VirtuTA

Virtuta: مساعد تدريس افتراضي AI-AI

مرحبًا بكم في Virtuta ، وهو مشروع مبتكر لبناء مساعد تدريس إلكتروني/افتراضي بالكامل لدورات الجامعة. تم تصميم Virtuta لتعزيز التجربة التعليمية من خلال توفير استجابات فورية ودقيقة ومدرسة للسياق لاستفسارات الطلاب. يستفيد هذا المشروع من أحدث التطورات في التعلم الآلي ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، ومنظمة العفو الدولية لدعم الطلاب والمدربين في بيئة أكاديمية.

مقدمة

في مشهد التعليم المتطور باستمرار ، لم يكن الطلب على أدوات التدريس الفعالة والفعالة أكبر. تهدف VirtuTA إلى تلبية هذا الطلب من خلال توفير مساعد تدريس افتراضي قادر على التعامل مع مختلف المهام ، من الرد على استفسارات الطلاب إلى تقديم ملاحظات ودعم مفصلين. هذا المشروع هو تتويج للمهارات التي شحذناها من خلال العديد من المهام المختبرية والخبرة الإضافية التي اكتسبناها في وظائف خاصة بالمجال.

يدمج نظامنا الأساسي مختلف الأدوات التعليمية ومصادر البيانات لتوفير تجربة مستخدم سلسة. يعد هذا المشروع جزءًا من مبادرة أكبر لاستكشاف وتنفيذ التكنولوجيا المتطورة في البيئات التعليمية.

فيديو تجريبي

انقر على الصورة أدناه لعرض الفيديو

نظرة عامة على المشروع

يهدف المشروع النهائي لهذا الفصل الدراسي إلى تطوير حل عمل كامل لمساعدي التدريس الإلكترونية/الافتراضية ، يطلق عليه Virtuta. يتأرجح نهجنا في عملية تطوير منظمة وتزايدية ، مما يضمن أن نقوم ببناء منصة ليست وظيفية فحسب ، بل قابلة للتطوير وقابلة للتكيف مع الاحتياجات التعليمية المختلفة.

DSCI 560: المشروع النهائي لمهنية علم البيانات

الميزات الرئيسية

• تسجيل الدخول الآلي وجمع البيانات في الوقت الفعلي : يدعم Virtuta تسجيل الدخول الآلي إلى منصات مثل Piazza والمنتديات المستندة إلى الويب ، مما يضمن جمع البيانات في الوقت الفعلي وتفاعلها.

• استجابات مدركة للسياق : يستخدم نظامنا خوارزميات التضمين المتقدمة لمطابقة استعلامات المستخدم مع الإجابات الأكثر صلة ، ودمج المحتوى الثابت والديناميكي.

• الاستجابات متعددة الوسائط : يمكن أن تتضمن Virtuta الصور ومقاطع الفيديو في ردودها ، مما يعزز القوة التوضيحية ومشاركة المساعد.

• التكامل مع الأدوات الخارجية : يمكن للمساعد الاندماج مع أدوات مثل Openai و Huggingface لتحسين قدرات معالجة اللغة.

• الدعم اللوجستي : يوفر التحديثات والاستجابات في الوقت المناسب المتعلقة بالوجود إلى اللوجستيات ، مما يساعد الطلاب على البقاء على اطلاع وتنظيم.

• الاتصالات الآلية: يقوم Virtuta بتبسيط التفاعلات بين الطلاب والمدربين من خلال توفير ردود آلية للاستفسارات الشائعة ، وتسهيل منتديات المناقشة ، وتقديم مساعدة شخصية.

• إدارة المهمة: إدارة المهام بسلاسة ، بما في ذلك إنشاء وتوزيع وتصنيف وتوفير ردود الفعل.

• تسليم المحتوى: بسهولة تحميل وتنظيم مواد الدورات مثل شرائح المحاضرات والقراءات ومحتوى الوسائط المتعددة للوصول إلى أي وقت ، في أي مكان في التعلم.

• دعم الطالب: الدعم الشخصي من خلال جلسات الأسئلة والأجوبة ، وأدلة الدراسة ، والدروس التعليمية ، وتوصيات الموارد الإضافية.

• التحليلات والرؤى: تحليل تفاعلات الطلاب وبيانات الأداء لتوليد رؤى قيمة لتحسين استراتيجيات التدريس وتتبع تقدم الطلاب.

تكامل سير العمل الوكيل

بالإضافة إلى الميزات الأساسية ، تتضمن Virtuta سير عمل وكيل مستوحاة من مبادئ التوليد (RAG) الصيفية . يعزز سير العمل هذا قدرات Virtuta من خلال دمج تقنيات استرجاع وتوليد البيانات القوية ، مما يضمن أن المساعد يوفر استجابات دقيقة وذات صلة بالسياق.

لقد أنشأنا multimodal RAG باستخدام Langchain ، مدعوم من Google Gemini . من أجل الوعي بالسياق ، نستخدم متجهين متجهين مع Mongo Atlas Vector Search عن الاستعلامات القائمة على المحتوى والخدمات اللوجستية . تقوم Virtuta بإنشاء إجابات مفصلة وشاملة مع لقطات من الشرائح ، والطابع الزمني ، والروابط إلى مقاطع الفيديو ، والمصادر. بالإضافة إلى ذلك ، يستفسر عن واجهة برمجة تطبيقات YouTube للاستعلامات المستندة إلى المحتوى لتوفير أفضل مقاطع الفيديو التي تشرح المفاهيم التي يبحث عنها الطلاب.

