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使用AI自学——构建 AI 导师以实现个性化知识增长

使用AI自学——构建 AI 导师以实现个性化知识增长

介绍

你是否曾希望有一位随时为你提供服务、非常有耐心并能根据你的学习需求量身定制的辅导老师?欢迎来到未来的教育世界,人工智能(AI)让这一切成为可能,而且比你想象的更方便、更经济。人工智能辅导正在通过提供个性化的教育体验彻底改变我们的学习方式。在这篇博文中,我们将探讨如何利用人工智能的力量创建自己的辅导老师,并掌握自己的知识增长。

什么是人工智能辅导老师,它们与真人导师相比有何不同?

人工智能辅导员是提供教育帮助和个性化学习体验的先进程序。与传统的学习方法不同,人工智能外教可以适应您的学习进度、风格和教育需求,在您需要的时间和地点提供准确的帮助。人工智能家教经历了显著的进化;随着 ChatGPT 等当代人工智能技术的出现,曾经复杂而先进的工作已被大大简化。

如今,对于那些没有深厚技术背景的人来说,这些复杂的系统已经触手可及,这使得创建人工智能导师比以往任何时候都更容易——秘密就在于它们的编程,一个被称为 “提示工程 “的过程。提示允许个人使用自然语言命令 “编程 “或指导人工智能行为。这意味着您可以用自己的母语指导人工智能,而无需传统的编码技能。通过有效地制作提示语,每个人都可以定制人工智能的反应和教学方法,以满足不同的教育需求,创造一个个性化的学习环境,这在以前没有大量投资和专业知识是很难实现的。

但是,如果我能找到一个真正的导师,为什么还需要人工智能导师呢?由于成本限制、可用性和个性化的固有局限性,找到一个有效的传统家教可能具有挑战性。人类导师尽管拥有专业知识,但不一定有能力提供即时、全天候的帮助,也不一定能适应每个学生独特的学习风格。相比之下,人工智能辅导员提供了可扩展的个性化辅导解决方案,克服了这些障碍,尽管它们可能还无法复制人类导师所能提供的细致入微的理解和人际联系。人工智能教育工具的民主化有可能彻底改变我们的教学方式,打破障碍,为全球范围内的个性化教育开辟新的可能性。

在进一步了解人工智能辅导老师之前,让我们先通过下面的示例快速了解一下人工智能辅导老师吧。

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打造人工智能导师的基础知识

相信我,你们每个人都可以用简单的方法创建一个人工智能导师,但要创建一个更好的导师仍有一些窍门。首先要明确自己的教育目标,掌握提示工程的技巧——即制作有效人工智能交互的艺术。下面是一个结构化的方法,让你开始学习:

  1. 定义您的目标:明确您希望通过人工智能导师实现什么目标。无论是掌握复杂的学科还是掌握基础知识,拥有清晰、可衡量的目标都将指导人工智能的重点和结构。
  2. 了解您的学习者概况:认识您独特的学习风格。视觉效果会增强你的理解,还是通过文本更好地掌握概念?您会从大量示例中受益,还是更喜欢立即动手解决问题?这种理解将有助于根据您的喜好定制人工智能的教学方法。
  3. 考虑学习深度:评估您在学习过程中期望的深度水平。您想要全面了解还是只是概览?您的人工智能导师的回答应该反映您正在寻求的知识的复杂性。
  4. 选择适当的语气:决定最适合您的互动语气。正式而权威的声音会有助于您的学习,还是友好且对话的语气会让您感到更舒服?语气会极大地影响你的参与度和导师的效率。
  5. 选择您的语言:确定哪种语言将作为教学语言。使用您的母语可以促进更直观、无缝的学习体验,增强理解力以及与人工智能的互动。
  6. 了解提示工程的基础知识:花时间了解 OpenAI 的 ChatGPT 或 Poe 等易于使用的 AI 平台如何发挥作用,以及能够引出最佳教育内容的提示类型。练习写作提示,引导人工智能提供符合您的目标、学习风格、所需深度、语气和语言的内容。

