De MOOC à MAIC : Repenser l'enseignement et l'apprentissage en ligne grâce aux agents pilotés par les LLM

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Dès les premières expériences d'enseignement en ligne, où les cours étaient mis en ligne sur des plateformes accessibles et partagées, cette forme d'élargissement de la diffusion du savoir humain pour toucher un public plus large a suscité des débats approfondis et une adoption généralisée. Conscient que l'apprentissage personnalisé recèle encore un potentiel d'amélioration significatif, de nouvelles technologies d'IA ont été continuellement intégrées à ce format d'apprentissage, donnant lieu à diverses applications éducatives basées sur l'IA, telles que la recommandation pédagogique et le tutorat intelligent. L'émergence de l'intelligence dans les grands modèles de langage (LLM) a permis de construire ces améliorations éducatives sur un modèle fondamental unifié, autorisant une intégration plus profonde. Dans ce contexte, nous proposons MAIC (Massive AI-empowered Course), une nouvelle forme d'enseignement en ligne qui exploite les systèmes multi-agents pilotés par des LLM pour construire une classe augmentée par l'IA, équilibrant extensibilité et adaptabilité. Au-delà de l'exploration du cadre conceptuel et des innovations techniques, nous menons des expériences préliminaires à l'Université de Tsinghua, l'une des principales universités chinoises. En nous appuyant sur plus de 100 000 enregistrements d'apprentissage provenant de plus de 500 étudiants, nous obtenons une série d'observations précieuses et des analyses initiales. Ce projet continuera d'évoluer, visant in fine à établir une plateforme ouverte complète qui soutienne et unifie la recherche, la technologie et les applications pour explorer les possibilités de l'enseignement en ligne à l'ère de l'IA des grands modèles. Nous envisageons cette plateforme comme un centre de collaboration, rassemblant éducateurs, chercheurs et innovateurs pour explorer collectivement l'avenir de l'enseignement en ligne piloté par l'IA.

English

Since the first instances of online education, where courses were uploaded to accessible and shared online platforms, this form of scaling the dissemination of human knowledge to reach a broader audience has sparked extensive discussion and widespread adoption. Recognizing that personalized learning still holds significant potential for improvement, new AI technologies have been continuously integrated into this learning format, resulting in a variety of educational AI applications such as educational recommendation and intelligent tutoring. The emergence of intelligence in large language models (LLMs) has allowed for these educational enhancements to be built upon a unified foundational model, enabling deeper integration. In this context, we propose MAIC (Massive AI-empowered Course), a new form of online education that leverages LLM-driven multi-agent systems to construct an AI-augmented classroom, balancing scalability with adaptivity. Beyond exploring the conceptual framework and technical innovations, we conduct preliminary experiments at Tsinghua University, one of China's leading universities. Drawing from over 100,000 learning records of more than 500 students, we obtain a series of valuable observations and initial analyses. This project will continue to evolve, ultimately aiming to establish a comprehensive open platform that supports and unifies research, technology, and applications in exploring the possibilities of online education in the era of large model AI. We envision this platform as a collaborative hub, bringing together educators, researchers, and innovators to collectively explore the future of AI-driven online education.

De MOOC à MAIC : Repenser l'enseignement et l'apprentissage en ligne grâce aux agents pilotés par les LLM

From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents

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