Iris: An AI-Driven Virtual Tutor For Computer Science Education

整合人工智能驱动的工具进入高等教育是一个具有变革潜力的新兴领域。本文介绍了Iris，一个基于聊天的虚拟导师，被整合到交互式学习平台Artemis中，在大规模教育环境中提供个性化、上下文感知的帮助。Iris通过引导计算机科学学生完成编程练习，被设计成以教学上有意义的方式作为导师。它的校准协助避免了揭示完整的解决方案，提供微妙的提示或反问，以培养独立解决问题的能力。对于每个问题，它发出多个提示，形成一个思维链，输入到GPT-3.5-Turbo中。这些提示包括导师角色描述和通过少量学习获得的有意义答案的示例。Iris通过访问问题陈述、学生代码和自动反馈来提供定制建议，实现上下文感知。 实证评估表明，学生认为Iris有效，因为它理解他们的问题，提供相关支持，并有助于学习过程。虽然学生认为Iris是编程练习和作业的有价值工具，但他们也感到有信心在基于计算机的考试中解决编程任务，而无需Iris。调查结果强调了学生对Iris即时个性化支持的赞赏，尽管学生主要将其视为人类导师的补充，而非替代品。然而，Iris为学生创造了一个可以在不受他人评判的情况下提问的空间。

论文介绍了一个名为Iris的聊天式虚拟导师，旨在为大规模教育环境中的计算机科学学生提供个性化、上下文感知的辅助，引导他们完成编程练习。

Iris通过对GPT-3.5-Turbo的多次提示来避免透露完整的解决方案，从而提供校准的辅助，促进独立问题解决技能的培养。

实验证明，学生认为Iris能够理解他们的问题，提供相关的支持，并对学习过程有所贡献。此外，学生认为Iris是编程练习和作业的有价值的工具，但他们也感到自信，能够在没有Iris的情况下完成计算机化考试中的编程任务。

最近的相关研究包括使用自然语言处理技术来支持学生编程和设计的工作，如“使用自然语言处理技术帮助学生编写程序”和“使用自然语言处理技术帮助学生设计数据结构和算法”。