斯坦福學者提出Edu-ConvoKit：洞察課堂對話大數據！
教育數據中的課堂對話等信息包含了關于學生學習方式的大量洞察。但是，處理和分析這些數據是相當痛苦的。
近日，斯坦福大學研究團隊提出Edu-ConvoKit，這是一個能夠為你處理預處理、注釋和分析的流程！
用于規模化教育的語言工具令人感到興奮，因為正在擺脫僅以標準化考試成績衡量學習的過度簡化觀點......而轉向以學生思維和教學法為基礎的語言評估。
倉庫鏈接：https://github.com/stanfordnlp/edu-convokit
來看看 Edu-ConvoKit 的實際應用！??
在教室中，有哪些學生真實推理的例子？或者，導師如何與學生的貢獻進行互動的例子？
使用 Edu-ConvoKit 的單個函數調用，可以查看這些例子。
好的，現在想知道導師和學生在輔導過程中的對話量是多少。
使用 Edu-ConvoKit 的簡單函數調用，可以查看他們的對話時間的時間趨勢。
或者，也許想要一個超長教室對話記錄的摘要。
使用 Edu-ConvoKit，也可以調用 GPT4 來為我總結這些對話記錄。
Edu-ConvoKit 可以解決這一重要領域的挑戰，使研究變得易于訪問和可重現。研究人員還編寫了三個 Colab 筆記本，將 Edu-ConvoKit 應用于現有數據集：
快來看看吧！！！https://colab.research.google.com/github/rosewang2008/edu-convokit/blob/main/tutorials/tutorial_ncte.ipynb
?? 請查看Edu-ConvoKit：https://github.com/stanfordnlp/edu-convokit
它可以輕松而有效地改變進行研究以改善真實學生學習結果的方式。
本文轉載自公眾號AIGC最前線
