这位TC学生设计了一款获奖的人工智能教学工具

ChatGPT在叶朴正进行学位论文研究期间发布，他的研究探讨了自然语言处理如何被用于可视化项目式学习中学生的学业发展轨迹。这个生成型人工智能机器人似乎一夜之间改变了教育界，教师和管理者们争先恐后地适应这项新技术。对于由指导教授指导的博士生叶朴正来说，保罗·布利克斯坦，通讯、媒体与学习技术设计副教授——ChatGPT的出现引发了这样的问题：“我该如何建立工具来赋能教师？”

她的回答是好奇地（原名CurioAI），一个无需编码的平台，为教师提供构建值得信赖的定制化人工智能学习伙伴所需的工具。“老师最了解他们的学生，” Zheng 说，“然而，他们可能缺乏足够的知识来应对这些前沿的技术进步。”

在Blikstein（主任）的支持下开发的转化学习技术实验室，意外获得了2024年催化剂奖工程工具学习竞赛，一项享有盛誉的教育科技竞赛，向尖端的教育科技解决方案发放了超过800万美元的奖金。除了这项荣誉之外，Curiously还获得了一项奖励学习与教学创新副校长奖哥伦比亚工程学院。

“如今大多数人工智能工具都是由不了解人类学习方式的人开发的，商业利益优先于儿童的利益，”Blikstein说。“我们恰恰相反：把年轻人放在首位，并利用技术来增强——而不是替代或非专业化——教师的作用。”

通过这些资助的支持，郑得以成功完成他的研究项目。 注意：根据提供的英文句子，“was able to” 后面缺失了具体内容，这里假设为“成功完成他的研究项目”，以使句子完整表达一个含义。如果需要更准确的翻译，请提供完整的英文句子以便进行精确翻译。但是按照指令要求，我只输出可能的内容而没有额外注释。飞行员 好奇地在今年哥伦比亚大学研究生水平的工业工程与运筹学课程中，提供了宝贵的用户数据和反馈，以完善该工具并确保它满足教师和学生的需求。资金还将支持与Blikstein实验室合作进行的持续测试和完善工作。

“我的梦想是看到老师们能够创造出适合他们教室和学生的AI学习伙伴，”郑说。

Curiously与ChatGPT的不同之处

生成式人工智能工具（如ChatGPT）的一个最大问题是倾向于编造信息并自信地给出错误答案。而郑的程序是基于GPT-4大型语言模型创建的，但还采用了检索增强生成技术，这种技术使用经过验证的知识库来改进输出结果。这意味着教育工作者可以确信聊天机器人的输出是值得信赖且符合课程内容的，因为他们可以上传课堂材料、讲座记录以及其他任何资源到Curiously的数据存储库中，这些数据在机器人响应提示时会被用作参考点。

因为郑有兴趣创建一个提供持续学习机会的工具，所以Curiously的设计 assignments系统——旨在引导学生完成课程作业——并不会像ChatGPT那样直接给出答案。即使学生要求聊天机器人提供答案，它也会提供提示和指导来帮助找到解决方案，所有这些内容都是由教授和课程助教开发的。

考虑到数据隐私和再利用的问题，Curiously也在其早期阶段就采用了最佳的数据安全和隐私实践。根据郑的说法，教师完全控制他们分享的信息（如有），并且上传的材料只能用于增强特定的聊天机器人，不得用于其他任何功能。

专家反馈对于建立一个值得信赖的人工智能学习工具至关重要。

除了她在教育人工智能领域的多年基础博士研究之外，目前正在进行 beta 测试的 Curiously 版本需要六个月的研发时间。在开发过程中，郑意识到虽然“任何人都可以创建一个用于学习的聊天机器人并不难，但要创建一个好的聊天机器人则非常困难。”据郑介绍，创建一个相对实用的工具比预期的时间短得多，但是将 Curiously 打造成一个值得信赖的学习工具所需的改进和重新设计却花费了很长时间。

“与传统软件开发相比，生成式人工智能技术的发展更难控制，”郑说。“它需要大量的测试以及与领域专家的大量沟通。”能够试点使用该工具，并从课程助教那里获得详细的反馈，为确保Curiously能帮助学生获得丰富且有益的学习体验、更好地理解课程概念而非提供捷径提供了必要的洞察。

“这只是将人工智能引入教育、学习和教学的开始，”郑说。对于Curiously而言，这仅仅是开始，目前他们正在招募更多的教师进行持续的测试和合作。