FOKE: A Personalized and Explainable Education Framework Integrating Foundation Models, Knowledge Graphs, and Prompt Engineering

📄 arXiv: 2405.03734v1 📥 PDF

作者: Silan Hu, Xiaoning Wang

分类: cs.HC, cs.AI, stat.AP

发布日期: 2024-05-06

💡 一句话要点

FOKE：融合基础模型、知识图谱与提示工程的个性化教育框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 智能教育 知识图谱 大型语言模型 提示工程 个性化学习 可解释性 用户画像 教育框架

📋 核心要点

  1. 现有智能教育方法在个性化、互动性和可解释性方面存在不足，难以满足不同学习者的需求。
  2. FOKE框架通过构建分层知识森林、多维用户画像和交互式提示工程，实现个性化学习指导。
  3. FOKE在编程教育、作业评估和学习路径规划等场景中表现出有效性和实用性，并已实例化为Scholar Hero。

📝 摘要（中文）

将大型语言模型（LLMs）和知识图谱（KGs）相结合，在革新智能教育方面具有巨大潜力，但在实现个性化、互动性和可解释性方面仍然存在挑战。我们提出了FOKE，一个知识与教育森林框架，它协同基础模型、知识图谱和提示工程来应对这些挑战。FOKE引入了三个关键创新：(1) 用于结构化领域知识表示的分层知识森林；(2) 用于全面学习者建模的多维用户画像机制；(3) 用于生成精确和定制学习指导的交互式提示工程方案。我们展示了FOKE在编程教育、作业评估和学习路径规划中的应用，证明了其有效性和实用性。此外，我们实现了Scholar Hero，一个FOKE的真实世界实例化。我们的研究强调了整合基础模型、知识图谱和提示工程以彻底改变智能教育实践的潜力，最终使全球学习者受益。FOKE为利用尖端人工智能技术提供个性化、互动和可解释的教育服务提供了一种原则性和统一的方法，为该关键方向的进一步研究和开发铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：现有智能教育系统难以提供个性化、互动性和可解释性的学习体验。传统的教育方法往往忽略了学习者的个体差异，无法根据其知识背景、学习风格和学习目标提供定制化的学习内容和指导。此外，许多系统缺乏对学习过程的透明解释，导致学习者难以理解学习内容背后的逻辑和原理。

核心思路：FOKE框架的核心思路是结合基础模型（如大型语言模型）、知识图谱和提示工程，构建一个能够理解领域知识、建模学习者特征并生成个性化学习指导的智能教育系统。通过知识图谱来表示结构化的领域知识，利用基础模型来生成自然语言形式的学习内容和解释，并通过提示工程来控制模型的输出，从而实现个性化和可解释的学习体验。

技术框架：FOKE框架包含三个主要模块：(1) 分层知识森林：用于存储和组织领域知识，采用分层结构，便于知识的检索和推理。(2) 多维用户画像：用于建模学习者的知识水平、学习风格和学习目标，采用多维向量表示，便于个性化推荐和指导。(3) 交互式提示工程：用于生成个性化的学习内容和解释，通过与学习者的交互，不断优化提示，提高学习效果。

关键创新：FOKE框架的关键创新在于将知识图谱、基础模型和提示工程有机结合，实现个性化和可解释的智能教育。与传统的智能教育系统相比，FOKE能够更好地理解领域知识，更准确地建模学习者特征，并生成更自然、更有效的学习指导。此外，FOKE的交互式提示工程方案能够不断优化学习内容，提高学习效果。

关键设计：分层知识森林采用领域专家构建和自动抽取相结合的方式构建。多维用户画像通过分析学习者的学习行为和测试结果来构建。交互式提示工程采用强化学习算法来优化提示，目标是最大化学习者的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在编程教育、作业评估和学习路径规划等场景中应用FOKE框架，验证了其有效性和实用性。实验结果表明，FOKE能够显著提高学习者的学习效果，并提供个性化和可解释的学习体验。Scholar Hero的实现进一步证明了FOKE在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

FOKE框架可应用于各种智能教育场景，如在线教育平台、智能辅导系统、企业培训等。它可以为学习者提供个性化的学习路径规划、知识点讲解、作业辅导和考试评估等服务。通过FOKE，可以显著提高学习效率和学习效果，促进教育公平。

📄 摘要（原文）

Integrating large language models (LLMs) and knowledge graphs (KGs) holds great promise for revolutionizing intelligent education, but challenges remain in achieving personalization, interactivity, and explainability. We propose FOKE, a Forest Of Knowledge and Education framework that synergizes foundation models, knowledge graphs, and prompt engineering to address these challenges. FOKE introduces three key innovations: (1) a hierarchical knowledge forest for structured domain knowledge representation; (2) a multi-dimensional user profiling mechanism for comprehensive learner modeling; and (3) an interactive prompt engineering scheme for generating precise and tailored learning guidance. We showcase FOKE's application in programming education, homework assessment, and learning path planning, demonstrating its effectiveness and practicality. Additionally, we implement Scholar Hero, a real-world instantiation of FOKE. Our research highlights the potential of integrating foundation models, knowledge graphs, and prompt engineering to revolutionize intelligent education practices, ultimately benefiting learners worldwide. FOKE provides a principled and unified approach to harnessing cutting-edge AI technologies for personalized, interactive, and explainable educational services, paving the way for further research and development in this critical direction.