Connecter l'apprentissage aux intérêts des élèves avec GPT-4

Aligner les Problèmes scolaires avec ce que les élèves apprécient peut rendre l'apprentissage beaucoup mieux. Mais le faire pour plein d'élèves en même temps, c'est pas évident à cause du manque de temps et de ressources. Des nouveaux outils, comme les Grands Modèles de Langage (LLMs) comme GPT-4, pourraient aider avec ce défi. Cet article explore comment GPT-4 peut aider à adapter les problèmes aux intérêts des élèves dans un système d'apprentissage appelé CTAT, avec l'objectif de rendre l'apprentissage plus captivant et efficace. On a testé différents prompts pour ajuster les problèmes sans changer leurs idées principales ou les rendre trop difficiles. Même si on voit des promesses dans l'utilisation de ces modèles en éducation, on reconnait aussi certaines limites, surtout avec les problèmes de géométrie. On pense que des études futures vont nous aider à mieux évaluer à quel point cet outil peut être utile pour les élèves.

#Importance de Contextualiser les Problèmes

Les recherches montrent que rendre les problèmes liés aux intérêts des élèves peut mener à de meilleurs résultats dans des matières comme l'algèbre. Ça aide les élèves à devenir de meilleurs résolveurs de problèmes, plus précis dans leur travail, et capables d'appliquer ce qu'ils apprennent plus tard. Les profs savent généralement ce que leurs élèves aiment, mais adapter les problèmes à ces intérêts peut être compliqué à cause du temps et des ressources. Cependant, les nouveaux LLMs offrent une super opportunité de réduire ces difficultés.

#Travaux Précédents sur la Personnalisation du Contexte

L'idée de personnaliser le contexte dans les problèmes a déjà été explorée. Une étude importante a montré comment les questions d'algèbre pouvaient devenir plus intéressantes en les liant à la vie des élèves. En laissant les élèves créer leurs "histoires algébriques", ils deviennent plus engagés et prennent possession de leur travail. Quand l'apprentissage est lié à des intérêts personnels, les élèves ont tendance à mieux se concentrer, à persévérer dans leur travail et à être plus motivés à apprendre.

Les études passées ont mesuré le succès de cette méthode avec des chiffres et des témoignages personnels, montrant que les élèves qui ont rencontré ces histoires personnalisées étaient plus engagés et réussissaient mieux. Même s'il peut y avoir des défis pour aborder divers intérêts, les outils numériques peuvent aider dans ce processus. Globalement, la personnalisation contextuelle peut aider les élèves à mieux apprendre, réduire le temps de pratique nécessaire pour maîtriser des compétences, et développer des compétences transférables.

#Production de Masse dans les Systèmes de tutorat intelligent

L’idée de production de masse dans les systèmes de tutorat intelligent (ITS) consiste à ajuster les problèmes existants pour de nombreuses situations différentes. Cela permet aux éducateurs de créer de nombreux problèmes uniques en utilisant la même structure de base, afin que les élèves puissent pratiquer des problèmes similaires dans différents contextes. Cette méthode soutient l'apprentissage par la maîtrise en offrant aux apprenants des occasions de résoudre divers problèmes, ce qui les aide à mieux comprendre la matière.

Dans notre recherche, on a appliqué le principe de production de masse en changeant seulement le contexte des problèmes tout en gardant les questions de base identiques. L'objectif était de rendre les problèmes plus liés aux intérêts des élèves, augmentant ainsi l'Engagement et favorisant une compréhension plus profonde.

#Utilisation des Grands Modèles de Langage pour l'Instruction

Des études antérieures ont examiné l'application des LLMs en éducation, comme la génération de questions ou la fourniture d'indices. Les évaluations de ces applications ont indiqué que les élèves s'en sortaient mieux avec du contenu créé par ces modèles comparé à du contenu généré par des humains. Il est clair que les LLMs peuvent améliorer les expériences d'apprentissage, ce qui en fait une ressource précieuse pour les pratiques éducatives futures. Notre travail suggère que l’utilisation de ces modèles pour lier les problèmes de manière plus étroite aux intérêts des élèves pourrait améliorer considérablement l'engagement et les résultats.

