生成式AI与计算教育融合研究

本雅明·塔巴西访谈：计算教育与生成式AI

在本系列访谈中，我们采访了AAAI/SIGAI博士联盟的一些参与者，以了解更多关于他们的研究。在最新的这次访谈中，本雅明·塔巴西向我们介绍了他在生成式AI与计算教育交叉领域的研究。

请介绍一下你的博士研究——你在哪里学习，研究主题是什么？

我是北卡罗来纳州立大学的计算机科学学生，我的研究专注于计算教育和生成式AI。我一直热衷于寻找让学生学习更轻松、教师教学更高效的方法，特别是在计算机科学领域。这让我开始开发目前正在研究的AI助手MerryQuery。

能否概述一下你在博士期间进行的研究？

当然！我早期的博士工作侧重于分析新手程序员的编码模式，以识别他们遇到困难或取得进展的时刻，探索支架式教学对他们编码的影响，并开发智能支持功能。当大语言模型变得更流行时，它们在教育领域的潜力引起了我的注意。这让我参与了多个项目，比如探索开发人员如何使用和看待LLM，以及培训K-12教师将ChatGPT融入课堂。所有这些都让我产生了创建MerryQuery的想法。

你的研究中有哪个方面特别有趣吗？

确实。从技术角度来看，我很享受解决教育挑战的过程。开发的功能解决了教师对AI犹豫的原因，比如双模式系统让教师可以选择显示提示或完整解决方案，RAG（检索增强生成）集成提供基于实际课程材料的答案，分步响应使复杂主题更易理解，透明来源引用让学生可以验证信息，处理带有图像和表格的复杂PDF的多模态处理，以及显示工具使用统计和学生对话的监控仪表板。

人性化方面也同样有趣且有益。看到研究对学生和教师产生的直接影响，获得他们的反馈，并意识到工具确实在帮助人们，这正是我热衷于以人为本的AI的原因。在这个过程中指导本科生研究人员也让我非常享受。在过去三年中与大约十五名本科生合作，看着他们发展技能并带来自己的想法，这真是太棒了。

你计划如何在博士期间继续推进研究——接下来将调查哪些方面？

在一个大型编程入门课程中部署了MerryQuery整个学期，收集了大量数据和反馈。因此，目前专注于利用所有这些来改进MerryQuery。接下来的步骤是为教师构建更具洞察力的仪表板，改进用户界面，并测试新方法来提高工具的性能，特别是响应时间、语气和准确性。例如，已经开始使用DPO（直接偏好优化）微调语气，并取得了很好的结果。还参与了一个名为ChatLearn的项目，目前专注于培训父母与青少年进行敏感的健康对话。在如此不同但重要的背景下进行研究是一个有益的挑战。

是什么让你想研究AI，特别是具有社会影响力的AI？

我一直认为，即使是最杰出的想法，如果困在实验室里也不会有太大用处。对我来说，所有艰苦工作背后的真正动力是看到它真正改善人们的日常生活。这并不总是最容易的道路；有时为用户设计合适的界面可能会减慢研究进度。但这是值得的。归根结底，如果研究能让教师和学生的事情变得更简单，我就知道努力是值得的。

对于考虑在该领域攻读博士学位的人，你有什么建议？

计算机科学博士学位是一段漫长的旅程，可能非常具有挑战性。最好的建议是既要灵活又要坚持。当想法未能实现时需要愿意改变方向，同时在遇到困难时要有决心坚持下去。此外，尽早参与更广泛的研究社区。参加会议和审阅论文是了解他人在做什么并确定自己在该领域位置的绝佳方式。最后，不要试图独自完成所有事情。向他人阐述想法并在团队中工作通常能带来更好的研究。

能否告诉我们一个关于你的有趣（与AI无关）事实？

当然！简历上没有提到的是我会唱歌和弹吉他。我是蓝调、乡村和摇滚音乐的忠实粉丝。我也喜欢徒步旅行。音乐和徒步旅行都能帮助我在紧张的研究日后重新充电。

关于本雅明

本雅明·塔巴西是北卡罗来纳州立大学的计算机科学博士生，由某教授和某教授指导。他的研究处于生成式AI与计算教育的交叉领域，专注于为计算机科学学生和教师开发智能支持系统。他领导开发了MerryQuery，这是一个为学​​生提供定制支持并为教师提供增强洞察力和控制力的AI助手。除了研究贡献外，还积极指导本科生研究人员，并举办研讨会培训K-12教师将LLM融入课堂。他的研究获得了AAAI 2025最佳技术演示奖和IEEE VL/HCC 2024最佳研究论文奖的认可。
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