Zelma — это исследовательский помощник на базе GPT‑4, который делает образовательные данные доступными для родителей, учителей, школьных администраторов и законодателей по всей США.
Проблема разрозненных данных
Хотя стандартизированные тесты проводятся для каждого ученика 3–8 классов, данные об успеваемости остаются неиспользованными и разбросанными по различным источникам. Эти данные могут дать мощные инсайты о том, насколько хорошо учащиеся осваивают английский язык и математику в различных школьных округах и среди разных демографических групп, но большинство заинтересованных сторон не имеет к ним доступа.
Решение от доктора Эмили Остер
Доктор Эмили Остер, экономист Брауновского университета, решила изменить ситуацию. «Zelma позволяет родителям и законодателям получать мгновенные, персонализированные образовательные инсайты на понятном языке», – объясняет она. Команда студентов-исследователей из Брауна в течение года собирала и обрабатывала данные, приводя их к единому формату. Затем, работая с компанией Novy, они «оживили» данные с помощью API OpenAI.
Novy использовала функцию вызова функций, чтобы направлять GPT‑4 в выборе визуальных элементов и полей при отображении данных. Для режима «Задайте вопрос» модель была донастроена, чтобы предлагать релевантные вопросы с учётом доступных данных. Кроме того, примерные графики сохранялись в векторной базе данных для повышения точности в сложных случаях.
Основные особенности Zelma
Чтобы пользователи могли задавать вопросы, на которые Zelma действительно может ответить, были разработаны следующие функции:
Применение Zelma на практике
С помощью Zelma можно, например, за считанные секунды составить список из пяти лучших школьных округов Миннесоты по математике, где уровень владения предметом составляет около 77%. Или же простой запрос поможет выявить расовые различия в успехах по английскому языку в Калифорнии, отметив при этом изменение методики оценивания, произошедшее в 2015 году, что делает результаты тестов после этого года несравнимыми с предыдущими.
Проблема разрозненных данных
Хотя стандартизированные тесты проводятся для каждого ученика 3–8 классов, данные об успеваемости остаются неиспользованными и разбросанными по различным источникам. Эти данные могут дать мощные инсайты о том, насколько хорошо учащиеся осваивают английский язык и математику в различных школьных округах и среди разных демографических групп, но большинство заинтересованных сторон не имеет к ним доступа.
Решение от доктора Эмили Остер
Доктор Эмили Остер, экономист Брауновского университета, решила изменить ситуацию. «Zelma позволяет родителям и законодателям получать мгновенные, персонализированные образовательные инсайты на понятном языке», – объясняет она. Команда студентов-исследователей из Брауна в течение года собирала и обрабатывала данные, приводя их к единому формату. Затем, работая с компанией Novy, они «оживили» данные с помощью API OpenAI.
Novy использовала функцию вызова функций, чтобы направлять GPT‑4 в выборе визуальных элементов и полей при отображении данных. Для режима «Задайте вопрос» модель была донастроена, чтобы предлагать релевантные вопросы с учётом доступных данных. Кроме того, примерные графики сохранялись в векторной базе данных для повышения точности в сложных случаях.
Основные особенности Zelma
Чтобы пользователи могли задавать вопросы, на которые Zelma действительно может ответить, были разработаны следующие функции:
- Подсказки помогают понять, какие вопросы можно задать в рамках её специализации.
- Все вопросы становятся общедоступными, что позволяет учиться на опыте других и снижает количество нерелевантных запросов.
- Zelma показывает свою логику, что помогает быстро проверить корректность ответов, а для пользователей без технических знаний даются простые объяснения.
- Определения и заметки о значимых событиях, например, изменения в государственном оценивании, помогают понять внешние факторы, влияющие на данные.
Применение Zelma на практике
С помощью Zelma можно, например, за считанные секунды составить список из пяти лучших школьных округов Миннесоты по математике, где уровень владения предметом составляет около 77%. Или же простой запрос поможет выявить расовые различия в успехах по английскому языку в Калифорнии, отметив при этом изменение методики оценивания, произошедшее в 2015 году, что делает результаты тестов после этого года несравнимыми с предыдущими.
Эти возможности позволяют школьным советам быстро генерировать визуализации данных во время совещаний, а родителям — сравнивать историческую успеваемость школ для принятия обоснованных решений относительно выбора образовательного учреждения. Также помощник может стать незаменимым инструментом для руководителей на уровне штата, позволяя отслеживать изменения в успеваемости и выявлять лучшие школы.
«Zelma предоставляет суперинтуитивную платформу для супервайзеров K–12, позволяющую мгновенно визуализировать данные об успеваемости учеников – ранее такие отчёты занимали часы или даже дни. Демократизация данных делает возможным проведение конкретных обсуждений об образовательных результатах и привлечение общественного внимания к благополучию учеников», – говорит Кейтелин Салливан, соучредитель и исполнительный директор Leading Now.
От разбросанных источников и таблиц до удобного веб-сайта – Zelma превращает разрозненные данные в значимые аналитические отчёты, демонстрируя, как инструменты OpenAI могут сделать образовательную информацию более полезной и доступной для всех.