EduChat是一个教育领域的对话大模型，由华东师范大学计算机科学与技术学院的EduNLP团队研发，旨在为广大老师、学生和家长提供智能教育服务。EduChat可以理解教育场景下多样化的用户问题和需求，实现教、学、考、评、管等各个方面的智能化，协助老师、学生和家长共同成长。EduChat还具备创新的教育特色功能，如开放问答、作文批改、启发式教学和情感支持等。EduChat的相关代码、数据和模型参数已在 Github 和 Hugging Face 等平台开放，促进大模型在智能教育领域的研究和应用发展。

其功能特点有以下几点：

• 多样化的教育场景支撑：可以理解教育场景下多样化的用户问题和需求，实现教、学、考、评、管等各个方面的智能化，协助老师、学生和家长共同成长。
• 个性化的学习建议和推荐：可以根据学生的学习情况和偏好进行个性化的建议和推荐，帮助学生更好地发现和掌握自己的学习方法和技巧。
• 即时的反馈和评估：可以即时给出合适的答案和反馈，帮助学生及时发现和纠正错误，提高学生的学习效率和教师的教学质量。

EduChat的核心功能：

1、开放式问答： 教育领域对知识和相关政策的准确性和实时更新有很高的要求。然而，现有的生成式llm存在着捏造信息和知识更新滞后等问题。为解决这个问题，本文探索了检索增强的开放QA方法。通过利用来自互联网的实时更新的语料库作为外部知识源，使llm能够自主评估检索信息的相关性，以回答给定的问题，并决定纳入哪些信息来生成响应。通过广泛的实验分析，发现所提出模型在消除捏造和保持最新知识方面，比一般llm表现出显著优势。2、作文批改： 在作文考核中，老师会仔细标注语法错误，给出分数，并对突出的句子提供反馈。现有语言模型评分粒度较粗，限制了学生写作技能的提升。我们的研究专注于更细粒度和更全面的作文评估。我们结合一线教学专业人员的专业知识，提供综合评分、方面级别评分，以及对内容、表达、段落和整体评价的详细评论。该模型可以识别出优秀的句子，突出优势和有待改进的地方，实现对学生论文写作技能的个性化指导。这确保了在写作的各个方面提供及时和专业的支持。3、启发式教学：我们专注于在llm中培养苏格拉底式的教学能力，而不是向学生提供直接的答案。我们采用苏格拉底式的对话方式，多步骤的问答互动，鼓励独立思考。通过激发讨论、辩论、评估和分析，我们旨在培养高级认知技能和培养学生学习的自主性。我们的最终目标是最大限度地提高批判性思维和创新能力。4、情感支持： 青少年和儿童由于认知发育不成熟，面临着更严重的心理压力。然而，目前的llm通常提供通用的建议，不能很好地适应具体的情感问题。为了解决这个问题，我们开发了一个基于情绪心理学的心理探究框架，如理性情绪行为疗法(Rationalemotional Behavior Therapy, REBT)和ABC理论(Ellis, 1991)。微调后的模型可以模拟心理咨询师，为用户提供个性化诊断和情感支持。EduChat促进对用户情感状态的更深入的了解，并提供准确和专业的帮助。