数学教师与多智能体系统交互以生成个性化问题

大语言模型 可以越来越多地根据学习者的特点调整教育任务。在本研究中，我们研究了一种用于个性化中学数学问题的多智能体教师循环系统。教师输入基本问题和所需主题，LLM 生成问题，然后四个人工智能代理使用各自擅长的标准（数学准确性、真实性、可读性和现实性）评估问题。 8 名中学数学教师使用该系统在 ASSISTments 中创建了 212 道问题，并将这些问题分配给学生。我们发现教师和学生都希望修改问题的现实世界背景的细粒度个性化元素，以真实性和契合性来表明问题。尽管Agent在编写问题时发现了许多现实主义问题，但教师和学生在最终版本中很少注意到现实主义问题。可读性和数学幻觉的问题也很少见。给出了支持教师控制的个性化多代理系统的含义。