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Generative AI Agents for Instructional Co-design: A Sequential Agent-Based Approach Using a Low-Code/No-Code Platform
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AI
DOI：10.1007/978-3-031-98281-1_25.png)
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摘要
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本文探讨了低代码/无代码（LCNC）平台如何被非技术用户（如教育工作者）用于设计和部署序列代理生成式人工智能系统，以促进教学设计。该系统部署基于大型语言模型的序列化人工智能代理工作流程，以支持教育者在ADDIE教学设计模型的前三个阶段：分析、设计和开发。它采用协同设计、人机交互（HITL）方法，人工智能代理指导教学设计者进行需求分析、内容验证和生成，同时允许用户干预。该系统还探讨了自检代理在事实核查、偏见检测和教学质量审查中的作用，基于特定提示。然而，所识别的潜力仍停留在理论层面，需要通过用户测试进行实证验证，以评估非IT用户的使用性、有效性和采纳情况。
Keyword:
Generative AI
AI Agents
Low-Code/No-Code
Instructional Design
Citizen Development
Human-In-The-Loop
AI in Education
Flowise
LangChain
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Immersive Learning Design in the Metaverse: A Theoretical Literature Review Synthesis. Appl. Metaverse Educ., 55–71元宇宙沉浸式学习设计：理论文献综述综合。应用元宇宙教育，55–71.png)
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