#Conception du Système

#Ingénierie de Prompts Itératifs avec GPT-4

On a réalisé un processus minutieux de modification des prompts à travers quatre ensembles de problèmes différents dans TutorShop. L'objectif était de rendre les problèmes plus significatifs selon divers intérêts d'élèves. On a utilisé plusieurs exemples de différents contextes pour aider le modèle à s'ajuster progressivement à de nouveaux intérêts. Ce processus nous a permis d'affiner notre approche et de créer des problèmes qui correspondaient à des intérêts comme TikTok et la NBA.

Par exemple, quand on a présenté un problème standard sur des gens dans une file, on l'a adapté à des contextes comme les jeux vidéo et le basket. En gardant la structure de la question intacte tout en changeant le cadre, on a réussi à rendre les problèmes plus captivants.

#Exemple d'Adaptation

Voici un exemple de comment un problème d'algèbre standard peut être ajusté selon les intérêts des élèves :

Problème Original :
Chaz et Nikki font la queue pour acheter des billets de concert. Nikki est à 8 pieds devant Chaz. Quand Nikki est à 20 pieds de l'avant, à quelle distance est Chaz ?

Problème Adapté pour les Jeux Vidéo :
Dans un jeu vidéo, deux joueurs, Mario et Luigi, se tiennent à des points différents dans un niveau. Luigi est à 8 unités devant Mario. Quand Luigi est à 20 unités de la fin du niveau, à quelle distance est Mario ?

En changeant les personnages et le cadre, on garde le cœur du problème tout en le rendant plus pertinent pour les élèves.

#Mise en œuvre de CTAT

On propose une conception conviviale pour contextualiser les problèmes dans les systèmes de tutorat intelligent en utilisant CTAT et GPT-4. Les profs ou les concepteurs pédagogiques peuvent facilement ajuster les problèmes en ajoutant des intérêts spécifiques. Une fois qu'ils cliquent sur un bouton, le système utilise GPT-4 pour créer des versions variées du problème adaptées à différents intérêts. Ils peuvent prévisualiser et apporter des modifications pour s'assurer que les résultats les satisfont.

#Travaux Futurs et Limitations

Bien que ce travail s'appuie sur des idées éducatives et technologiques existantes, il est important de continuer à évaluer son efficacité dans de vraies classes. Des études systématiques aideront à évaluer comment cet outil impacte l'apprentissage des élèves. Cela inclut des améliorations dans la qualité des réponses, la vitesse d'apprentissage, et la rapidité avec laquelle les élèves deviennent compétents.

Cependant, il y a des obstacles dans le modèle actuel qui doivent être abordés. Bien qu'il fonctionne bien avec des problèmes algébriques, il a des difficultés avec les problèmes de géométrie, surtout ceux impliquant des visuels comme des graphiques ou des diagrammes. La version actuelle de GPT ne peut pas générer d'images qui aideraient à illustrer les problèmes correctement. Cette limitation rend difficile la création de visuels adaptés à des questions nécessitant une représentation claire des relations entre les variables.

On apprécie les conseils des experts dans le domaine, car leurs idées ont joué un rôle crucial dans la façonner de cette recherche.

#Conclusion

En résumé, aligner les problèmes éducatifs avec les intérêts des élèves peut mener à de meilleurs résultats d'apprentissage. Utiliser des outils comme les grands modèles de langage offre un moyen prometteur d'y parvenir à grande échelle. À mesure qu'on continue de peaufiner nos méthodes et de s'adapter aux besoins des apprenants, on espère voir plus de succès dans l'engagement des élèves et l'amélioration de leurs expériences éducatives. La recherche continue sera vitale pour s'assurer que ces innovations sont efficaces et bénéfiques pour tous les élèves.