SP-TeachLLM: Un marco impulsado por LLM para la educación en programación personalizada y adaptativa
Autores: Huang, Sarah; Sun, Yinggang; Yu, Xiangzhan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
SP-TeachLLM: Un marco impulsado por LLM para la educación en programación personalizada y adaptativa
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Marco
Modelos de lenguaje grandes
Tutoría inteligente
Educación en ciencias de la computación
Aprendizaje personalizado
Aprendizaje adaptativo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta SP-TeachLLM, un marco novedoso que aprovecha los modelos de lenguaje grandes (LLMs) para ofrecer tutoría inteligente en la educación en informática. SP-TeachLLM integra técnicas avanzadas de IA con teorías educativas establecidas para permitir experiencias de aprendizaje personalizadas y adaptativas. Su innovación central radica en una arquitectura colaborativa de múltiples módulos que abarca la descomposición del currículo, la generación de múltiples estrategias, el aprendizaje reflexivo y la augmentación de la memoria. Se realizan experimentos exhaustivos para evaluar la efectividad del sistema en la mejora del dominio del conocimiento, la capacidad de resolución de problemas y el rendimiento docente. Los resultados demuestran que SP-TeachLLM supera significativamente a los enfoques convencionales, proporcionando valiosas ideas sobre la aplicación de la IA en la educación y avanzando en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente de próxima generación.
Descripción
Este documento presenta SP-TeachLLM, un marco novedoso que aprovecha los modelos de lenguaje grandes (LLMs) para ofrecer tutoría inteligente en la educación en informática. SP-TeachLLM integra técnicas avanzadas de IA con teorías educativas establecidas para permitir experiencias de aprendizaje personalizadas y adaptativas. Su innovación central radica en una arquitectura colaborativa de múltiples módulos que abarca la descomposición del currículo, la generación de múltiples estrategias, el aprendizaje reflexivo y la augmentación de la memoria. Se realizan experimentos exhaustivos para evaluar la efectividad del sistema en la mejora del dominio del conocimiento, la capacidad de resolución de problemas y el rendimiento docente. Los resultados demuestran que SP-TeachLLM supera significativamente a los enfoques convencionales, proporcionando valiosas ideas sobre la aplicación de la IA en la educación y avanzando en el desarrollo de sistemas de tutoría inteligente de próxima generación.