Un conjunto de datos de preguntas de ciencias elementales chinas en la generación del proceso de resolución de...

Área de la Ciencia:

• Tecnología Educativa
• Inteligencia Artificial en la Educación
• Educación Científica

Sus antecedentes:

• Los modelos de lenguaje grandes (LLM) prometen para la educación científica personalizada.
• Un desafío clave es adaptar los procesos de resolución de problemas generados por LLM a los niveles de grado específicos de los estudiantes.
• Los conjuntos de datos existentes pueden no respaldar adecuadamente el desarrollo de habilidades de resolución de problemas científicos específicas del nivel de grado.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar e introducir el conjunto de datos de preguntas de ciencias chinas (CSQ).
• Evaluar y mejorar las capacidades de resolución de problemas científicos de los LLM.
• Permitir que los LLM generen procesos de resolución de problemas científicos apropiados para el nivel de grado.

Principales métodos:

• Se creó un conjunto de datos de preguntas de ciencias chinas (CSQ) con 12 000 muestras de alta calidad.
• Se incluyeron diversos tipos de preguntas y propiedades de las disciplinas en cuatro materias de primaria.
• Se diseñó un modelo de lenguaje ajustado en el conjunto de datos CSQ para emular los procesos de pensamiento de los estudiantes.

Principales resultados:

• El conjunto de datos CSQ, con sus extensas anotaciones, ajustó eficazmente los LLM.
• Tanto las evaluaciones automáticas como las humanas confirmaron mejoras en el rendimiento de los LLM.
• Los procesos de resolución de problemas generados se alinearon con éxito con los niveles de grado de los estudiantes de primaria.

Conclusiones:

• El conjunto de datos CSQ es un recurso valioso para avanzar en la IA en la educación científica.
• Los LLM se pueden entrenar eficazmente para proporcionar apoyo personalizado y apropiado para el nivel de grado en la resolución de problemas científicos.
• Este trabajo contribuye al desarrollo de herramientas educativas más adaptativas y efectivas para el aprendizaje de las ciencias.