arXiv cs.AI· Yiyin Shen, Xinyi Ai, Weibing Wang, Rogers Jeffrey Leo John, Meenakshi Syamkumar·· 2 天前AI 评分23
面向非英语母语学生的多源 AI 导师系统
Multi-sourced AI Tutor for Non-Native English Speaker Students
AI 导读
研究者开发了一款通用 AI 导师系统，可处理学生用外语（当前聚焦中文）提出的问题并给出双语回答，同时生成技术术语词汇表及解释。该系统采用专门的 RAG 流水线与新颖的问题提取机制，以利用多样化课程材料。基于 91 条 Piazza 帖子评测，系统正确且有效地回答了 83.52% 的问题，为 76.92% 的问题提供了高质量翻译，并为 64.47% 的问题生成了术语词汇表。
正文 · AI 翻译
摘要：大语言模型（LLM）正越来越多地被用作计算教育中的教学工具，尤其是在开发能够回答学生问题的 AI 导师方面。随着计算专业国际学生入学人数的增加，研究人员开始探索非英语母语（NNES）学生因语言障碍在计算课程中面临的困难。为了帮助这些学生，我们开发了一个通用 AI 导师系统，能够处理外语（目前主要针对普通话）的学生问题并提供双语回答。我们的系统还集成了生成技术术语表及其解释的功能，以增强理解。我们的方法采用了一个专门的检索增强生成（RAG）流水线，并配有新颖的问题提取机制，使我们能够有效利用多样化的课程材料来回答学生提问。我们使用 91 条 Piazza 帖子对 AI 导师进行了评估，结果表明它能够正确且以有帮助的方式回答 83.52% 的帖子。该导师还为 76.92% 的问题提供了高质量翻译，并为其中 64.47% 的问题生成了技术术语表。我们的发现凸显了多源 RAG 流水线在增强 AI 导师系统方面的潜力，为计算课程中传统支持人员难以提供支持的非母语者提供帮助。
| 学科： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2610.22163 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2610.22163v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.22163 arXiv 颁发的 DOI 通过 DataCite（待注册） |
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来自：Yiyin Shen [查看邮箱]
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2026年10月15日星期四 16:26:00 UTC（32 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org