ChatTutor: uma ferramenta de ensino visual interativa e assistida por IA

O ChatTutor é um auxiliar de ensino de IA interativo e visual de código aberto. Os chatbots tradicionais interagem uns com os outros principalmente por meio de texto, o que é suficiente na maioria dos cenários, mas no aprendizado de ciências e engenharia, as informações que podem ser transmitidas por meio de texto puro são muito limitadas. Isso permite que a IA ensine por meio de gráficos, códigos, mapas mentais e outros métodos, tornando-se assim um verdadeiro professor "prático". O projeto adota uma arquitetura de corpo multiinteligente, com um corpo inteligente responsável pelo bate-papo com os usuários e outro corpo "pintor" responsável por desenhar gráficos matemáticos, com o objetivo de proporcionar aos usuários uma experiência de aprendizado mais intuitiva e eficiente.

Lista de funções

• Tela de matemáticaSuporte para geometria interativa, plotagem de funções e visualização de dados.
• página de código:: Fornecer um ambiente para escrita e apresentação de código.
• mapa mentalAjuda os usuários a organizar e entender a estrutura do conhecimento.
• tela física: Para simulação visual de cenários físicos.
• tela de lógica digital (DLC)Para visualização de relações lógicas, como circuitos digitais.
• A IA faz as perguntas.IA: a IA pode criar perguntas práticas para os usuários com base no que eles estão aprendendo.
• arquitetura corporal multiinteligente (MIBA)Inteligência artificial: Use diferentes inteligências de IA para dividir o trabalho, com uma responsável pelo diálogo de uso geral e outra especializada em desenho gráfico, para aumentar o desempenho em tarefas especializadas.
• Uso on-line:: Site oficial fornecido https://chattutor.appO usuário pode configurar sua chave de API no site e usá-la diretamente.

Usando a Ajuda

Como o ChatTutor é um projeto de código aberto, os usuários podem implementá-lo em seus próprios dispositivos. Abaixo está o processo detalhado de instalação e uso.

1. preparação ambiental

Antes de iniciar a instalação, certifique-se de que os seguintes softwares estejam instalados em seu sistema:

• Node.js: Os requisitos da versão são maiores ou iguais a 20.
• Docker:: Usado para criar e executar rapidamente ambientes de aplicativos.

2. acesso ao código do projeto

Primeiro, use ogitpara clonar o código-fonte do projeto do GitHub. Abra um terminal (ferramenta de linha de comando) e digite o seguinte comando:

git clone https://github.com/sheepbox8646/ChatTutor.git

Em seguida, vá para o diretório do projeto:

cd ChatTutor

3. configuração de variáveis de ambiente

O projeto precisa de algumas chaves de API e da configuração do banco de dados para ser executado corretamente. Você precisa criar um arquivo.envpara manter essas informações de configuração. Um arquivo de amostra é fornecido no projeto.env.exampleVocê pode simplesmente copiá-lo e renomeá-lo.

No diretório raiz do projeto, execute o comando copy:

cp .env.example .env

Em seguida, você precisará abrir o recém-criado.enve preencha sua configuração pessoal. Abaixo está uma descrição detalhada de cada parâmetro:

• Configurações relacionadas ao modelo grande:
  • API_KEYNecessário. Sua chave da API do Big Language Model (por exemplo, OpenAI, Anthropic, etc.).
  • BASE_URLObrigatório. o endereço da solicitação de API.
  • AGENT_MODELObrigatório. O nome do modelo usado pelas inteligências usadas para o diálogo de bate-papo.
  • PAINTER_MODELOpcional. O modelo usado pela inteligência "painter" para desenhar gráficos. Recomenda-se usar um modelo mais capaz, comoclaude-sonnet-4.5se não for definido, o padrão é usarAGENT_MODELO valor do
  • TITLE_MODELOpcional. O modelo usado para gerar cabeçalhos de bate-papo; se não for definido, será usado por padrãoAGENT_MODELO valor do
• Configuração do banco de dados:
  • DATABASE_URLObrigatório. o endereço de conexão do banco de dados PostgreSQL.
• Configuração de armazenamento em objeto (OSS) (para armazenar fotos).

  avisosSe você não configurar esses parâmetros abaixo, as funções de geração e exibição de imagens do aplicativo não estarão disponíveis.

