KI nutzen, um die Ausbildung von Tutoren zu verbessern

Eins-zu-eins-Nachhilfe wird oft als eine super Möglichkeit angesehen, um Schüler beim Lernen zu helfen. Aber es gibt nicht genug qualifizierte Nachhilfelehrer. Dieser Mangel hat dazu geführt, dass neue Nachhilfelehrer ausgebildet werden, um sicherzustellen, dass die Schüler die Hilfe bekommen, die sie brauchen. Ein wichtiger Teil der Ausbildung ist es, diesen neuen Lehrern schnelles und klares Feedback zu geben. Allerdings braucht das Überprüfen ihrer Arbeiten viel Zeit und Aufwand, was für viele Experten ein Problem darstellt.

Neueste Fortschritte in grossen Sprachmodellen (LLMs), wie GPT-4, könnten helfen, dieses Problem zu lösen. In unserer Studie haben wir uns angeschaut, wie dieses Modell automatisch Erklärungen und Feedback an die Auszubildenden geben kann. Wir haben uns darauf konzentriert, neuen Nachhilfelehrern zu helfen, ihre Antworten auf spezifische Situationen zu verbessern, mit denen sie beim Unterrichten konfrontiert werden könnten. Damit wollten wir Wege finden, diese neuen Nachhilfelehrer effektiver auszubilden.

#Der Bedarf an qualifizierten Nachhilfelehrern

Da Schulen nach Wegen suchen, um Schülern zum Erfolg zu verhelfen, ist Nachhilfe eine beliebte Wahl geworden. Aber es gibt nicht genug fähige Nachhilfelehrer, um den Bedürfnissen aller Schüler gerecht zu werden. Berichte zeigen, dass Millionen von Schülern in den USA die personalisierte Unterstützung vermissen, die ihnen helfen könnte.

Dieser Mangel an Nachhilfelehrern hat Schulen und Organisationen dazu gezwungen, Wege zu finden, um Leute auszubilden, die einspringen und helfen können. Dazu gehören Menschen aus verschiedenen Hintergründen, wie Studenten und freiwillige Helfer aus der Community. Diese neuen Nachhilfelehrer auszubilden, ist entscheidend, um die Unterstützung zu bieten, die die Schüler brauchen.

#Die Rolle von Feedback in der Ausbildung von Nachhilfelehrern

Gutes Feedback zu geben, ist wichtig, um Nachhilfelehrern beim Lernen zu helfen. Es hilft ihnen zu verstehen, wie sie sich verbessern können und was sie gut machen. Wenn Nachhilfelehrer pünktliches Feedback bekommen, sind sie eher bereit, ihre Fähigkeiten zu verbessern. Feedback kann ihnen helfen, ihre Fehler zu erkennen und sie motivieren, es weiter zu versuchen.

Allerdings ist es oft eine Menge Arbeit und nimmt viel Zeit in Anspruch, massgeschneidertes Feedback für jeden Nachhilfelehrer zu erstellen. Experten im Bildungsbereich haben oft Schwierigkeiten, jedem Auszubildenden personalisiertes Feedback zu geben, weil ihre Aufgaben anspruchsvoll sind. Das kann die Effektivität der Ausbildungsprogramme für Nachhilfelehrer einschränken.

#Das GPT-4-Modell und sein Potenzial

Mit den neuesten Fortschritten in der künstlichen Intelligenz könnten Tools wie GPT-4 in Betracht gezogen werden, um Feedback zu geben. Dieses Modell kann die Antworten der Auszubildenden analysieren und schnell und effizient Feedback bieten. Indem es korrekte und inkorrekte Antworten erkennt, kann GPT-4 helfen, klares und hilfreiches Feedback zu erstellen, ohne dass viel menschliches Eingreifen nötig ist.

Unsere Forschung hatte zum Ziel festzustellen, wie gut GPT-4 inkorrekte Antworten identifizieren und Verbesserungsvorschläge machen kann. Wir haben es an verschiedenen Szenarien getestet, auf die neue Nachhilfelehrer stossen könnten, wie Lob geben und auf Fehler reagieren. Wir wollten herausfinden, ob GPT-4 mit menschlichen Experten im Feedback geben konkurrieren kann.

#Methodologie

#Ausbildung und Bewertung

Zu Beginn haben wir ein System entwickelt, um die Leistung neuer Nachhilfelehrer in drei Lektionen zu bewerten: Effektives Lob geben, auf Fehler reagieren und herausfinden, was Schüler wissen. Wir haben Antworten von 410 Auszubildenden in diesen Lektionen gesammelt. Nach der Datenbereinigung haben wir 383 Antworten analysiert.

Wir haben einen binären Klassifikator trainiert, um zu bestimmen, ob jede Antwort korrekt oder inkorrekt war. Diese Analyse half uns zu verstehen, wie gut GPT-4 die Leistung der Nachhilfelehrer bewerten konnte. Wir haben verschiedene Methoden verwendet, wie Zero-Shot- und Few-Shot-Lernen, um die Antworten effektiv zu bewerten.

