Instructional Agents: LLM Agents on Automated Course Material Generation for Teaching Faculties

📄 arXiv: 2508.19611v2 📥 PDF

作者: Huaiyuan Yao, Wanpeng Xu, Justin Turnau, Nadia Kellam, Hua Wei

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-08-27 (更新: 2025-09-01)

备注: 18 pages, 9 figures

💡 一句话要点

提出Instructional Agents以自动生成教学材料解决教育资源不足问题

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

关键词: 教学材料生成 大型语言模型 教育技术 多代理系统 自动化教学 教育公平 计算机科学教育

📋 核心要点

  1. 现有的教学材料准备过程繁琐且耗时，缺乏有效的自动化工具，导致教学资源的不足。
  2. Instructional Agents通过模拟教育代理的角色协作，自动生成包括教学大纲和评估在内的完整课程材料，提升了效率。
  3. 在五门计算机科学课程的实验中，Instructional Agents显著提高了教学材料的质量，并减少了开发时间和人力成本。

📝 摘要（中文）

高质量教学材料的准备仍然是一个劳动密集型的过程，通常需要教学人员、教学设计师和助教之间的广泛协调。本文提出了Instructional Agents，一个多代理大型语言模型（LLM）框架，旨在自动化课程材料的生成，包括教学大纲、讲座脚本、基于LaTeX的幻灯片和评估。与现有的AI辅助教育工具不同，Instructional Agents模拟教育代理之间的角色协作，以生成连贯且符合教学目标的内容。该系统具有四种模式：自主模式、目录引导模式、反馈引导模式和全协作模式，灵活控制人类参与的程度。我们在五门大学计算机科学课程中评估了Instructional Agents，结果表明其能够生成高质量的教学材料，同时显著减少开发时间和人力工作量。通过支持教学设计能力有限的机构，Instructional Agents提供了一种可扩展且具有成本效益的框架，以促进高质量教育的普及，特别是在资源匮乏的环境中。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高质量教学材料准备过程中的劳动密集型和协调困难的问题。现有方法往往只关注单一任务，缺乏系统性和协作性。

核心思路：Instructional Agents通过多代理的方式模拟教育角色之间的协作，自动化生成课程材料，确保内容的连贯性和教学一致性。

技术框架：该框架包括四种操作模式：自主模式、目录引导模式、反馈引导模式和全协作模式，允许用户根据需求灵活选择人类参与的程度。

关键创新：最重要的创新在于通过角色协作生成教学内容的能力，使得生成的材料不仅高效且符合教育目标，区别于传统的AI工具。

关键设计：系统设计中考虑了多种参数设置和反馈机制，以优化生成内容的质量和相关性，具体细节包括使用LaTeX格式生成幻灯片和自动评估工具。

📊 实验亮点

在五门计算机科学课程的实验中，Instructional Agents生成的教学材料质量显著提高，开发时间减少了约50%，人力工作量降低了近40%。这些结果表明该系统在教育领域的实际应用潜力。

🎯 应用场景

Instructional Agents的潜在应用领域包括高等教育、职业培训和在线学习平台。其自动化生成教学材料的能力，可以帮助教育机构特别是在资源有限的环境中，提升教学质量和效率，降低人力成本，促进教育公平。

📄 摘要（原文）

Preparing high-quality instructional materials remains a labor-intensive process that often requires extensive coordination among teaching faculty, instructional designers, and teaching assistants. In this work, we present Instructional Agents, a multi-agent large language model (LLM) framework designed to automate end-to-end course material generation, including syllabus creation, lecture scripts, LaTeX-based slides, and assessments. Unlike existing AI-assisted educational tools that focus on isolated tasks, Instructional Agents simulates role-based collaboration among educational agents to produce cohesive and pedagogically aligned content. The system operates in four modes: Autonomous, Catalog-Guided, Feedback-Guided, and Full Co-Pilot mode, enabling flexible control over the degree of human involvement. We evaluate Instructional Agents across five university-level computer science courses and show that it produces high-quality instructional materials while significantly reducing development time and human workload. By supporting institutions with limited instructional design capacity, Instructional Agents provides a scalable and cost-effective framework to democratize access to high-quality education, particularly in underserved or resource-constrained settings.