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Un enfoque de ingeniería rápida para desarrollar una personalización de micronivel híbrida, escalable, flexible y en tiempo real en un asistente de enseñanza de IA de uso general
A Prompt-Engineering Approach to Develop Scalable, Flexible, and Real-Time Hybrid Micro-Level Personalization in a General Purpose AI Teaching Assistant
AI InsightEsta investigación utiliza ingeniería rápida para reemplazar el ajuste fino del modelo y lograr la personalización de los asistentes docentes, lo que significa que la capacidad personalizada está pasando de un "entrenamiento intensivo" a una "configuración ligera". Al combinar seis dimensiones para generar 96 tipos de retratos de alumnos, el valor real radica en permitir que los asistentes docentes universales de IA se adapten a diferentes cursos sin modificaciones a gran escala. Esto también refleja que la ingeniería rápida se está convirtiendo en una palanca de ingeniería clave en la implementación de la IA educativa.Importancia 55/100