本研究提出了一种双损失模型，结合多负排名损失与余弦相似性损失，以提升教育问答的语义排名和相似性校准，效果优于现有系统。

本研究提出了教育问答（EducationQ）框架，用于评估大型语言模型在教育中的教学能力。结果表明，教学效果与模型规模无关，小型开源模型在互动教学中表现更佳。