AITEE -- 电气工程的代理导师

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Christopher KnievelChristopher Knievel 提交
作者: Christopher KnievelChristopher Knievel, Alexander Bernhardt, Christian Bernhardt

摘要

智能辅导系统与大型语言模型相结合,提供了一种有前途的方法来满足学生的多样化需求并促进自我效能学习。虽然大型语言模型对电气工程基础知识有很好的基础知识,但它们仍然不足以解决关于电路的具体问题。在本文中,我们提出了AITEE,一个基于代理的电气工程辅导系统,旨在陪伴学生完成整个学习过程,提供个性化支持,并促进自主学习。AITEE通过适应的电路重建过程支持手绘和数字电路,从而实现与学生的自然互动。我们新颖的基于图的相似性度量通过检索增强生成方法从讲义材料中识别相关上下文,而并行Spice仿真进一步提高了应用求解方法的准确性。该系统采用苏格拉底式对话,通过引导式提问培养学习者的自主性。实验评估表明,AITEE在领域特定知识应用方面显著优于基线方法,即使是中等大小的LLM模型也显示出可接受的性能。我们的结果强调了代理辅导员在电气工程教育中提供可扩展、个性化和有效学习环境的潜力。
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Christopher KnievelChristopher Knievel
论文作者
论文提交者

很高兴分享 AITEE!我们解决了 LLMs 在特定电路问题上表现不佳的挑战。我们的智能体导师利用手绘/数字电路理解、新颖的基于 GNN-RAG 的讲座感知上下文以及 SPICE 仿真来准确指导学生。看看我们如何让中等规模的 LLMs 也能有效地用于电气工程教育!