最近,教师和机构一直在寻找不同的方法将人工智能 (AI) 融入到他们的课程中,无论是教授机器学习 (ML) 还是将其纳入创建课程计划、评分或其他教育应用程序中。 生成式人工智能模型,特别是大型语言模型(LLM),极大地加速了人工智能对教育的影响。 生成式人工智能和自然语言编程 (NLP) 模型通过生成个性化学习内容并为学生提供引人入胜的学习体验,在增强教学方面具有巨大潜力。
在这篇文章中,我们创建了一个生成式人工智能解决方案,供教师创建课程材料和学生学习英语单词和句子。 当学生提供答案时,该解决方案会提供实时评估,并为学生提供个性化的反馈和指导,以改进他们的答案。
具体来说,教师可以使用该解决方案执行以下操作:
- 通过根据提示生成问题和答案来为学生创建作业
- 根据提示创建图像来表示作业
- 将新分配保存到数据库
- 从数据库中浏览现有作业
学生可以使用该解决方案执行以下操作:
- 从作业数据库中选择并查看作业
- 回答所选作业的问题
- 实时查看答案的评分分数
- 查看对其答案的语法改进建议
- 查看针对其答案的建议句子改进
- 阅读推荐答案
我们将引导您完成使用以下内容创建解决方案的步骤 亚马逊基岩, 亚马逊弹性容器服务 (亚马逊 ECS), 亚马逊的CloudFront的, 弹性负载平衡(ELB), Amazon DynamoDB, 亚马逊简单存储服务 (亚马逊 S3)和 AWS云开发套件 (AWS CDK)。
解决方案概述
下图显示了解决方案中使用的资源和服务。
该解决方案作为可扩展服务运行。 教师和学生使用浏览器访问该应用程序。 内容通过 Amazon CloudFront 分配提供,并以 Application Load Balancer 作为其来源。 它将生成的图像保存到 S3 存储桶,并将教师的作业以及学生的答案和分数保存到单独的 DynamoDB 表中。
该解决方案使用 Amazon Bedrock 生成问题、答案、作业图像并对学生的答案进行评分。 Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务,可通过易于使用的 API 接口提供来自领先 AI 初创公司和 Amazon 的基础模型。 该解决方案还使用 语法错误纠正 API 和 释义API 来自AI21的建议单词和句子更正。
您可以在以下部分中找到实施细节。 源代码可在 GitHub存储库.
先决条件
您应该了解生成式 AI、ML 以及此解决方案中使用的服务,包括 Amazon Bedrock、Amazon ECS、Amazon CloudFront、Elastic Load Balancing、Amazon DynamoDB 和 Amazon S3
我们使用 AWS CDK 来构建和部署解决方案。 您可以在中找到设置说明 自述文件.
创建作业
教师可以使用以下 GUI 页面根据输入文本创建作业。 作业包括输入文本、从文本生成的问题和答案以及从输入文本生成的用于表示作业的图像。
对于我们的例子,老师输入 儿童和自行车安全 美国交通部的指导方针。 对于输入文本,我们使用文件 自行车.安全.骑行.tips.txt.
以下是生成的图像输出。
以下是生成的问题和答案:
"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."
老师希望学生通过阅读输入文本然后回答生成的问题来完成作业。
该门户使用 Amazon Bedrock 创建问题、答案和图像。 Amazon Bedrock 通过 API 接口公开基础模型,加快了生成式 AI 解决方案的开发。 你可以在文件中找到源代码 1_创建_作业.py.
该门户调用两个基础模型:
- 稳定扩散 XL 使用该函数生成图像
query_generate_image_endpoint
- 人类克劳德 v2 使用该函数生成问题和答案
query_generate_questions_answers_endpoint
门户使用函数 load_file_to_s3 将生成的图像保存到 S3 存储桶。 它根据输入文本、教师 ID、生成的问题和答案以及加载图像的 S3 存储桶链接创建作业。 它使用该函数将分配保存到 DynamoDB 表分配 insert_record_to_dynamodb
.
您可以在文件中找到创建 DynamoDB 表的 AWS CDK 代码 cdk_stack.py.
显示作业
教师可以使用以下 GUI 页面浏览作业和生成的工件。
门户使用功能 get_records_from_dynamodb
从 DynamoDB 表分配中检索分配。 它使用该功能 download_image
从 S3 存储桶下载图像。 你可以在文件中找到源代码 2_Show_Assignments.py.
回答问题
学生选择并阅读老师的作业,然后回答作业中的问题。
该门户提供引人入胜的学习体验。 例如,当学生提供答案“我应该在碰撞中保护大脑”时,门户会通过将答案与正确答案进行比较来实时对答案进行评分。 该门户网站还对所有学生对同一问题的回答进行排名,并显示前三名的分数。 你可以在文件中找到源代码 3_Complete_Assignments.py.
该门户将学生的答案保存到名为“answers”的 DynamoDB 表中。 您可以在文件中找到创建 DynamoDB 表的 AWS CDK 代码 cdk_stack.py.
为了对学生的答案进行评分,门户调用 Amazon Titan 嵌入模型 将学生的答案和正确答案转化为数字表示,然后计算它们的相似度作为分数。 您可以在文件中找到解决方案 3_Complete_Assignments.py.
该门户为学生的答案生成建议的语法更正和句子改进。 最后,门户显示了问题的正确答案。
该门户使用 AI21 的语法错误纠正 API 和释义 API 来生成建议的语法和句子改进。 AI21 释义模型可用作 SageMaker 中的基础模型。 您可以将 AI21 释义模型部署为 SageMaker 中的推理点,并调用该推理点来生成句子改进。
功能 generate_suggestions_sentence_improvements
和 generate_suggestions_word_improvements
在文件中 3_Complete_Assignments.py 展示使用 AI21 REST API 端点的另一种方法。 您需要创建一个 AI21 帐户并找到与您的帐户关联的 API 密钥来调用 API。 试用期结束后,您将需要支付调用费用。
结论
这篇文章向您展示了如何使用 AI 辅助解决方案,通过使用多个生成式 AI 和 NLP 模型来改善教学体验。 您可以使用相同的方法来开发其他生成式 AI 原型和应用程序。
如果您对生成式 AI 的基础知识以及如何使用基础模型(包括高级提示技术)感兴趣,请查看实践课程 法学硕士的生成式人工智能。 这是一门为期 3 周的按需课程,适合想要学习如何通过法学硕士构建生成式 AI 应用程序的数据科学家和工程师。 这是开始使用 Amazon Bedrock 进行构建的良好基础。 参观 亚马逊基岩功能页面 和 注册以了解有关 Amazon Bedrock 的更多信息.
作者简介
李杰夫 是 AWS 专业服务团队的高级云应用程序架构师。 他热衷于与客户深入合作,创建支持业务创新的解决方案和现代化应用程序。 业余时间,他喜欢打网球、听音乐和阅读。
艾萨克·普里维特拉(Isaac Privitera) 是一名高级数据科学家 生成式人工智能创新中心,他开发基于定制生成人工智能的解决方案来解决客户的业务问题。 他主要致力于使用检索增强生成 (RAG) 和思维链推理来构建负责任的人工智能系统。 业余时间,他喜欢打高尔夫球、踢足球,还喜欢和他的狗 Barry 一起散步。
哈里什·瓦斯瓦尼 是 Amazon Web Services 的首席云应用程序架构师。 他专门设计和构建云原生应用程序,并为客户在云转型之旅中提供最佳实践。 工作之余,Harish 和他的妻子 Simin 都是屡获殊荣的独立短片制作人,他们喜欢与 5 岁的儿子 Karan 共度时光。
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