解读

在国内教育场景落地大模型时，“生成解释”特指模型面向 K12、职教或企业培训场景，自动生成的知识点讲解、错题解析、步骤拆解等文本。
面试官真正想问的是：

1. 你能否把“教学有效性”拆成可量化、可上线、可闭环的指标体系；
2. 你能否用LLMOps 思维把指标埋点、数据回流、模型迭代串成一条持续交付链路；
3. 你能否兼顾教育合规（《教育部等六部门关于规范校外线上培训的实施意见》）与生成安全（《生成式 AI 服务管理暂行办法》），避免“幻觉”或价值观风险导致负面舆情。

知识点

1. 教学有效性三维模型：

   • 认知增益（前测-后测 delta）
   • 行为留存（完课率、回放率、错题订正率）
   • 情感体验（净推荐值 NPS、满意度 CSAT、负面反馈率）

2. 学生满意度采集链路：

   • 埋点层：在视频弹幕、语音互动、IM 窗口三处插入无感埋点，采集3 秒级心跳与主动点赞/点踩事件；
   • 问卷层：课后立即弹出**“两问式微问卷”**（CSAT+开放题），回收率目标≥35%；
   • 焦点小组：每周抽取**≥30 名分层样本进行30 分钟半结构访谈**，用BERTopic做主题聚类，验证问卷盲区。

3. 生成解释质量自动评估：

   • 事实正确性：用教育知识图谱做实体-关系召回，幻觉率=1-|G∩K|/|G|，红线≤3%；
   • 教学适切性：训练7B 教育垂直 reward-model，用10 万段人工标注的“好/坏解释”做LoRA 微调，输出 0-1 打分，目标≥0.85；
   • 认知负荷：计算句法树深度+术语密度，超出年级阈值自动降级。

4. 在线实验与因果推断：

   • 采用**“准实验+双重差分”设计，同一教师、同一班级、同一知识点 A/B 推送人写 vs 模型生成解释，期中成绩做DID 估计**，显著性水平α=0.05；
   • 引入CUPED降低学生基线成绩方差，提升检验效能。

5. LLMOps 闭环：

   • 指标看板：用Prometheus+Grafana实时透出幻觉率、满意度、投诉率三大红线指标，告警阈值与教研值班手机联动；
   • 数据回流：把高投诉样本自动写入**“问题案例库”，每日增量微调** reward-model，滚动发布灰度，7 天为一迭代；
   • 安全围栏：集成敏感词+价值观判别+未成年保护三重过滤，任何一条触发即同步到教育部“线上培训备案”系统，保证合规留痕。

答案

落地评估分四步：
第一步，指标设计。用“三维模型”把宏观目标拆成9 个可计算指标，其中学生满意度以CSAT≥4.3/5且NPS≥45为合格线。
第二步，数据采评。采用**“无感埋点+微问卷+焦点小组”混合采样，3 秒级心跳保证行为数据完整，微问卷用两问式降低填答负担，焦点小组用主题模型发现盲区，三源交叉验证。
第三步，自动打分。上线教育 reward-model**，对每条生成解释输出事实正确性、教学适切性、认知负荷三维度得分，幻觉率>3%或reward<0.85自动打回重写。
第四步，因果验证。用DID+CUPED验证模型解释是否带来显著成绩增益，同时监控投诉率，若7 天内投诉>5‱立即触发灰度回滚。
整套流程用LLMOps固化：Prometheus 看板实时告警→问题案例库→增量微调→灰度发布，保证教学效果可量化、可迭代、可合规。

拓展思考

1. 如果省教委临时下发“双减”新规，要求模型解释不得出现任何课外拓展内容，你如何在一周内完成全量历史解释的回扫与过滤？
   提示：用知识图谱+规则引擎做批量语义检索，GPU 推理集群峰值调到80 卡，48 小时完成 1.2 亿条解释扫描，误杀率控制在<2%。

2. 当生成解释引入多模态（图文混排）后，满意度评估指标需要如何升级？
   提示：新增图文一致性与视觉认知负荷指标，用CLIP 中文蒸馏版计算图-文相似度，用眼动仪小规模实验确定色彩复杂度阈值，最终把多模态满意度纳入整体 reward-model联合训练。