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MAIC：基于大型语言模型的多智能体课程
—— 清华大学实验研究报告
内容摘要
本文探讨了**大规模 AI 赋能课程（MAIC, Massive AI-Empowered Course）**的概念与实现路径。随着在线教育的发展，传统的知识分发模式难以兼顾“规模化传播”与“个性化学习”。
MAIC 通过将 大型语言模型（LLM）与多智能体系统（Multi-Agent System） 结合，引入一个可交互、可自适应的智能课堂生态。其目标是在保证教育可扩展性的同时，实现教学内容与学习反馈的个性化。
研究团队在 清华大学 开展了原型实验，收集了 500 余名学生、10 万余条学习记录。实验结果表明，MAIC 在学习推荐、智能辅导、知识图谱生成等方面具有显著潜力，展现出 AI 在教育领域深度融合的前景。
章节要点速览
- 第一章 背景与动机：回顾在线教育的发展与瓶颈，提出 MAIC 的研究缘起。
- 第二章 理论框架：阐述以 LLM 为核心的多智能体教育系统架构及其交互模型。
- 第三章 技术实现：介绍 MAIC 的核心组件——课程代理（Course Agent）、学习者代理（Learner Agent）、教学助理代理（Tutor Agent）之间的协同机制。
- 第四章 教学智能化设计：分析如何通过语言模型实现个性化学习路径、作业批改与即时反馈。
- 第五章 清华大学实验：展示真实教学场景下的数据采集与初步分析结果。
- 第六章 结果与观察：总结 MAIC 模型在可扩展性、自适应性及学习效果方面的表现。
- 第七章 未来展望：提出构建一个开放、协作的 AI 教育平台的愿景，呼吁学界与产业界共同推动教育智能化。
MAIC 的提出标志着从“AI 辅助教学”迈向“AI 驱动教学”的转变。
该框架为未来教育提供了统一的模型基础与实验平台，使“智能课堂”的构建成为可重复、可扩展、可验证的研究方向。