  • OSS_ENDPOINTObrigatório. O endereço de acesso do serviço de armazenamento de objetos.
  • OSS_ACCESS_KEYObrigatório. O ID da chave de acesso do armazenamento de objetos.
  • OSS_SECRET_KEYObrigatório. A chave de acesso para o segredo do armazenamento de objetos.
  • OSS_BUCKETObrigatório. O nome do bucket de armazenamento usado para armazenar o arquivo.
  • OSS_REGIONOpcional. A área do serviço de armazenamento de objetos.

4. iniciar o aplicativo

Quando a configuração estiver concluída, use o Docker Compose para iniciar o aplicativo com um clique no diretório raiz do projeto. Execute o seguinte comando:

docker compose up -d

-dO parâmetro Docker indica que ele está sendo executado em segundo plano. O Docker baixa automaticamente as imagens necessárias e cria o contêiner. Depois de um lançamento bem-sucedido, você pode visitar a páginahttp://localhost:3000para usar o ChatTutor agora.

5. uso da versão on-line

Se não quiser implantá-lo por conta própria, você também pode usar o site on-line fornecido oficialmente https://chattutor.app.
Para usá-lo corretamente, você precisa primeiro configurar sua própria chave de API e o modelo que deseja usar na página de configurações. Visite https://chattutor.app/settings Você pode acessar a página de configurações.

cenário do aplicativo

1. Educação e aprendizado STEM
   Para os alunos que estão estudando matemática, física, ciência da computação e outras disciplinas de ciências e engenharia, o ChatTutor pode explicar conceitos abstratos por meio da visualização. Por exemplo, os alunos podem pedir à IA que faça gráficos de funções, demonstre processos físicos ou construa diagramas lógicos numéricos para tornar o conhecimento complexo intuitivamente compreensível.
2. Auxiliar os professores no planejamento de aulas
   Os professores podem usar o ChatTutor para criar rapidamente materiais didáticos, como mapas mentais, exemplos interativos e questões práticas. Isso não só economiza tempo na preparação das aulas, mas também enriquece as ferramentas de ensino e torna a sala de aula mais interativa e interessante.
3. Exploração e pesquisa autônomas
   Pesquisadores ou entusiastas de tecnologia podem usar o ChatTutor como uma ferramenta de exploração interativa ao aprender algo novo. Princípios técnicos e algoritmos complexos podem ser compreendidos mais rapidamente por meio do diálogo e da interação visual com a IA.

QA

1. O que é o ChatTutor?
   O ChatTutor é um assistente de ensino de IA interativo e visual de código aberto. Ele faz isso fornecendo à IA ferramentas de ensino, como quadros brancos, permitindo que ela ensine como um professor humano por meio de gráficos, códigos, mapas mentais etc. É especialmente adequado para ciências e engenharia e outros cenários de aprendizado que exigem visualização.
2. Preciso pagar para usar o ChatTutor?
   O projeto ChatTutor em si é de código aberto e gratuito. No entanto, você precisa fornecer suas próprias chaves de API para modelos de idiomas grandes, e o uso desses serviços de API geralmente tem um custo, dependendo do modelo escolhido e da quantidade de uso.
3. Preciso instalá-lo localmente para usá-lo?
   Não. Você pode visitar o site oficial diretamentechattutor.appUso on-line. No entanto, para obter todas as funcionalidades (por exemplo, geração de imagens), você ainda precisa configurar sua própria chave de API na página de configurações do site.
4. Por que alguns recursos (como desenho) não funcionam?
   Se estiver implementando localmente, a funcionalidade relacionada à imagem requer que as variáveis de ambiente do Object Storage (OSS) estejam configuradas corretamente. Se não estiverem configuradas, as imagens não serão armazenadas e exibidas corretamente. Verifique suas.envSe o documento foi preenchido de forma completaOSSParâmetros relacionados.