Lecture3#
这份PPT是关于大型语言模型（LLM）在教育领域应用的讨论，涉及了信任度（trustworthiness）的多个维度，以及一些具体的教育应用案例。以下是对PPT内容的详细解释和分析，以及相应的课程笔记。
1. 教育领域的应用案例#
参与者：Isabelle Hau、John Mitchell、Josh Weiss，分别来自斯坦福大学的不同学院。
课程：CS329T Trustworthy Machine Learning: Large Language Models & Applications，即“可信机器学习：大型语言模型与应用”。
2. 信任度的维度#
基础性：每个断言都有权威性基础。
一致性：语义等价的查询被相似对待。
信心度：准确承认不确定性。
可解释性：能够展示如何生成响应。
一致性：不造成伤害、有毒、偏见、不诚实、不可靠。
尊重隐私
公平行为并减少偏见
抵抗对抗性操纵：恶意输入不应颠覆期望属性。
3. 未来的梦想#
个性化学生学习：根据每个学生的特点定制学习计划。
教师协助：利用AI辅助教师进行教学。
协作学习：促进学生之间的合作。
评估：通过AI进行学生学习成果的评估。
准确性：确保AI提供的信息准确无误。
4. 安全扩展编程风格反馈#
增强错误消息：使用OpenAI的GPT实时生成解释性错误消息，并将其与课程讨论论坛链接起来。
结果：使用GPT生成的错误消息的学生在随后尝试中重复错误的次数减少了23.5%，在解决错误时比标准错误消息少尝试了36.1%。
5. 基于GPT的教师培训#
交互式聊天工具：新教师可以与模拟学生进行练习。
评估：在办公时间与两个模拟学生进行评估。
6. AI生成的教学案例#
对比案例：使用两个或更多对比案例来最好地阐释一个通用概念。
示例提示：科学领域中的动能与势能对比，社会科学中不同政府形式的对比。
7. MetaGPT#
角色分配：给GPT分配不同角色，形成一个协作软件实体以完成复杂任务。
创建用户故事：进行竞争分析、需求分析、数据结构设计、API设计和文档编写。
包括角色：产品经理、架构师、项目经理、工程师等。
8. 价值类型#
伦理价值：我们如何对待他人以及他们如何对待我们，例如善良、诚实、慷慨等。
政治价值：定义社会内外的关系，权力、权威、商品、特权的安排和分配，例如正义、平等、安全等。
9. 教育中的信任问题#
关注点：在教育中，哪些信任问题最为突出？为什么我们担心课堂中的信任？
信任在学习体验中的表现：与医疗保健、商业等领域相比，教育中的信任有什么独特之处？
信任度维度的优先级：在教育中，哪些信任度维度最为重要？有哪些项目可以作为这些维度的示例？
项目中的信任度保持：在项目进展中或组织成长过程中，如何保持信任度的各个维度？
教育应用：目前教育领域最需要关注哪些项目？
10. 其他项目示例#
课程规划：TeachAssist (Riz Malik)。
神经多样性：ADHD FlexABLE ai。
语言学习：KATE (Ted Song)。
个性化早期阅读：Ello (Nick Haber)。
教师反馈：Mpowering Dora Demszky, Mei Tan, Rose Wang (NLP)。
VR/AI结合提高参与度：Alex Stolyarik。
职业定向/路径：Workera 和 Clarify。
文本检测：Chris Manning, Chelsea Finn, Eric Mitchell。
AI素养：CRAFT - Victor Lee, Parth Sarin。
课程笔记总结#
信任度维度：在教育领域应用LLM时，要特别关注基础性、一致性、信心度、可解释性和抵抗对抗性操纵等信任度维度。
未来梦想：探讨了个性化学习、教师协助、协作学习、评估和准确性等教育领域的梦想。
安全扩展：讨论了如何安全地扩展编程风格反馈，使用GPT增强错误消息的案例。
教师培训：介绍了基于GPT的交互式聊天工具，用于新教师的培训。
AI生成的教学案例：强调了对比案例在教学中的重要性。
MetaGPT：讨论了如何分配不同角色给GPT，以形成一个协作软件实体完成复杂任务。
价值类型：区分了伦理价值和政治价值，并讨论了它们在设计和开发中的重要性。
教育中的信任问题：分析了教育中信任的重要性，以及如何在项目中保持信任度。
其他项目示例：列举了多个教育领域的LLM应用项目，展示了AI如何在不同教育场景中发挥作用。
这份PPT提供了对LLM在教育领域应用的全面了解，包括信任度的重要性、未来的梦想、安全扩展、教师培训、教学案例生成、价值类型以及教育中的信任问题。通过这些课程笔记，学习者可以更好地理解如何在教育领域应用LLM，同时保持高信任度和伦理标准。