通过考虑这些方面,您可以定制一个不仅符合您的教育需求,还能与您的个人学习偏好产生共鸣的人工智能导师,确保获得更有效、更愉快的教育体验。

选择合适的人工智能平台作为您的人工智能游乐场

在进入人工智能讲师世界时,最关键的步骤之一就是选择合适的人工智能平台作为您的游乐场。对于那些没有技术背景的人来说,重要的是要选择一个能最大限度降低复杂性的平台,这样您就能集中精力开发和完善您的提示。

以下是需要考虑的几个关键点:

  • 用户友好的界面:寻找具有直观界面的平台,您可以在其中轻松输入提示并理解响应,而无需浏览技术术语或复杂的设置。
  • 快速关注:选择一个强调快速开发的平台。这意味着该平台应该使您能够尝试不同的提问或发出指令的方式,以了解人工智能如何响应。
  • 快速迭代:该平台应允许快速测试和调整提示,以便您可以迭代地改进和了解 AI 导师的功能和局限性。
  • 社区和支持:当您刚开始时,强大的用户社区和随时可用的支持资源可能非常宝贵。他们可以提供示例、建议和故障排除帮助。

在选择开发人工智能导师的人工智能平台时,重要的是要找到一个能让你专注于制作提示而不纠缠于技术细节的平台。OpenAI 和 Poe 是满足这些需求的两个流行的人工智能平台。虽然 OpenAI 以其先进的语言模型(如 ChatGPT)而闻名,并提供了强大的 API 和友好的用户界面,但值得注意的是,OpenAI 的服务并非在每个国家都能普遍使用。这正是 Poe 成为值得称道的替代品的原因所在,它能提供类似的功能,而无需复杂地设置其他工具来绕过地区限制。

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对于那些不熟悉的人来说,VPN 或虚拟专用网络是一种通过互联网创建安全加密连接的服务。它可以掩盖你的 IP 地址,让你看起来好像是从不同的地方访问互联网。这有时可以让用户访问本国无法提供的服务。不过,设置 VPN 会增加额外的步骤,并可能使用户体验复杂化。

Poe 因其全球可访问性而脱颖而出,无需 VPN,从而简化了用户的使用过程。这使它成为一个特别有吸引力的选择,它为个人提供了一个进入人工智能世界的简单入口,确保您可以完全专注于开发有效的教育提示并进行实时测试。

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通过优先考虑这些因素,非技术人员可以更顺利地创建有效的人工智能导师,专注于提示制作的创意方面,而不会被底层技术的复杂性所困扰。

设计有效的提示

在人工智能领域,”提示 “不仅仅是一个普通的信息;它是一个精心设计的输入,目的是引起人工智能的特定反应或动作。与我们在日常交流中随意交流的信息不同,提示信息的结构可以优化人工智能的理解和输出,因此是人工智能导师取得成功的基础。

什么是提示?

提示是你提供给人工智能系统的词语、问题或指令的组合。可以把它看作是与人工智能对话的起点,引导人工智能做出你想要的回应。它设定了背景并提供了方向,这就是为什么提示不仅仅是一条普通的信息,它是人工智能行为的催化剂。

有效提示语的构成

在人工智能交互中,尤其是在设计人工智能导师时,提示语的构成对于有效交流至关重要。一个结构合理的提示应包括以下要素:

  • 清晰度:在提示中使用清晰简洁的语言至关重要,以避免任何潜在的误解。简单的提示有助于人工智能更准确地处理您的请求,从而获得更好的响应。
  • 上下文:在提示中提供上下文就像为人工智能提供一个参考框架。它可以帮助人工智能理解问题或手头任务的前提。如果没有足够的上下文,人工智能可能无法理解请求的细微差别,这可能会导致相关性较低的响应。
  • 说明:您的提示应明确说明您希望人工智能做什么。无论是回答特定问题、创建内容还是解决问题,指导都应该直接且明确。
  • 语气:提示语气向人工智能发出您希望其响应的风格。如果您正在寻找正式的解释,您的提示应该是正式的。如果您更喜欢对话式响应,则提示应体现对话式语气。这有助于确保交互符合您的期望并且感觉自然。

