Da MOOC a MAIC: Rimodellare l'insegnamento e l'apprendimento online attraverso agenti guidati da LLM

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

September 5, 2024

Autori: Jifan Yu, Zheyuan Zhang, Daniel Zhang-li, Shangqing Tu, Zhanxin Hao, Rui Miao Li, Haoxuan Li, Yuanchun Wang, Hanming Li, Linlu Gong, Jie Cao, Jiayin Lin, Jinchang Zhou, Fei Qin, Haohua Wang, Jianxiao Jiang, Lijun Deng, Yisi Zhan, Chaojun Xiao, Xusheng Dai, Xuan Yan, Nianyi Lin, Nan Zhang, Ruixin Ni, Yang Dang, Lei Hou, Yu Zhang, Xu Han, Manli Li, Juanzi Li, Zhiyuan Liu, Huiqin Liu, Maosong Sun

cs.AI

Abstract

Fin dalle prime esperienze di educazione online, in cui i corsi venivano caricati su piattaforme condivise e accessibili via internet, questa forma di ampliamento della diffusione della conoscenza umana per raggiungere un pubblico più vasto ha stimolato un ampio dibattito e un'adozione diffusa. Riconoscendo che l'apprendimento personalizzato possiede ancora un significativo potenziale di miglioramento, le nuove tecnologie di IA sono state integrate in modo continuativo in questo formato didattico, dando origine a varie applicazioni educative basate sull'IA, come i sistemi di raccomandazione educativa e il tutoring intelligente. L'emergere di capacità intelligenti nei grandi modelli linguistici (LLM) ha permesso di costruire questi miglioramenti educativi su un modello fondativo unificato, consentendo un'integrazione più profonda. In questo contesto, proponiamo MAIC (Massive AI-empowered Course), una nuova forma di educazione online che utilizza sistemi multi-agente guidati da LLM per costruire un'aula potenziata dall'IA, bilanciando scalabilità e adattività. Oltre ad esplorare il quadro concettuale e le innovazioni tecniche, conduciamo esperimenti preliminari presso l'Università di Tsinghua, uno degli atenei più prestigiosi della Cina. Attingendo da oltre 100.000 record di apprendimento di più di 500 studenti, otteniamo una serie di osservazioni preziose e analisi iniziali. Questo progetto continuerà a evolversi, con l'obiettivo finale di stabilire una piattaforma aperta e completa che supporti e unifichi la ricerca, la tecnologia e le applicazioni nell'esplorazione delle possibilità dell'educazione online nell'era dell'IA dei grandi modelli. Immaginiamo questa piattaforma come un hub collaborativo, che riunisce educatori, ricercatori e innovatori per esplorare collettivamente il futuro dell'educazione online guidata dall'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.