¡Hola bebés, buenas tardes! Justo al salir del trabajo corrí a casa porque mi buena amiga dijo que me hizo un delicioso cangrejo de río, ¡me comí dos de un tirón, estaba riquísimo!

Justo estaba hablando de la educación en una charla casual, para ser sincero, cuando uso aplicaciones educativas, me doy cuenta de un problema:
O bien los temas son contenido estandarizado y monótono, que no coincide con mi progreso de aprendizaje.

A veces me encuentro con algunas preguntas personalizadas, siempre siento que hay un poco de fallo, puede ser que los puntos de conocimiento estén desviados, o que las respuestas no sean lo suficientemente rigurosas.

Luego me di cuenta de que hacer evaluaciones educativas personalizadas no es simplemente llamar a un modelo de IA.

El equipo de Learnrite se especializa en esta dirección, no quieren hacer pruebas estándar, quieren personalizar las preguntas para cada estudiante.

Pero al principio se atascó, las preguntas de educación de alta calidad son demasiado difíciles de hacer, porque hay que combinar los detalles de los puntos de conocimiento de la materia y también cumplir con el plan de estudios, antes, el costo de cada pregunta alcanzaba sorprendentemente los 5 dólares.

Lo que es aún más preocupante es que, al utilizar directamente esos modelos de IA populares para crear preguntas, la tasa de precisión de las preguntas de dificultad media es solo del 75%, cometiendo demasiados errores. Al final, todavía hay que revisar manualmente una por una, lo que cuesta dinero y tiempo, y no refleja en absoluto la ventaja de la IA.

Hasta que utilizaron la herramienta de @miranetwork, no resolvieron este problema.

Mira tiene una función de "generación de validación" que no solo puede crear preguntas, sino que también puede verificar automáticamente la precisión, alcanzando una tasa de precisión del 96%, por lo que casi no necesita revisión manual, además la velocidad de creación de preguntas se ha reducido de una hora por pregunta a unos pocos minutos, y los costos también han disminuido considerablemente.

A decir verdad, creo que así es como debería ser la IA: no solo persiguiendo lo que puede hacer, sino resolviendo problemas reales.

Antes, muchas aplicaciones educativas no podían personalizarse, porque tenían que garantizar la calidad y controlar los costos, lo cual era imposible de equilibrar.

Mira equivale a ayudarles a superar este eslabón clave, los estudiantes pueden utilizar preguntas adecuadas a su nivel, las instituciones también pueden operar a gran escala, ¡se puede decir que es un ganar-ganar!
#Mira