在制作提示时,请记住,人工智能能否理解您的需求并做出有效回应,取决于您能否很好地传达您的需求。通过密切关注这些要素,您可以创建能与人工智能导师进行有意义和富有成效交流的提示。

好提示和坏提示的示例

让我们用一个例子来说明什么是“股票市场”以及如何定义更有效的提示

清晰的例子

提示类型提示
好提示“向初学者解释什么是股票市场以及它如何运作。”
AI的回应“股票市场是一个买卖股票或公司所有权股份的公共市场。它作为一个平台,投资者可以购买这些股票,希望它们的价值会随着时间的推移而增加,从而允许他们出售以获取利润。市场受到供需、经济指标和公司业绩等因素的影响。”
错误提示“告诉我有关股票之类的事情。”
AI的回应“股票或股份代表公司的部分所有权。 “东西”是一个非常广泛的术语。您能否具体说明您需要哪些有关股票或金融市场的额外信息?”

背景示例

提示类型提示
好提示“作为有兴趣开始投资的人,我想了解股票市场的基本原理及其在经济中的作用。”
AI的回应“股票市场是经济不可或缺的一部分,因为它为公司提供了获得资本以换取股票的途径。投资者购买这些股票是为了分享公司的潜在利润。健康的股市往往反映出健康的经济,因为这意味着公司在成长,投资者有信心。”
错误提示“股票?”
AI的回应“股票是代表公司所有权份额的金融工具。如果您想了解更多有关股票市场和股票投资的信息,请提供更具体的问题或主题。”

教学范例

提示类型提示
好提示“你能列出股票市场的主要功能并描述一下购买股票的过程吗?”
AI的回应“股票市场的主要功能是促进股票买卖、提供价格发现平台、为企业筹集资金提供途径。购买股票时,投资者开设经纪账户,存入资金,选择他们想要购买的股票,并下达买入指令,该指令在市场上或以设定价格执行。”
错误提示“做股市。”
AI的回应“看来你是在询问股市的信息,但要求不明确。您是否正在寻找有关股票市场的描述、如何投资股票的指南或其他内容?请提供更多细节。”

音调示例

提示类型提示
好提示“我是金融新手,有点不知所措。您能给我友好地介绍一下什么是股票市场吗?”
AI的回应“绝对地!将股票市场视为投资的大超市。公司来这里是为了向那些想要拥有该公司一部分的人出售自己的部分(称为股票)。如果公司做得好,你也做得好;如果不这样做,你的作品的价值可能会下降。这就像一个金融冒险乐园,每个人都试图购买下一个成功故事的门票!”
错误提示“股市走势如何?”
AI的回应“看来你是在幽默地提到股市的活动。 “Brrr”通常用来模仿机器的声音,表明市场持续快速运转。如果您正在寻找有关股票市场如何运作的更详细解释,请告诉我!”

提示的语言注意事项

提示不一定要用英语。人工智能系统,尤其是像 OpenAI 提供的那些更先进的人工智能系统,可以理解多种语言并作出响应。不过,英语通常被用作提示语的主要语言,因为许多人工智能模型都是以英语为主要训练语言的,这有时会使其成为最有效的交流选择。

不过,如果人工智能平台支持母语,使用母语进行提示也是有益的。它可以实现更自然的互动,在理解能力至关重要的教育环境中尤其有帮助。如果人工智能对您的语言进行了充分的训练,那么使用该语言进行提示的效果可能与英语相当,甚至超过英语。

个性化您的学习体验

在教育领域,”一刀切 “是行不通的。人工智能辅导员的一个关键优势是能够根据个人喜好和需求定制学习体验。这种个性化远不止是简单的内容调整,而是要定制人工智能辅导员的角色和互动方式,以适应你独特的学习风格。

寻找完美的教育匹配

回想一下你学习新知识的经历。也许是一种乐器、一种新游戏或一种语言。在学习的过程中,你可能会遇到各种各样的老师,每个人都有自己的教学风格。有些人可能更有条理和结构化,而有些人则更随意和会话。反思一下,哪种方式最能引起你的共鸣,为什么?是老师耐心地指导你完成每一个步骤,还是老师把你扔进具有挑战性的情景中,让你在实践中学习?

