OpenVidya というオープンソースのプロジェクトを、OpenMAIC のフォークとして作られたものを使って試験的に取り組んでいます。
目的は、学習を単なる汎用のスライド／チャット体験として扱うのではなく、インドの教育向けにマルチエージェントの AI 教室生成を適応させることです。
Repo: https://github.com/dpaul0501/OpenVidya
現在の機能:
- 構造化された JSON レジストリによる NCERT/CBSE スタイルの知識グラウンディング
- 前提を意識したレッスンのための概念依存関係グラフ
- 難易度、罠、解説付きのボード形式の問題
- 装置、目的、間違いを含む NCERT ラボ実験レジストリ
- 5 つのペダゴジーモード:
- Teacher Narration
- Story Quest
- Exam Dojo
- Lab Without Walls
- Rapid Revision
- アウトライン生成、スライド生成、実行時のナレーションにまたがるモード固有のプロンプト
論旨は、インド向けの AI チューターはコンテンツを単に翻訳するだけではいけない、ということです。試験パターン、地域の具体例、カリキュラム構造、そして学生がどのように復習し、練習し、つまずくのかを理解する必要があります。
次の点について批評を探しています:
- アーキテクチャ: カリキュラムをレッスン生成に組み込む（グラウンディングする）ための、このやり方は正しいでしょうか？
- プロダクト: まず最初にどのユーザーに焦点を当てるべきですか — 学生、教師、コーチングセンター、あるいは edtech のビルダー？
- 評価: それが本当に汎用の AI チューターより良いかどうか、どう測るべきでしょうか？
- データセット: 追加すべきオープンなインドのカリキュラム／問題リソースは何でしょうか？
- README／デモ: 何が不明確で、何が不足していますか？
この方向性に価値があると思うならスターはありがたいですが、主に AI + 教育に関心のある方々からの率直なフィードバックを求めています。
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