本研究利用Graphusion框架解决知识图谱构建中的局部视角问题，采用零-shot方法从自由文本中构建知识图谱，并设计融合模块以提升实体提取和关系识别的准确性，展示其在教育场景中的应用价值。

对四种最先进的大型语言模型进行了可读性评估，发现它们在适应不同受众时存在差异。研究结果强调了在教育场景中增强大型语言模型的适应性的重要性。当前大型语言模型的可读性范围受限，限制了它们在教育用途上的潜力。

该论文提出了一种基于时空转换器的人体姿势评估和纠正框架，用于教育场景中的体育锻炼和科学实验。该模型能够通过骨骼跟踪、姿势估计、姿势评估和姿势纠正模块为学生提供专业的及时反馈，并利用姿势纠正方法提供可视化辅助纠正反馈。