
Foto von Google DeepMind anzeigen ist Pexels
Lernende beschreiben zunehmend eine Fähigkeitslücke an einen KI-Assistent, wie zum Beispiel das Erlernen eines spezifischen Rahmens für einen Job-Posting, und erwarten eine spezifische Kursempfehlung im Gegenzug, aber die meisten Kurs-Repositories präsentieren Silabien als narrative Kursbeschreibungen anstatt strukturierte Listen von Lernergebnissen, Voraussetzungen und Fähigkeiten, die pro Modul gelehrt werden, was das Modell nicht genau übereinstimmen kann und anfällig für die Empfehlung eines allgemein beliebten Kurses über denjenigen, der tatsächlich passt. GEO adressiert dies, indem es die spezifischen Fähigkeiten, Tools und Ergebnisse jedes Moduls als strukturierte Daten, die mit dem Kurs verbunden sind, zusammen mit Voraussetzungen Wissen
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Ohne strukturierte Fähigkeitsdaten pro Modul kann das Modell nur die Relevanz aus Titel- und Beschreibungstext beurteilen, wobei breite Kurse dazu neigen, mehr übereinstimmende Schlüsselwörter zu verwenden.
Ein Modell, das gefragt wurde, ob ein Lernender für einen Kurs bereit ist, muss den angegebenen Hintergrund des Lernenden gegen explizite Voraussetzungsfähigkeiten vergleichen, die nur zuverlässig funktionieren, wenn Voraussetzungen mit Daten gekennzeichnet sind, nicht ein Satz, der in einer Übersicht begraben ist.
Strukturierte, realistische Zeitvorhersagen pro Modul ermöglichen es einem Modell, Kurse korrekt für Lernende mit einer angegebenen Zeitbeschränkung zu regeln, anstatt von der Gesamtlänge des Kurses zu erraten.
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