Articolo di ricerca

Una piattaforma educativa completa basata sull'intelligenza artificiale generativa

DOI:

10.3791/69821

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10 luglio 2026

1School of Education, City University of Macau

In questo articolo

Sommario

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Sfruttando l'intelligenza artificiale generativa (GAI) per il supporto didattico, la piattaforma offre esperienze di apprendimento su misura, adattabili alle diverse esigenze degli utenti. Fornisce inoltre abbondanti approcci pratici che non solo arricchiscono il processo di apprendimento, ma favoriscono anche competenze di apprendimento permanente nell'era digitale, in linea con gli obiettivi di sviluppo sostenibile nell'educazione ingegneristica.

Abstract

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L'Intelligenza Artificiale Generativa (GAI) ha registrato notevoli progressi negli ultimi anni, dimostrando un potenziale trasformativo per l'istruzione grazie alla creazione dinamica di contenuti e a percorsi di apprendimento personalizzati. Tuttavia, molte piattaforme educative esistenti si affidano a contenuti statici e percorsi fissi, prive dell'architettura integrata necessaria per sfruttare appieno le capacità di GAI e creare esperienze di apprendimento coese e adattive. Per colmare questa lacuna, questo studio dettaglia la progettazione, l'implementazione e la valutazione empirica di una piattaforma educativa nuova e completa basata su GAI. La piattaforma si basa su un'architettura a tre livelli che va oltre i framework tradizionali: un Livello Tecnico Base che integra modelli di IA modulari (ad esempio, Transformer, CNN-BiLSTM basato sull'attenzione), un Centro di Elaborazione per la sintesi dei dati in tempo reale e l'ottimizzazione dei modelli, e un Livello di Applicazione e Interazione che ospita otto moduli funzionali fondamentali, tra cui apprendimento personalizzato, Q&A intelligenti e valutazione delle competenze. Questa architettura integrata facilita un'esperienza di apprendimento dinamicamente personalizzabile che si adatta continuamente alle esigenze e ai progressi dei singoli studenti. Per valutare l'efficacia della piattaforma, abbiamo condotto uno studio controllato randomizzato (RCT) coinvolgendo 50 studenti universitari e 20 docenti in due semestri, confrontando gli esiti con un gruppo di controllo utilizzando metodi tradizionali. I risultati sperimentali dimostrano che la piattaforma proposta migliora significativamente i risultati di apprendimento, aumenta le metriche di coinvolgimento degli studenti (ad esempio, tempo sul compito e tassi di interazione con i contenuti) e raggiunge un'elevata accuratezza nell'abbinamento personalizzato dei contenuti. I risultati suggeriscono che questa piattaforma basata su GEI rappresenta un progresso nella tecnologia educativa, personalizzando efficacemente l'istruzione e supportando l'apprendimento adattivo su larga scala. Questo studio fornisce un progetto architettonico dettagliato e replicabile e fornisce prove empiriche a sostegno del valore pratico dei sistemi integrati GAI nel migliorare l'efficacia educativa e favorire competenze di apprendimento permanente.

Introduzione

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In un contesto di innovazione tecnologica in accelerazione, in particolare nell'intelligenza artificiale (IA), strumenti come l'IA stanno trovando sempre più applicazioni nell'educazione ingegneristica. Allo stesso tempo, le persone hanno raggiunto un consenso sul fatto che l'obiettivo di promuovere lo sviluppo sostenibile sia un'attività globale. Pertanto, integrare lo sviluppo sostenibile nell'educazione ingegneristica—migliorando contemporaneamente i livelli tecnici industriali e rafforzando la consapevolezza della sostenibilità degli studenti—è diventato un punto chiave della riforma educativa attuale, guidando l'esplorazione di i....

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Protocollo

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Questo studio è stato condotto in conformità con le linee guida etiche dell'Education University of Hong Kong. Il consenso informato è stato ottenuto da tutti i partecipanti prima della raccolta dei dati.

1. Specifica della piattaforma

Il sistema valutato è un prototipo di ricerca personalizzato, implementato come applicazione web-basata. L'ambiente software è costruito su Python 3.9 e TensorFlow 2.12. I modelli AI principali (CNN-BiLSTM, Transformer) sono ospitati su una GPU NVIDIA A100 (40 GB VRAM) all'interno di una pipeline di elaborazione basata su server. L'a....

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Risultati

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Lo studio controllato randomizzato ha rivelato differenze significative tra il gruppo della piattaforma GAI (sperimentale) e il gruppo LMS tradizionale (controllo). Per quanto riguarda il guadagno di apprendimento, il gruppo sperimentale ha ottenuto punteggi significativamente più alti nel post-test (M = 85,2, SD = 6,4) rispetto al gruppo di controllo (M = 76,8, SD = 7,1); differenza media = 8,4, IC 95% [4,5, 12,3], t(68) = 4,32, p < 0,001, Cohen's d = 1,02. Per l'ingaggio (tempo sul com.......

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Discussione

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Questo studio si è proposto di testare l'ipotesi centrale della ricerca: che una piattaforma di apprendimento personalizzata abilitata da GAI possa ridurre significativamente il carico cognitivo degli studenti ingegneristici, migliorare l'efficienza dell'apprendimento e migliorare sia i risultati di apprendimento legati all'ESD sia l'esperienza complessiva di apprendimento, rispetto ai tradizionali modelli didattici ingegneristici non personalizzati. I nostri risultati randomizzati dell'.......

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Dichiarazioni

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Conflitti di Interessi: Gli autori non hanno interessi finanziari o non finanziari rilevanti da divulgare.

Ringraziamenti

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Nessun finanziamento.

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Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
A100 GPU (40 GB VRAM)NVIDIA Corporation900-4H100-0000-000Usato per l'hosting di modelli AI di base all'interno del pipeline di elaborazione basato su server.
en_core_web_md (spaCy model)Explosion AIhttps://spacy.io/models/en#en_core_web_mdModello inglese accademico generale pre-addestrato utilizzato per la tokenizzazione e la lemmatizzazione. Versione: v3.5.
PythonPython Software Foundationhttps://www.python.org/Lingua di programmazione per l'ambiente software. Versione: 3.9.
SlimPajama datasetCerebras Systems Inc.https://www.cerebras.net/blog/cerebras-releases-slimpajama-a-cleaned-version-of-redpajama/Ampio corpus di pre-training open-source derivato da RedPajama.
spaCyExplosion AIhttps://spacy.io/Libreria di elaborazione del linguaggio naturale per il pre-processing del testo. Versione: 3.5.
TensorFlowGoogle LLChttps://www.tensorflow.org/Framework di apprendimento automatico open-source. Versione: 2.12.

Riferimenti

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  1. Wach, K., et al. The dark side of generative artificial intelligence: a critical analysis of controversies and risks of ChatGPT. Entrepreneurial Business and Economics Review. 11 (2), 7-30 (2023).
  2. Feuerriegel, S., Hartmann, J., Janiesch, C., Zschech, P., Bichler, M.

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