Amazon Bedrock 可以通过提供构建 AI 驱动的应用程序的工具来增强教育技术，这些应用程序支持个性化学习、辅导和自动化学生互动。 通过 Bedrock 的托管服务利用基础模型 (FM)，开发人员可以创建可扩展的解决方案，而无需管理基础设施。 以下是三个在教育中的具体应用。
个性化学习内容 Amazon Bedrock 能够通过处理学生数据（如学习历史、偏好和参与模式）来创建自适应学习材料。 例如，一个语言学习应用程序可以使用 Bedrock 的文本生成模型来动态调整课程难度，或生成针对学生词汇水平量身定制的练习。 如果学生在动词变位方面有困难，系统可以自动生成有针对性的测验或使用这些动词的互动场景。 开发人员可以集成 Bedrock 的 API 来分析输入（例如，测验结果）并输出自定义内容，例如生成学生喜欢的主题（例如，太空探索）的数学问题。 这种方法减少了手动内容创建，同时确保材料与个人需求保持相关性。
智能辅导系统 Bedrock 的 FM 可以支持提供实时反馈的虚拟导师。 例如，一个编码导师可以使用在编程概念上微调的模型来指导学生完成调试练习。 当学生提交不正确的 Python 代码时，该模型可能会解释错误、建议修复方法，并生成类似的示例来加强概念。 开发人员可以将 Bedrock 与语音转文本服务结合使用，为年幼的学习者构建语音支持的辅导员，在阅读练习期间提供口头提示。 通过链接多个 FM（例如，将专注于逻辑的模型用于数学，将语言模型用于论文），系统可以处理各种主题，同时保持来自先前交互的上下文。
自动化学生支持 Bedrock 可以通过与课程材料集成的聊天机器人来简化回答常见的学生问题。 例如，一所大学可以部署一个 Bedrock 驱动的助手，该助手从教学大纲、讲义或常见问题解答中提取数据，以回答有关截止日期、项目要求或概念的查询。 如果学生问“光合作用是如何进行的？”，该模型可以生成一个简洁的解释，并辅以来自连接数据库的图表。 开发人员还可以实施审核过滤器，以确保响应符合机构指南。 此外，Bedrock 的多语言功能允许学校通过以学生喜欢的语言提供答案来支持非母语人士，从而提高可访问性，而无需额外的翻译开销。
通过将 Amazon Bedrock 集成到教育技术平台中，开发人员可以专注于设计用户体验，同时依靠 Bedrock 的托管 API 来实现 AI 驱动的个性化、辅导和支持——所有这些对于任何规模的机构来说都是可扩展且经济高效的。