Отвечать — не значит учить.

MeisterPath Labs изучает, как превратить способные модели в полезных помощников в изучении языка. Исследования и педагогика, открыто.

Как сделать модели полезными помощниками в обучении

Когда помощь ускоряет обучение, когда она его подменяет, и какие ограничители удерживают модель в роли учителя, а не отвечающего.

Читать главную статью
6синтетических учеников, по одному на уровень
3глубины знания: узнать, вспомнить, применить
6уровней, один граф обучения
9статей, с источниками

Три темы

Над чем мы работаем сейчас и к чему возвращается каждая статья здесь.

Педагогика внутри системы

Как цели, шаблоны упражнений и обратная связь направляют модель, чтобы она учила, а не отвечала.

Чтение, припоминание и перенос

Как контекстное знакомство в историях и практика припоминания поддерживают друг друга, и как мы измеряем каждую глубину по отдельности.

Прогресс и адаптация

Как данные об обучении могут направлять следующее упражнение, оставляя выбор за учеником.

Как мы проверяем, прежде чем показать вам.

  • Каждая глава сначала проходит через синтетических учеников, от слабого A1 до сильного C2.
  • Их ошибки показывают, находит ли детектор слабых мест те слабые места, которые мы заложили.
  • В приложение попадает только изменение, прошедшее проверку.

Что делают модели, что мы проверяем и что никакой ИИ не решает за вас: как мы используем ИИ.

Работа с Labs

Исследователи, преподаватели и школы, которые хотят изучать, что действительно помогает ученикам: напишите нам.

hello@meisterpath.com Или читайте блог