斯坦福学者提出Edu-ConvoKit：洞察课堂对话大数据！

教育数据中的课堂对话等信息包含了关于学生学习方式的大量洞察。但是，处理和分析这些数据是相当痛苦的。

近日，斯坦福大学研究团队提出Edu-ConvoKit，这是一个能够为你处理预处理、注释和分析的流程！

用于规模化教育的语言工具令人感到兴奋，因为正在摆脱仅以标准化考试成绩衡量学习的过度简化观点......而转向以学生思维和教学法为基础的语言评估。

仓库链接：https://github.com/stanfordnlp/edu-convokit

来看看 Edu-ConvoKit 的实际应用！👇

在教室中，有哪些学生真实推理的例子？或者，导师如何与学生的贡献进行互动的例子？

使用 Edu-ConvoKit 的单个函数调用，可以查看这些例子。

好的，现在想知道导师和学生在辅导过程中的对话量是多少。

使用 Edu-ConvoKit 的简单函数调用，可以查看他们的对话时间的时间趋势。

或者，也许想要一个超长教室对话记录的摘要。

使用 Edu-ConvoKit，也可以调用 GPT4 来为我总结这些对话记录。

Edu-ConvoKit 可以解决这一重要领域的挑战，使研究变得易于访问和可重现。研究人员还编写了三个 Colab 笔记本，将 Edu-ConvoKit 应用于现有数据集：

快来看看吧！！！https://colab.research.google.com/github/rosewang2008/edu-convokit/blob/main/tutorials/tutorial_ncte.ipynb

👉 请查看Edu-ConvoKit：https://github.com/stanfordnlp/edu-convokit

它可以轻松而有效地改变进行研究以改善真实学生学习结果的方式。

本文转载自公众号AIGC最前线   

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/Lrey97GqayHjpLDhoLOR8A​​