Сейчас изучаю кейсы использования ИИ внутри курса для адаптации контента.
Кто был на наших конференциях слышал от Алексея Миляева как он применил его в диалоговом тренажёре - отличный кейс и шикарное воплощение.
Но недавно Лена Тихомирова познакомила с решением, где на входе человека анкетируют на предмет его интересов и предпочтений, а затем внутри курса уже адаптируют задания и примеры под человека.
Делается "в теории" очень просто:
"Адаптируй текст ... (тут идёт текст задания или теории специально очищенное для ИИ от мусора), с учётом интересов человека ... (тут то, что ввел юзер)".И все бы хорошо, но в таких кейсах есть куча проблем:
1) Адаптировать сам текст, чтобы сначала он был "ни для кого" или сделать несколько примеров.
2) Учесть что пользователь в поле "расскажите о себе" может написать одно слово, а может целое сочинение. И это надо как-то обработать и привести к общему знаменателю.
3) Становится непонятно, что именно пользователь изучал в курсе. Так как у каждого текст оказался свой.
4) Статистика. Просто вышла из чата. В лучшем случае имеем "урок пройден" с учётом предыдущего пункта.
5) Проверка знаний. Тоже вышла из чата, ну или становится совершенно не предсказуемой.
Ничего не забыл?
Со всем этим можно работать, улучшая первый промпт до бесконечности и вводя дополнительные промпты, но системно - эти пять проблем до конца никогда не уйдут. Хотя в целом это тот самый путь к адаптивном у обучению, который мы так давно искали.