BoilerTAI: A Platform for Enhancing Instruction Using Generative AI in Educational Forums

📄 arXiv: 2409.13196v1 📥 PDF

作者: Anvit Sinha, Shruti Goyal, Zachary Sy, Rhianna Kuperus, Ethan Dickey, Andres Bejarano

分类: cs.CY, cs.HC, cs.LG

发布日期: 2024-09-20

备注: 8 pages, 1 figure. Accepted for publication in Frontiers in Education 2024

DOI: 10.1109/FIE61694.2024.10893137

💡 一句话要点

BoilerTAI：一个利用生成式AI增强教育论坛教学的平台

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

关键词: 生成式AI 在线教育 大型语言模型 人机协作 教学辅助

📋 核心要点

  1. 现有在线教育论坛中，教学人员回复学生问题的工作量大，效率有待提升。
  2. BoilerTAI平台利用生成式AI预先回答学生问题，辅助教学人员进行管理和优化。
  3. 实验表明，学生对AI辅助回复的接受度与人工回复无显著差异，降低了教学人员的认知负担。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个实用且可扩展的平台BoilerTAI，该平台将生成式AI（GenAI）无缝集成到在线教育论坛中，为增强教学人员的教学能力提供了一种新颖的方法。该平台通过促进学生帖子与大型语言模型（LLM）之间的交互，使教学人员能够高效地管理、改进和批准回复。这项贡献提高了教学支持的效率和有效性，并显著提高了提供给学生回复的质量和速度，从而丰富了整体学习体验。该研究基于维果茨基的社会文化理论和“更有知识的人”（MKO）的概念，探讨了GenAI如何作为辅助MKO来丰富学生和教师之间的教育对话。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型编程入门课程中，教学人员在在线论坛上回复学生问题时工作量过大的问题。现有方法依赖人工回复，效率低，且教学人员需要花费大量精力。

核心思路：论文的核心思路是利用生成式AI（特别是大型语言模型）作为“更有知识的人”（MKO）的辅助，预先生成学生问题的答案，从而减轻教学人员的认知负担，提高回复效率。这样设计的目的是在不降低回复质量的前提下，提升教学支持的效率。

技术框架：BoilerTAI平台的核心流程是：学生在教育论坛上发布问题；平台将问题提交给大型语言模型（LLM）生成初步答案；教学助理（AI-TA）审查、修改和批准AI生成的答案；最终将修改后的答案发布到论坛上。该平台包含学生问题输入模块、LLM答案生成模块、AI-TA审查和修改模块以及答案发布模块。

关键创新：该研究的关键创新在于将生成式AI无缝集成到现有的在线教育论坛中，并设计了一个人机协作的流程，使得AI能够辅助教学人员，而不是完全取代他们。这种人机协作的方式既利用了AI的效率，又保留了人工的判断和专业知识。

关键设计：论文中没有详细说明LLM的具体选择和参数设置，以及AI-TA审查和修改模块的具体实现细节。这些可能是未来研究可以进一步探索的方向。损失函数和网络结构等技术细节也未在论文中提及，可能使用了标准的大型语言模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，学生对AI-TA生成的回复的接受度与人工回复没有显著差异，这表明在适当管理下，生成式AI可以有效地满足教育需求。此外，AI-TA的认知负荷显著降低，表明生成式AI有潜力提高教学效率，而不会降低教育质量。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各类在线教育平台，特别是需要大量教学支持的课程，例如编程入门、数学基础等。通过降低教学人员的工作量，可以让他们有更多时间专注于课程设计、学生辅导等更重要的任务。未来，该平台还可以扩展到其他领域，例如企业培训、技术支持等。

📄 摘要（原文）

Contribution: This Full paper in the Research Category track describes a practical, scalable platform that seamlessly integrates Generative AI (GenAI) with online educational forums, offering a novel approach to augment the instructional capabilities of staff. The platform empowers instructional staff to efficiently manage, refine, and approve responses by facilitating interaction between student posts and a Large Language Model (LLM). This contribution enhances the efficiency and effectiveness of instructional support and significantly improves the quality and speed of responses provided to students, thereby enriching the overall learning experience. Background: Grounded in Vygotsky's socio-cultural theory and the concept of the More Knowledgeable Other (MKO), the study examines how GenAI can act as an auxiliary MKO to enrich educational dialogue between students and instructors. Research Question: How effective is GenAI in reducing the workload of instructional staff when used to pre-answer student questions posted on educational discussion forums? Methodology: Using a mixed-methods approach in large introductory programming courses, human Teaching Assistants (AI-TAs) employed an AI-assisted platform to pre-answer student queries. We analyzed efficiency indicators like the frequency of modifications to AI-generated responses and gathered qualitative feedback from AI-TAs. Findings: The findings indicate no significant difference in student reception to responses generated by AI-TAs compared to those provided by human instructors. This suggests that GenAI can effectively meet educational needs when adequately managed. Moreover, AI-TAs experienced a reduction in the cognitive load required for responding to queries, pointing to GenAI's potential to enhance instructional efficiency without compromising the quality of education.