#Feedback-Generierung

Sobald wir inkorrekte Antworten identifiziert hatten, haben wir uns angeschaut, wie gut GPT-4 diese Antworten umformulieren kann. Ziel war es, sie in korrekte Beispiele für effektives Nachhilfe-Feedback umzuwandeln. Wir haben verschiedene Strategien angewendet, um das Modell effektiv dazu zu bringen, diese Antworten zu überdenken und jedem Szenario Kontext zu geben.

Nach der Generierung überarbeiteter Antworten haben wir die Änderungen in Genauigkeit und Qualität bewertet. Wir haben die Leistung des von GPT-4 generierten Feedbacks mit der von menschlichen Experten verglichen, um zu beurteilen, wie gut das Modell abschneidet.

#Ergebnisse

#Klassifizierung von Nachhilfeantworten

Der erste Teil unserer Ergebnisse zeigte, dass das GPT-4-Modell effektiv sowohl korrekte als auch inkorrekte Antworten von neuen Nachhilfelehrern identifizieren konnte. Mit dem Few-Shot-Lernansatz haben wir hohe Punktzahlen bei der Identifizierung korrekter Antworten erreicht. Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass das Modell Muster in den Antworten erkennen konnte und uns half, Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden mussten.

#Umformulierung von Feedback

Der nächste Satz von Ergebnissen zeigte, wie gut GPT-4 inkorrekte Antworten in korrekte Formen umformulieren konnte. Unsere Tests zeigten, dass die Genauigkeit der Überarbeitungen mit der erfahrener menschlicher Nachhilfelehrer vergleichbar war. Das bedeutete, dass GPT-4 fähig war zu verstehen, wie eine gute Antwort aussehen sollte, und die Antworten der Auszubildenden entsprechend anpassen konnte.

#Diskussion

#Auswirkungen auf die Ausbildung von Nachhilfelehrern

Die Ergebnisse unserer Studie haben erhebliche Auswirkungen auf das Feld der Ausbildung von Nachhilfelehrern. Mit der Hilfe von GPT-4 könnten Ausbildungsprogramme potenziell ausgeweitet werden, um mehr Auszubildende aufzunehmen, ohne dass erfahrene Nachhilfelehrer übermässig belastet werden. Durch die Automatisierung von Feedback können wir neuen Nachhilfelehrern zeitgerechte und relevante Hinweise geben, was zu besseren Lernergebnissen für sowohl Lehrer als auch Schüler führen kann.

#Verbesserung von Feedback-Systemen

Die Integration der Möglichkeiten von GPT-4 in Feedback-Systeme könnte revolutionieren, wie wir die Ausbildung von Nachhilfelehrern angehen. Durch die Bereitstellung von Echtzeit-Feedback können wir Nachhilfelehrern helfen, ihre Ansätze sofort zu korrigieren und eine effektivere Lernumgebung zu fördern. Diese Fortschritte können zu einer höheren Qualität der Nachhilfepraxis führen und letztendlich das Lernen der Schüler fördern.

#Einschränkungen und zukünftige Arbeiten

Obwohl unsere Studie vielversprechende Ergebnisse lieferte, gibt es Einschränkungen. Wir haben uns nur auf drei Lektionen konzentriert, und unsere Erkenntnisse sind möglicherweise nicht auf alle Nachhilfeszenarien anwendbar. Zukünftige Forschungen sollten darauf abzielen, die Verwendung von GPT-4 in einer breiteren Palette von Nachhilfefächern und -situationen zu erkunden.

Zusätzlich wäre es vorteilhaft, die langfristigen Auswirkungen von automatisiertem Feedback auf die Leistung von Nachhilfelehrern in der Praxis zu untersuchen. Wir planen, weitere Studien durchzuführen, um zu bewerten, wie effektiv das Feedback-System die tatsächliche Nachhilfepraxis im Laufe der Zeit beeinflusst.

#Fazit

Zusammenfassend hebt unsere Forschung das Potenzial hervor, fortschrittliche Sprachmodelle wie GPT-4 in der Ausbildung von Nachhilfelehrern zu verwenden. Durch die Automatisierung von Feedback und die Verbesserung der Antwortgenauigkeit können wir das Ausbildungserlebnis für neue Nachhilfelehrer verbessern. Angesichts der wachsenden Nachfrage nach qualifizierten Nachhilfelehrern könnten Tools wie GPT-4 praktikable Lösungen bieten, um sicherzustellen, dass die Schüler die Unterstützung bekommen, die sie benötigen.

Indem wir die Herausforderungen in der Ausbildung von Nachhilfelehrern mit diesen Innovationen angehen, können wir helfen, eine effektivere Nachhilfeumgebung zu schaffen. Die Zukunft der Ausbildung von Nachhilfelehrern sieht vielversprechend aus, während wir Technologie einbeziehen, um sowohl Lehrer als auch Schüler auf ihren Lernreisen zu unterstützen.