Zelma

Zelma, istraživački asistent koji pokreće GPT‑4, čini podatke o obrazovanju dostupnim roditeljima, nastavnicima, školskim administratorima i kreatorima politika širom Sjedinjenih Država.

Problem koji rešava? Iako se standardizovani testovi sprovode za svakog učenika od 3. do 8. razreda u SAD-u, podaci o tome kako učenici postižu rezultate ostaju uglavnom neiskorišćeni i nedovoljno upotrebljeni, rasuti po različitim izvorima i formatima. Podaci sa testova nude snažne uvide u to koliko dobro učenici uče engleski jezik i književnost (ELA) i matematiku, na nivou okruga i demografskih grupa. Ali ključni uvidi koji bi mogli da oblikuju budućnost obrazovanja praktično su van domašaja većine roditelja, novinara, prosvetnih radnika i kreatora politika.

Prepoznavši ovaj jaz, dr Emily Oster, ekonomistkinja sa Brown univerziteta i autorka, krenula je da promeni narativ. „Zelma omogućava i roditeljima i kreatorima politika da koriste jednostavan jezik kako bi odmah dobili prilagođene obrazovne uvide o onome što im je najvažnije“, objasnila je dr Oster. Kako je Zelma to postigla? Tim studentskih istraživača dr Oster na Brown univerzitetu proveo je godinu dana prikupljajući podatke i pažljivo ih sređujući u jedinstven format. Zelma je zatim sarađivala sa Novy⁠(отвара се у новом прозору) kako bi oživela podatke koristeći OpenAI API.

Novy je iskoristio pozivanje funkcije⁠(отвара се у новом прозору) da kaže GPT‑4 koje vizuale i polja da izabere pri prikazivanju podataka. Za Zelmin prikaz „Postavite pitanje“, oni su fino podesili⁠(отвара се у новом прозору) model kako bi napravili prediktivni unos koji prepoznaje podatke i predlaže pitanja za koja postoje dostupni podaci. Takođe su ugradili⁠ i sačuvali provereno dobre primere grafikona u vektorskoj bazi podataka kako bi poboljšali tačnost u složenim graničnim slučajevima.

Najveći izazov bio je predvideti kako će ljudi formulisati svoja pitanja i zadržati instrukcije u okviru Zelminog opsega znanja. „To smo rešili promišljenim odlukama u dizajnu korisničkog iskustva Zelme koje podstiču ljude da postavljaju pitanja na koja Zelma može da odgovori“, objasnila je dr Oster. Ključne funkcije uključuju:

• Predlaganje primera instrukcija. Pošto Zelma pokriva samo određenu oblast obrazovnih podataka, ovi predlozi pomažu korisnicima da razumeju opseg Zelminog znanja i kako da formulišu svoje instrukcije.
• Javno prikazivanje svih pitanja. javno.⁠(отвара се у новом прозору) Ovo pomaže ljudima da uče iz pitanja koja su drugi postavili, a istovremeno sprečava korisnike da šalju velike količine nerelevantnih upita.
• Prikazivanje SQL koda. Zelma pruža svoju logiku kako biste mogli brzo da proverite njene odgovore. Za one koji ne programiraju, faktori su takođe objašnjeni jednostavnim jezikom.
• Objašnjavanje konteksta. Zelma pruža kontekst kroz definicije i označavanje važnih događaja — kao što su promene u državnom ocenjivanju — kako bi vam pomogla da razumete spoljne faktore koji su mogli uticati na podatke u određenoj godini.

Sada možete odmah izdvojiti 5 najbolje rangiranih ne-čarter školskih okruga u matematici u Minesoti,⁠(отвара се у новом прозору) i videti da svi postižu stopu uspešnosti od oko 77 procenata. A jednostavna instrukcija može otkriti rasne nejednakosti u postignućima iz ELA u Kaliforniji tokom vremena,⁠(отвара се у новом прозору) uz istovremeno ukazivanje na promenu u ocenjivanju iz 2015. koja čini rezultate testova od 2015. nadalje neuporedivim sa prethodnim godinama.

To znači da članovi školskih odbora mogu da koriste Zelmu za brzo generisanje vizualizacija podataka tokom sastanaka, što omogućava donošenje odluka zasnovanih na podacima. Roditelji mogu da uporede istorijske rezultate testiranja obližnjih školskih okruga kako bi doneli informisane odluke o tome gde će odgajati svoju decu. Šef kabineta guvernera može da se osloni na Zelmu kako bi identifikovao škole s najboljim rezultatima u svojoj državi i video koliko su se rezultati testova menjali tokom vremena.

Od rasutih portala s podacima i tabela do veb-sajta prilagođenog korisnicima, Zelma pretvara nepovezane podatke u smislene analize. Zelma se pridružuje drugim primerima upotrebe koji podržavaju nastavnike u učionici⁠ i pomažu učenicima da uče sopstvenim tempom⁠, pokazujući na koje načine generativna veštačka inteligencija može unaprediti naš obrazovni sistem. Zelma takođe pruža snažan primer kako se OpenAI alati i proizvodi mogu koristiti da podaci budu korisniji i dostupniji svima.