你喜欢的学习方式是非常个人化的。对有些人来说,最好的老师并不总是拥有最多荣誉或最渊博知识的老师。相反,最好的老师是以符合你的特点和自然倾向的方式进行教学的老师。

人工智能驱动的定制

我们的人工智能导师将这一理念提升到了一个新的高度。通过利用先进的算法和机器学习,它不仅能调整教学内容,还能调整教学方式。以下是个性化如何体现的几个例子:

  • 适应性响应风格:如果你喜欢详细的解释和彻底的分解,人工智能可以采用更具分析性和系统性的教学方法。相反,如果您喜欢自由探索的高级概述,人工智能可以提供更简洁的响应,鼓励独立思考和发现。
  • 个性定制:有些学习者对严肃而专业的导师反应最好,而另一些学习者可能更喜欢友好和平易近人的指导。 AI导师可以调整语气和性格,为您营造舒适的学习氛围。
  • 互动学习:也许互动测验和挑战最能激发您的学习。人工智能可以整合这些元素,使教育过程对您来说更加有吸引力和有效。

通过设计提示和塑造人工智能的互动,我们可以创造出一种学习体验,让你感觉它就是为你量身打造的。对你来说,最好的老师就是了解你的学习进度、兴趣和目标的老师–人工智能辅导员可以精确地模仿这些品质。这就需要建立一种伙伴关系,让人工智能与你的学习旅程相辅相成,以一种自然而个性化的方式帮助你充分发挥潜能。

踏上学习之旅吧,这里的学习体验不仅适合你的教育需求,也适合你的个人特质。让我们把学习变成一种体验,就像与好朋友聊天一样自然–每一次互动都会让你更接近掌握所选科目。

定义人工智能导师的风格

将人工智能辅导员人格化可以使学习更有吸引力和亲和力。要创建一个角色,你应该考虑以下几点:

  • 语气:决定人工智能是否应该有正式、学术的语气、随意、友好的态度,甚至是幽默的语气。
  • 性格:确定人工智能是否应该体现某种性格,例如支持性教练、知识渊博的教授或同伴学习者。
  • 交互性:选择人工智能的交互性。它应该在学习课程中起带头作用,还是仅在用户提示时提供指导?

以下是三种不同教学风格的示例–分析式、鼓励式和苏格拉底式–并附有示例提示和人工智能可能的回答,以说明每种风格。

分析式教学风格

示例提示

AI 响应示例

Python 中的递归是指函数调用自身来解决可以分解为更小的子问题的问题。下面是一步一步的分析:

  1. 基本情况:递归必须有一个停止递归的基本情况,以防止无限循环。例如,计算数字的阶乘时,基本情况是数字为 0 或 1 时。
  2. 递归情况:这是函数使用较小或修改的参数调用自身的情况。继续阶乘示例,递归情况n * factorial(n-1)是n > 1。
  3. 展开堆栈:每次递归调用都会向调用堆栈添加一层。当达到基本情况时,堆栈开始展开,用返回值解决每个调用,直到解决初始调用。

让我们看一下 Python 中阶乘的简单实现:

鼓励的教学风格

示例提示:

AI 响应示例:

当然,我是来帮忙的!列表推导式一开始可能看起来很棘手,但是一旦掌握了它们的窍门,它们就是一种非常高效且优雅的创建列表的方法。将它们视为将一个列表转换为另一个列表的简洁方法。让我们一起来分解一下,我相信你一定能够掌握这个概念。

想象一下您想要创建一个正方形列表。传统的循环方法可能如下所示:

通过列表理解,您可以在一行中完成此操作!

这不是很整洁吗?你已经得到了这个!继续练习,您很快就会像专业人士一样编写列表推导式。

苏格拉底式教学风格

示例提示:

AI 响应示例:

让我们一起探讨一下这个问题。您认为确定列表中最大值的第一步是什么?

(如果学习者建议从列表中的第一个值开始)

这是一个很好的开始。如果我们将第一个元素视为初始最大值,我们如何将其与列表中的其他元素进行比较以找到真正的最大值?

