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AI大模型教师方向应用探索

news 2025/8/13 11:02:29

【ChatGPT4】王老师零基础《NLP》（自然语言处理）第一课_nlp在chatgpt上的基础知识-CSDN博客

【ChatGPT4】王老师零基础《NLP》（自然语言处理）第二课_生成式nlp 课程-CSDN博客

上面是我两年前利用chatgpt进行prompt提示词设置，让AI成为我的自然语言处理的学习的资深老师，并且在这个过程中量化我的课程学习数据，通过布置作业，完成作业，一步步学习的一个过程。

但是在这个过程当中，我遇到了非常严重的问题，最主要的是AI大模型的记忆长度问题，老师无法记住我的教学进度，并且量化也没不够有科学依据，

那时候的大模型推理能力还不行，导致我后面只学了一部分自然语言处理的知识就进行不下去了。

时隔两年，现在看到后非常不甘心，我觉得以现在向量提示词库和一些中间层处理的方案能够解决很大一部分记忆的问题，而且大模型记忆长度和推理能力也大大提升了，我就希望能设计一个APP：

像老师讲课布置作业一样的，上一课，布置一下作业，然后用户回答课余的作业，然后下一课AI老师根据回答讲解作业。

并且能够细心的跟用户交互，将作业的所有疑问解决，然后进行下一堂课，然后继续布置作业，这样一点点推进学科的课程学习，将所有课程学完，充分掌握学习知识。

并且学科的课程也是有学习掌握进度的，只有在对应课程类似题目，比如：3次都达到80分以上（满分100）才算掌握了这个阶段的课程，学习进度才会显示100%。这样就能够保证知识掌握的熟练度了，打牢学科的学习基础。

这是我的一点拙见，希望你以优秀教师，AI大模型工程师，以及优秀教育产品经理的角度来帮我设计一个全新的更加完善的，在我的想法基础上升华完善的一个AI教师产品，希望能够帮助全人类提升学习效率。

很明显，这是我又在偷懒，让deepseek帮我进行推理设计一个款相对成熟的产品。

推理的结果也还算比较满意

AI导师系统核心架构

1. 记忆与连续性解决方案

多级记忆体系
- 短期记忆：利用128K+长上下文窗口，记住当前章节的完整对话
- 长期记忆：
  - 向量知识库：存储所有课程知识点（如依存句法规则/情感分析算法）
  - 学习档案：JSON结构化记录（学习进度/错题本/能力矩阵）
断点续学功能
- 每次对话自动生成“学习快照”（如：用户_20250810_NLP_Chapter3.json）
- 续学时自动加载历史状态（包括上次未完成的习题）

2. 科学的能力量化体系

# 能力维度模型示例
competency_map = {
"NLP": {
"基础概念": ["分词", "词性标注", "NER"],
"核心技术": ["文本分类", "Seq2Seq", "Attention"],
"应用层": ["情感分析", "机器翻译"]
}
}

# 动态进度算法
def update_progress(user_id, chapter, score):
if score >= 80:
competency_map[user_id][chapter]["mastery"] = min(100, current + 25) # 阶梯式进度
else:
generate_remedial_lesson(weaknesses=test_analysis()) # 自动生成补强课程

3. 教学引擎关键技术

概念拆解算法

遇到复杂概念（如BERT模型）时自动触发：
[检测到知识断层]
1. 先导概念：注意力机制 → 链接到Chapter4讲解
2. 可视化：3D模型展示Encoder堆叠
3. 类比教学：“就像翻译官逐句推敲上下文”

4. 游戏化进度系统

// 学习仪表盘
{
"当前课程": "自然语言处理",
"进度": "4/12章",
"能力矩阵": {
"语法分析": "Lv.5（86/100）",
"语义理解": "Lv.3（需补强）",
"代码实践": "Lv.7（可挑战项目）"
},
"成就": ["分词大师", "第一次提交代码"]
}

与传统AI教育的本质差异

维度	传统AI教师	新一代AI导师系统
连续性	每课重置记忆	终身学习档案
量化	主观经验值	基于测试的能力矩阵
适应性	固定路径	动态知识图谱导航
验证	单次答题判断	三次稳定达标制
纠错	简单解析	错题基因重组训练