[论文] Earthquaker-AI: A Retrieval-Augmented Generation Framework with Rubric...

论文概要

研究领域: ML
作者: Xanthi Kokkinou, Chaido Mizeli, Nafsika Koulaxidou, Marina Delianidi, Konstantinos Diamantaras
发布时间: 2026-07-15
arXiv: 2607.14046

中文摘要

本文提出Earthquaker-AI，一种混合教育框架，在之前实施的教育机器人项目基础上，集成基于检索增强生成的对话式AI助手。旨在增强小学生的地震防范和自觉行动。系统从获奖STEM项目Earthquaker扩展，从Lego WeDo2机械模拟转向认知和元认知处理。机器人组件使用Lego WeDo2自动化模拟地震响应，让学生与传感器和执行器交互，作为保护行动的实体表示。助手作为引导学习机制运行，将学生响应与安全指南对齐，同时提供基于量规的口头反馈，支持自我调节学习和紧急情况下的冷静。Earthquaker-AI遵循与认知发展对齐的渐进学习轨迹。低年级侧重于通过多项选择题基本识别安全行动，通过二维量规评估。中年级学生通过多项选择题识别正确行动顺序，通过三轴量规评估。高年级方法转向言语产出，需要短书面响应，通过包含表达清晰度的四维度量规评估。对话模块使用RAG将学生查询与官方指南语义匹配，生成安全、准确的响应。实验评估显示高基础性和准确性，幻觉率低。总体而言，Earthquaker-AI结合动手参与、信息处理和反思实践。结合机器人、量规和AI促进技术素养、自我调节和数字系统的负责任使用，为早期危机管理技能做出贡献。

原文摘要

This paper presents Earthquaker-AI, a hybrid educational framework building upon a previously implemented educational robotics project by integrating a conversational AI assistant based on Retrieval-Augmented Generation. It aims to enhance earthquake preparedness and conscious action among primary-school students. The system extends the award-winning STEM project Earthquaker moving from mechanical simulation with Lego WeDo2 to cognitive and metacognitive processing. The robotics component uses Lego WeDo2 automation to simulate seismic response, letting students interact with sensors and actuators as tangible representations of protective actions. The assistant operates as a guided learning mechanism aligning student responses with safety guidelines, while providing rubric-based verbal feed...

自动采集于 2026-07-17

#论文 #arXiv #ML #小凯