تم دمج سير العمل الوكلاء هذا مباشرة في Piazza, وهو طلاب ومعلمون شهير في العديد من الجامعات. إنه يعزز من API Piazza للاستعلام عن الأسئلة التي لم يتم إجراؤها والتي لم يتم حلها ، مما يوفر إجابات مباشرة داخل الموضوع.

ندعوك لاستكشاف Virtuta والانضمام إلينا في هذه الرحلة المثيرة نحو إحداث ثورة في التجربة التعليمية. تعتبر ملاحظاتك ومساهماتك لا تقدر بثمن لأننا نسعى جاهدين لجعل Virtuta مساعد تدريس افتراضي حديث.

ملحوظة

دعوة الفصول الدراسية Piazza: انقر هنا. _{قد يكون أو لا يكون الفصل الدراسي نشطًا حيث لا يتم الحفاظ على المشروع حاليًا}

تعليمات الإعداد

بيئة تنمية بيثون

إعداد البيئة كوندا

1. استنساخ المستودع : استنساخ هذا المستودع إلى جهازك المحلي.

2. انتقل إلى دليل المشروع : افتح موجه الطرفية أو الأوامر وانتقل إلى دليل الجذر للمشروع.

3. إنشاء بيئة كوندا : قم بتشغيل الأمر التالي لإنشاء بيئة كوندا باستخدام ملف env.yml المقدم:

   conda env create -f env.yml

4. تنشيط البيئة : قم بتفعيل بيئة كوندا باستخدام:

   conda config --set auto_activate_base false # To not activate "base" env by default
   conda activate gemini

5. قم بتحديث البيئة : إذا كان لديك بالفعل بيئة كوندا تم إنشاؤها ، وقام بتحديثها باستخدام الأمر أدناه وتثبيت التبعيات الجديدة

   conda env update --file env.yml --prune

أو

إعداد البيئة الافتراضية (VENV)

1. انتقل إلى دليل المشروع : افتح موجه الطرفية أو الأوامر وانتقل إلى دليل الجذر للمشروع.

2. إنشاء بيئة افتراضية : قم بتشغيل الأمر التالي لإنشاء بيئة افتراضية باستخدام requirements.txt :

   python -m venv gemini

3. تنشيط البيئة الافتراضية :

   • على Windows:

     gemini S cripts a ctivate

   • على macos و linux:

      source gemini/bin/activate

إعداد متغيرات البيئة

1. إنشاء دليل الأسرار : أثناء وجوده في الدليل الجذر للمشروع ، قم بإنشاء دليل يسمى secrets .

2. ضع ملف حساب خدمة GCP : انقل ملف حساب خدمة Google Cloud (GCP) إلى دليل secrets . تأكد من تسميته بشكل مناسب.

3. نسخ وملء متغيرات البيئة :

   • انسخ ملف example.env المقدم في المشروع وقم بإعادة تسميته إلى .env .
   • افتح ملف .env وقم بتعيين المتغيرات التالية:
     • GCLOUD_SERVICE_ACCOUNT_KEY_PATH : مسار إلى ملف حساب خدمة GCP الخاص بك بالنسبة إلى دليل secrets .
     • PROJECT_ID : معرف مشروع GCP الخاص بك.
     • PROJECT_LOCATION : موقع مشروع GCP الخاص بك.
     • MONGODB_URI : URI لمثيل MongoDB الخاص بك أو قاعدة البيانات.

أنت الآن على استعداد لتشغيل مساعد التدريس الافتراضي من الذكاء الاصطناعي !!

خاتمة

يستعد Virtuta لإحداث ثورة في كيفية تفاعل الطلاب مع المحتوى التعليمي وأنظمة الدعم. نحن نهدف إلى توفير بيئة تعليمية فعالة للغاية وجذابة وداعمة من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة مع أطر تعليمية قوية. ترقبوا تحديثات التقدم الأسبوعية لدينا وتوضيح المشروع النهائي!

شكرا لك على اهتمامك في Virtuta !

فريق

1. كايفان شاه | MS in Applied Data Science | USC | Author
2. شريانش باريا | MS in Applied Data Science | USC
3. سوما ميغانا براتيباتي | MS in Applied Data Science | USC

الاعتمادات

هذا المشروع هو جهد تعاوني من قبل فريق من الطلاب المتفانين من برنامج MS بجامعة جنوب كاليفورنيا في برنامج علوم البيانات التطبيقية . شكر خاص لميهيكا غونكار ، براتاميش لونكار ، ميثش راماشاندران ، هريتيك بانسال ، وسوما سولي جوتاباتي على مساهماتهم في الفيديو التجريبي.

رخصة

تم ترخيص هذا المستودع بموجب ترخيص MIT . انظر ملف الترخيص للحصول على التفاصيل.

تنصل

_{المحتوى والرمز المقدم في هذا المستودع مخصصان لأغراض تعليمية وتوضيحية فقط. قد يحتوي المشروع على ميزات تجريبية ، وقد لا يتم تحسين الرمز لبيئات الإنتاج. لا يتحمل المؤلفون والمساهمون مسؤولية أي إساءة استخدام أو أضرار أو مخاطر مرتبطة بالاستخدام المباشر أو غير المباشر لهذا الرمز. ينصح المستخدمون بدقة بمراجعة الكود واختباره وتعديله تمامًا لتناسب حالات الاستخدام المحددة والمتطلبات الخاصة بهم. باستخدام أي جزء من هذا المشروع ، فإنك توافق على هذه الشروط.}