Photo par Google DeepMind est Pexelles
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Les apprenants décrivent de plus en plus un écart de compétences à un assistant de l'IA, comme le besoin d'apprendre un cadre spécifique pour un poste de travail, et s'attendre à une recommandation de cours spécifique en retour, mais la plupart des dépôts de cours présentent des syllabes comme des descriptions de cours narratives plutôt que des listes structurées de résultats d'apprentissage, de prérequis et de compétences enseignées par module, ce qui laisse le modèle incapable de correspondre avec précision et susceptible de recommander un cours généralement populaire par rapport à celui qui convient réellement. GEO s'attaque à cela en codant les compétences spécifiques, les outils et les résultats de chaque module en tant que données structurées li
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Sans données de compétences structurées par module, le modèle ne peut juger de la pertinence que par le texte du titre et de la description, où les cours larges ont tendance à utiliser des mots-clés plus correspondants.
Un modèle demandé si un apprenant est prêt pour un cours a besoin de comparer l'arrière-plan déclaré de l'apprenant contre des compétences préalables explicites, qui ne fonctionne de manière fiable que lorsque les données préalables sont étiquetées, pas une phrase enterrée dans une vue d'ensemble.
Les estimations de temps structurées et réalistes par module permettent à un modèle de régler correctement les cours en entrée ou en sortie pour les apprenants avec une contrainte de temps déclarée, plutôt que de deviner à partir de la durée totale du cours.
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