(如果学习者建议使用循环进行比较)

恰恰。循环允许我们检查每个元素。现在,假设我们遇到一个大于当前最大值的值 – 我们应该如何处理这个新信息?

(如果学习者建议更新最大值)

确切地。通过每次找到更大的值时更新最大值,我们可以确保在循环结束时,我们保留列表中的最高值。你能想到我们如何将这个逻辑翻译成Python代码吗?

通过根据所需的教学风格制作提示,您可以塑造人工智能的响应,以提供适合学习者需求和偏好的个性化学习体验。

LLM模型的选择及其对AI导师质量的影响

为AI导师选择合适的大语言模型LLM)是直接影响辅导服务质量的关键一步。当开发人员制作出初始版本的提示后,选择正确的LLM是下一个关键决定。即使提示保持不变,这种选择也会极大地影响人工智能导师的效率。以下重点介绍了提示开发人员在选择 LLM 时的主要考虑因素

规模和复杂程度:模型的规模通常与其理解和响应生成能力相关。更大的模型可以提供更详细和细致的解释,这可以增强学习体验。

功能优势:不同的模型在语言理解和生成的各个方面都表现出色。无论是复杂的技术科目还是更一般的对话学习,选择一个具有与人工智能导师的教育重点相一致的优势的模型非常重要。

学科专业化:一些LLM设计重点是特定领域。旨在教授专业主题的人工智能导师可能会受益于对该特定领域有更深入掌握的法学硕士。

定制潜力:允许开发人员定制其行为的模型可以带来更加个性化和有效的人工智能导师。根据不同的教学风格调整反应的能力是选择过程中的关键因素。

该表简要概述了当今更容易获得的一些标准模型的潜在优势和理想用例。然而,实际性能和适用性将取决于实际测试和用户反馈。

模型描述优势非常适合
聊天GPTGPT-3 变体针对对话进行了微调。– 一般免费
– 引人入胜且对话式。
互动学习,基础到中级主题。
GPT-4具有更多参数的高级 GPT 模型。——深入回应,细致入微的理解。复杂的科目,高等教育。
克劳德·即时针对速度进行优化的假设模型。– 一般免费
– 快速响应。
时间敏感的学习,快速互动。
克劳德 2假设的克劳德改进版。– 速度和深度的平衡。一般学习需要更快的反应。
克劳德 3假设的领域专业模型。– 专业领域的深入知识。专业教育,专业培训。
双子座专业版假设的专业级人工智能模型。– 解决问题复杂,准确率高。进修、研究、专业发展。

测试您的 AI 导师和改进

AI导师的开发是一个迭代过程,取决于用户测试和持续改进的有效性。对于开发人员来说,不仅要依赖理论模型和算法,还要直接与 AI 导师互动或促进潜在用户的测试,这一点至关重要。这种实践方法对于收集真实的反馈至关重要,这些反馈可以指导人工智能导师的表现的有意义的增强。

用户测试和反馈的力量

直接体验:沉浸在 AI Tutor 体验中可以提供对其功能和用户界面的宝贵见解。它允许开发人员识别任何技术问题,例如响应准确性和延迟,并衡量交互的直观性。

潜在的用户试用:与目标受众样本分享人工智能导师是从他们的角度了解用户体验的不可或缺的一步。它揭示了用户如何与人工智能交互、他们面临的挑战以及他们认为最有益的功能。

数据驱动的见解:用户反馈是信息的金矿,可以突出人工智能导师在哪些方面做得很好以及哪些方面需要改进。应系统地收集这些数据,以便为迭代过程提供信息。

定性观察:除了定量数据之外,有关人工智能导师的教学风格、语气和参与水平的主观反馈对于使人工智能更具相关性和有效性至关重要。

结论

建立自己的人工智能导师是实现个性化知识增长的有力一步。通过了解即时工程和个性化的重要性,您可以创建适合您的学习工具,而不是相反。终身学习的旅程现在比以往任何时候都更加便捷和个性化。

原文链接:Teach Yourself with AI – Build an AI Tutor for Personalized Knowledge Growth

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