Zelma

Zelma, trợ lý nghiên cứu được hỗ trợ bởi tài khoản Chat GPT-4, đang giúp phụ huynh, giáo viên, quản lý trường học và nhà hoạch định chính sách trên khắp Hoa Kỳ có thể truy cập dữ liệu giáo dục.

Vấn đề mà họ đang giải quyết là gì? Trong khi các bài kiểm tra chuẩn hóa được phát cho mọi học sinh từ lớp 3 đến lớp 8 tại Hoa Kỳ, dữ liệu về cách học sinh thể hiện vẫn chưa được khai thác và sử dụng hết, nằm rải rác trên nhiều nguồn và định dạng khác nhau. Dữ liệu kiểm tra cung cấp những hiểu biết sâu sắc về mức độ học sinh học tốt môn nghệ thuật ngôn ngữ tiếng Anh (ELA) và toán học, trên khắp các cấp độ quận và nhóm nhân khẩu học. Nhưng những hiểu biết quan trọng có thể định hình tương lai của giáo dục thực sự nằm ngoài tầm với của hầu hết các bậc phụ huynh, nhà báo, nhà giáo dục và nhà hoạch định chính sách.

Nhận ra khoảng cách này, Tiến sĩ Emily Oster, một nhà kinh tế học và tác giả của Brown, đã bắt tay vào thay đổi câu chuyện. Tiến sĩ Oster giải thích rằng “Zelma giúp cho cả phụ huynh và nhà hoạch định chính sách có thể sử dụng ngôn ngữ đơn giản để có được những hiểu biết giáo dục tức thời, phù hợp về những gì quan trọng nhất đối với họ”. Zelma đã thực hiện điều này như thế nào? Nhóm nghiên cứu sinh của Tiến sĩ Oster tại Đại học Brown đã dành một năm để thu thập dữ liệu và tỉ mỉ làm sạch dữ liệu thành một định dạng thống nhất. Sau đó, Zelma đã làm việc với Novy(mở trong cửa sổ mới)để đưa dữ liệu vào cuộc sống bằng cách sử dụng API của OpenAI.

Novy đòn bẩy gọi hàm (mở trong cửa sổ mới) để cho GPT-4 biết hình ảnh và trường nào để lựa chọn khi hiển thị dữ liệu. Đối với chế độ xem "Hỏi một câu hỏi" của Zelma, họ đã tinh chỉnh (mở trong cửa sổ mới)một mô hình để tạo ra một kiểu dữ liệu nhận thức trước, gợi ý các câu hỏi với dữ liệu có sẵn. Và họ nhúng và lưu trữ các biểu đồ ví dụ tốt đã biết trong cơ sở dữ liệu vectơ để cải thiện độ chính xác trong các trường hợp khó.

Thách thức lớn nhất là cố gắng dự đoán cách mọi người sẽ diễn đạt câu hỏi của họ và giữ lời nhắc trong phạm vi kiến ​​thức của Zelma. Tiến sĩ Oster giải thích: "Chúng tôi giải quyết vấn đề này thông qua các lựa chọn thiết kế có chủ đích trong trải nghiệm người dùng của Zelma, thúc đẩy mọi người đặt câu hỏi mà Zelma có thể trả lời". Các tính năng chính bao gồm:

+ Gợi ý các gợi ý ví dụ. Vì Zelma chỉ bao gồm một phạm vi dữ liệu giáo dục cụ thể, những gợi ý này giúp người dùng hiểu phạm vi kiến ​​thức của Zelma và cách diễn đạt các gợi ý của họ.

+ Công khai mọi câu hỏi .(mở trong cửa sổ mới) Điều này giúp mọi người học hỏi từ những gì người khác đã hỏi đồng thời ngăn chặn người dùng gửi số lượng lớn các truy vấn không liên quan.

+ Hiển thị mã SQL. Zelma cung cấp logic của mình để giúp bạn nhanh chóng xác minh câu trả lời. Đối với những người không phải là lập trình viên, các yếu tố cũng được giải thích bằng ngôn ngữ dễ hiểu.

+ Giải thích bối cảnh. Zelma cung cấp bối cảnh thông qua các định nghĩa và đánh dấu các sự kiện đáng chú ý—chẳng hạn như những thay đổi trong đánh giá của tiểu bang—để giúp bạn hiểu bất kỳ yếu tố bên ngoài nào có thể ảnh hưởng đến dữ liệu trong một năm nhất định.