A Prompt-Engineering Approach to Develop Scalable, Flexible, and Real-Time Hybrid Micro-Level Personalization in a General Purpose AI Teaching Assistant
（翻译）一种在通用AI教学助手中实现可扩展、灵活且实时的混合微层面个性化的提示词工程方法
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2609.03402: A Prompt-Engineering Approach to Develop Scalable, Flexible, and Real-Time Hybrid Micro-Level Personalization in a General Purpose AI Teaching Assistant
AI 摘要
该论文提出一种基于提示词工程的框架，用于在通用大语言模型/RAG驱动的AI教学助手（如Jill Watson）中实现个性化教学。框架依据自我评估、抽象偏好、详略偏好、感知倾向、信息处理风格和理解水平六个学习者维度，构建96种学习者画像，并结合布鲁姆分类法评估提问的认知复杂度，通过结构化提示词动态调整回复，无需重新训练模型。实验与五名参与者的人类研究初步证明，提示词层面的个性化能有效改变回复风格与结构，支持AI教育代理的适应行为。
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