arXiv cs.AI 发布于 09/04 12:00

A Prompt-Engineering Approach to Develop Scalable, Flexible, and Real-Time Hybrid Micro-Level Personalization in a General Purpose AI Teaching Assistant

(翻译)一种在通用AI教学助手中实现可扩展、灵活且实时的混合微层面个性化的提示词工程方法

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Abstract page for arXiv paper 2609.03402: A Prompt-Engineering Approach to Develop Scalable, Flexible, and Real-Time Hybrid Micro-Level Personalization in a General Purpose AI Teaching Assistant

AI 摘要

该论文提出一种基于提示词工程的框架,用于在通用大语言模型/RAG驱动的AI教学助手(如Jill Watson)中实现个性化教学。框架依据自我评估、抽象偏好、详略偏好、感知倾向、信息处理风格和理解水平六个学习者维度,构建96种学习者画像,并结合布鲁姆分类法评估提问的认知复杂度,通过结构化提示词动态调整回复,无需重新训练模型。实验与五名参与者的人类研究初步证明,提示词层面的个性化能有效改变回复风格与结构,支持AI教育代理的适应行为。

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