提示工程实现AI助教微个性化
原文标题：A Prompt-Engineering Approach to Develop Scalable, Flexible, and Real-Time Hybrid Micro-Level Personalization in a General Purpose AI Teaching Assistant
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该研究提出基于提示工程的框架，为通用LLM/RAG AI助教（如Jill Watson）提供个性化，使用六个学习者维度生成96种画像，并结合布鲁姆分类法评估认知复杂度。实验显示响应风格和结构有可感知差异，为无需重训练的个性化提供证据。
- 问题
- 通用LLM/RAG助教个性化不足。
- 方法
- 用六个学习者维度生成96种画像，结合布鲁姆分类法编码为结构化提示，无需重训练模型。
- 结果
- 未给出量化结果，仅报告响应风格与结构存在可感知差异。
- 影响
- 为教育类AI助教提供低成本个性化路径，但证据尚属初步，需更大规模验证。
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