Как LLM меняют образование? Реальные кейсы для онлайн-платформ

Образовательные платформы активно внедряют большие языковые модели (LLM) и искусственный интеллект для улучшения качества обучения. В этом видео мы подробно разберём, какие именно задачи решают LLM в образовании и какие технологии помогают создавать виртуальных ассистентов, анализировать обратную связь и подбирать подходящие курсы для пользователей.

💥 Что вы узнаете из видео?
- Какие задачи решают с применением LLM на крупных образовательных платформах
- Разберем 4 реальных кейса
- Рассмотрим различные варианты решений

🧠 Что внутри видео?
1️⃣ Виртуальный ассистент (QnA бот)
Задача: Автоматизация ответов на вопросы студентов, чтобы кураторы могли сосредоточиться на более сложных задачах.
Технологии и методы:
- Классификация тем вопросов с использованием логистической регрессии.
- Фильтрация вопросов: проверка, есть ли ответ на вопрос, с помощью фильтрующей модели.
- Поиск ответов с использованием гибридного подхода (частотный и семантический поиск).
- Генерация ответов на основе LLM (модель формирует финальный ответ для студента).

2️⃣ Система анализа обратной связи студентов
Задача: Обработка обратной связи от студентов (отзывы, комментарии) и помощь преподавателям в улучшении курсов.
Технологии и методы:
- Классификация тональности отзыва (положительный/отрицательный) с помощью RoBERTa.
- Определение эмоциональной окраски (эмоции, такие как радость, разочарование) с использованием LLM.
- Выделение триплетов (объект, мнение, тональность) из текста отзыва с использованием специализированных NLP-моделей.
- Кластеризация обратной связи с использованием методов кластеризации (DBSCAN) и снижения размерности (UMAP).
- Генерация персональных рекомендаций преподавателям и методистам с использованием LLM.

3️⃣ Виртуальный асессор для контроля знаний
Задача: Создать виртуального ассессора, который проверяет знания студентов и оценивает их ответы на вопросы по материалам курсов.
Технологии и методы:
- Генерация вопросов из учебных материалов с использованием LLM.
- Извлечение учебных материалов и выделение смысловых блоков с помощью embedding-моделей.
- Проверка ответов студентов на правильность с помощью LLM (оценка, верный или неверный ответ).
- Оценка соответствия ответов студентов эталонным ответам с помощью NLP-моделей.
- Генерация обратной связи студенту (подсказки и пояснения) с помощью LLM.

4️⃣ Рекомендательная система для выбора образовательных курсов
Задача: Подбор релевантных курсов для студентов, которые хотят получить нужные навыки для работы.
Технологии и методы:
- Извлечение ключевых навыков из текста вакансий и резюме с использованием embedding-моделей.
- Поиск подходящих курсов по векторной базе данных с помощью PostgreSQL (с расширением для векторного поиска).
- Оценка покрытия навыков и генерация рекомендаций с использованием LLM.

🎯 Зачем это видео?
LLM-модели меняют подход к обучению и оценке знаний. Если вы работаете с образовательными платформами или создаёте AI-решения для обучения, это видео — ценный источник не только идей и инсайтов, но и практических решений.

💬 Пишите в комментариях:
- Как вы считаете, нужно ли внедрять AI для контроля знаний?
- Какие технологии кажутся вам самыми перспективными для образовательных платформ?

#LLM #GenAI #EdTech #RAG