
- Kỹ sư
- Tiếng Anh
- nâng cao
- lôi
- ví dụ
- hiện tại
- kỳ vọng
- kinh nghiệm
- Kinh nghiệm
- Tính năng
- thông tin phản hồi
- Tập tin
- Phim ảnh
- Cuối cùng
- Tìm kiếm
- nhấp nháy
- tiếp theo
- Bóng đá
- Trong
- Nền tảng
- từ
- đầy đủ
- chức năng
- chức năng
- Nguyên tắc cơ bản
- tạo ra
- tạo ra
- tạo
- tạo ra
- thế hệ
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- ly
- golf
- tốt
- cấp
- tuyệt vời
- hướng dẫn
- hướng dẫn
- hands-on
- khó hơn
- mũ
- Có
- he
- của mình
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- HTML
- HTTPS
- ID
- hình ảnh
- hình ảnh
- Va chạm
- thực hiện
- nâng cao
- cải tiến
- in
- Bao gồm
- kết hợp
- kết hợp
- độc lập
- sự đổi mới
- đổi mới
- đầu vào
- đầu vào
- tổ chức
- hướng dẫn
- Sự thông minh
- quan tâm
- giao diện
- trong
- viện dẫn
- IT
- ITS
- cuộc hành trình
- jpg
- Key
- kiến thức
- Ngôn ngữ
- lớn
- hàng đầu
- LEARN
- học tập
- bài học
- Cuộc sống
- Lượt thích
- LINK
- Listening
- tải
- Xem
- nhìn
- yêu
- máy
- học máy
- làm cho
- LÀM CHO
- quản lý
- nguyên vật liệu
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- hiện đại hóa
- chi tiết
- nhiều
- Âm nhạc
- tự nhiên
- Tự nhiên
- Cần
- neon
- Mới
- đêm
- nlp
- of
- Cung cấp
- Xưa
- on
- Theo yêu cầu
- or
- nguồn gốc
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- đầu ra
- bên ngoài
- trang
- riêng
- các bộ phận
- đam mê
- Trả
- người
- thời gian
- Cá nhân
- Nơi
- kế hoạch
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- chơi
- Điểm
- Portal
- Bài đăng
- tiềm năng
- thực hành
- chủ yếu
- Hiệu trưởng
- vấn đề
- Các nhà sản xuất
- chuyên nghiệp
- Lập trình
- đúng
- bảo vệ
- nguyên mẫu
- cho
- cung cấp
- cung cấp
- câu hỏi
- Câu hỏi
- hàng ngũ
- Reading
- thực
- thời gian thực
- giới thiệu
- đề nghị
- đại diện
- Thông tin
- chịu trách nhiệm
- REST của
- xem xét
- Đi xe
- đi
- chạy
- an toàn
- nhà làm hiền triết
- tương tự
- Lưu
- khả năng mở rộng
- Nhà khoa học
- các nhà khoa học
- Điểm số
- phần
- an toàn
- xem
- chọn
- cao cấp
- kết án
- riêng biệt
- phục vụ
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- thiết lập
- ngắn
- nên
- hiển thị
- cho thấy
- Chương trình
- Đơn giản
- So
- giải pháp
- Giải pháp
- một số
- Con trai
- nguồn
- mã nguồn
- chuyên
- tốc độ
- Chi
- Bắt đầu
- Startups
- Bang
- Các bước
- là gắn
- Sinh viên
- Sinh viên
- hỗ trợ
- chắc chắn
- hệ thống
- bàn
- ครูผู้สอน
- Giảng dạy
- nhóm
- kỹ thuật
- văn bản
- việc này
- Sản phẩm
- Nguồn
- cung cấp their dịch
- sau đó
- điều này
- nghĩ
- số ba
- Thông qua
- thời gian
- lời khuyên
- lốp xe
- titan
- đến
- hàng đầu
- Chuyển đổi
- dịch
- giao thông vận tải
- thử nghiệm
- hai
- Kỳ
- Hoa Kỳ
- sử dụng
- đã sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- Xe cộ
- thông qua
- có thể nhìn thấy
- Truy cập
- đi bộ
- đi bộ
- muốn
- Đường..
- cách
- we
- web
- các dịch vụ web
- Điều gì
- khi nào
- liệu
- trong khi
- CHÚNG TÔI LÀ
- tại sao
- vợ
- sẽ
- với
- Từ
- từ
- Công việc
- đang làm việc
- công trinh
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet