Uma abordagem prática para melhorar a qualidade dos dados educacionais:
- preparação de materiaisLivros didáticos e padrões curriculares selecionados como
Source2SynthFonte de entrada do módulo - Controle de complexidadeAdaptação à população-alvo de alunos
complexityParâmetros (1 a 5 níveis) para garantir que as perguntas sejam de dificuldade moderada - verificação multihopConfiguração de mais de três camadas de lógica de validação de cadeia de perguntas para garantir a integridade dos caminhos de inferência de respostas
- revisão do manualEstabelecimento de um fechamento de feedback para o envolvimento do professor e otimização contínua de algoritmos generativos
Na prática, a solução pode melhorar a precisão dos dados gerados de 75% a 92%. Recomenda-se usar o sistema com oCurriculumLearningOs módulos permitem o ajuste adaptativo da dificuldade.
Essa resposta foi extraída do artigoCAMEL-AI: uma estrutura de código aberto para a criação de sistemas colaborativos multiinteligentesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar a qualidade dos dados do questionário educacional gerados pelo CAMEL-AI?
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch