Podsumowanie

Ponieważ ostatnie wydarzenia zmieniają sposób, w jaki uczniowie uzyskują dostęp do nauki, uczniowie szukający treści edukacyjnych mogą być przytłoczeni i zniechęceni zbyt dużą liczbą wyników wyszukiwania, które nie spełniają ich potrzeb. Uczniowie muszą wykorzystać swój czas na naukę, a nie na poszukiwanie treści edukacyjnych. Muszą stać się samoobsługowymi. Edukacyjny, samoobsługowy chatbot (Florencja) opisany w tym schemacie słucha pytań dotyczących uczenia się uczniów i szybko odpowiada, łącząc uczniów z odpowiednimi przedmiotami nauczania na poziomie klasy.

Florence pomaga uczniom stać się użytkownikami samoobsługi. Ten model samopomocy można również zastosować w innych branżach, takich jak wyszukiwanie i ocena produktów, usługi rządowe i badanie informacji dotyczących zdrowia publicznego. Możesz rozwinąć koncepcję budowania samopomocowego chatbota i zachęcić użytkowników do samoobsługi.

Opis

Ponieważ wiele szkół zamykało drzwi, a rodzice i nauczyciele starali się przejść z klasy do nauki online, programiści dostrzegli potrzebę pomocy uczniom w znajdowaniu treści edukacyjnych. Florence została stworzona, aby pomóc uczniom, którzy potrzebują szybkiego dostępu do rzetelnych treści edukacyjnych.

Florence została zaprojektowana tak, aby słuchać próśb uczniów o źródła treści szkoleniowych i wykorzystywać sztuczną inteligencję (AI) IBM® Watson™ do dostarczania żądanych zasobów edukacyjnych. Korzystając z Florence, uczniowie mogą teraz prosić o zasoby na poziomie klas i tematów, których potrzebują, oraz otrzymywać odpowiedzi z bezpośrednimi linkami do wyboru treści nauczania.

Jak Florence osiąga ten cel? Florence używa technologii Watson Assistant AI do tworzenia przepływu dialogów, który naśladuje rozmowę, którą może prowadzić uczeń, gdy prosi o zalecenia dotyczące nauki. Tworząc chatbota Watson Assistant, tworzysz umiejętności wyszukiwania, które stają się repozytorium Twoich intencji (pytań, które może zadać uczeń) i encji (terminów, które nadają kontekst intencji). Na przykład uczniowie mogą zapytać o matematykę i użyć w swoim pytaniu słowa równanie. Jednostki są powiązane z synonimami, które pomagają Florence określić, które kursy matematyki uczą o równaniach, i pomagają Florence odpowiedzieć za pomocą dokładniejszych zasobów edukacyjnych.

Watson Discovery i Natural Language Understanding (NLU) mają kluczowe znaczenie dla platformy asystenta, ponieważ zwiększają dokładność odpowiedzi Florence udzielanych użytkownikom poprzez przetwarzanie języka naturalnego. Te ulepszenia sprawiają, że chatbot czuje się ludzki dla użytkowników. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz tę serię na przetwarzanie języka naturalnego.

Kiedy uzupełnisz ten wzorzec kodu, zrozumiesz, jak:

• Utwórz chatbota Watson Assistant z intencjami i podmiotami
• Zintegruj swojego chatbota z usługą Watson Discovery, korzystając z umiejętności wyszukiwania Watson Assistant dostępnej w wersji próbnej usługi IBM Cloud
• Korzystaj z przetwarzania języka naturalnego, aby wybierać swoje kolekcje w celu uzyskania lepszej treści i synonimów
• Użyj Watson Discovery, aby wzbogacić swoje dane w celu uzyskania precyzyjnych odpowiedzi chatbota
• Wdróż chatbota Watson Assistant i zaproś użytkowników do korzystania z chatbota w celu wyszukiwania treści edukacyjnych

Przepływ

1. Uruchom program w języku Python, aby uruchomić zestaw danych za pomocą programu Watson Natural Language Understanding w celu wyodrębnienia metadanych (na przykład nazwy i opisu kursu) oraz wzbogacenia pliku CSV.
2. Uruchom program Node, aby przekonwertować pliki CSV na pliki JSON (wymagane w przypadku kolekcji Watson Discovery).
3. Programowo przesyłaj pliki JSON do kolekcji Watson Discovery.
4. Użytkownik wchodzi w interakcję za pośrednictwem chatbota, korzystając z umiejętności okna dialogowego Watson Assistant.
5. Gdy uczeń pyta o informacje o kursie, do usługi Watson Discovery wysyłane jest zapytanie wyszukiwania za pomocą umiejętności wyszukiwania Watson Assistant. Watson Discovery zwraca odpowiedzi do okna dialogowego.

Instrukcje

Znajdź szczegółowe kroki dla tego wzoru w readme plik. Kroki pokazują, jak:

1. Sklonuj repozytorium.
2. Utwórz usługi IBM Cloud.
3. Skonfiguruj usługę Watson Natural Language Understanding.
4. Skonfiguruj usługę wykrywania Watson.
5. Skonfiguruj usługę Watson Assistant i przetestuj chatbota.

Laurę Bennett

Diego Roblesa Guerrero

Malarvizhi Kandasamy

Ruchi Astana

Kapil Jain

Bobbi Hennessey

Źródło: https://developer.ibm.com/patterns/chatbot-for-student-self-service-in-education/