摘要
本文介绍了Earthquaker-AI，一个混合教育框架，建立在先前实施的教育机器人项目基础上，通过集成基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）的对话式AI助手，旨在增强小学生的地震应对能力和意识。该系统将获奖的STEM项目Earthquaker从机械模拟（使用Lego WeDo2）扩展到认知和元认知处理。
机器人组件利用Lego WeDo2自动化模拟地震响应，让学生与传感器和执行器互动，作为保护行动的具体表现。助手作为一种引导学习机制，帮助学生的回答与安全指导相一致，同时提供基于评估规则的口头反馈，支持自我调节学习和在紧急情况下的冷静反应。
Earthquaker-AI遵循与认知发展相一致的渐进学习轨迹。在低年级，重点是通过多项选择题基本识别安全行动，使用二维评估标准进行评估；在中年级，学生通过多项选择题识别正确的行动顺序，使用三维评估标准进行评估；在高年级，方法转向口头表达，要求学生书写简短的回答，使用四维评估标准进行评估，包括表达的清晰度。
对话模块使用RAG将学生查询与官方指南进行语义匹配，生成安全、准确的响应。实验评估表明，系统具有高基础性和准确性，并且低幻觉率。总体而言，Earthquaker-AI结合了动手参与、信息处理和反思实践。结合机器人、评估标准和AI，促进技术素养、自我调节和负责任的数字系统使用，有助于早期危机管理技能的培养。
博主点评： Earthquaker-AI的创新之处在于其将教育机器人与对话式AI结合，形成了一个多维度的评估框架。这种方法不仅提升了学生的地震应对能力，也培养了他们的自我调节能力，为未来的危机管理奠定了基础。该系统的实验结果显示出较高的准确性和低幻觉率，令人印象深刻。