論文の概要: Automated Personalized Feedback Improves Learning Gains in an Intelligent Tutoring System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02431v2
• Date: Thu, 7 May 2020 18:18:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 13:13:42.703715
• Title: Automated Personalized Feedback Improves Learning Gains in an Intelligent Tutoring System
• Title（参考訳）: 知的指導システムにおけるパーソナライズフィードバックの自動化による学習向上
• Authors: Ekaterina Kochmar, Dung Do Vu, Robert Belfer, Varun Gupta, Iulian Vlad Serban, and Joelle Pineau
• Abstract要約: 大規模知的学習システム(ITS)における自動的、データ駆動型、パーソナライズされたフィードバックが、学生の学習結果をいかに改善するかを検討する。 本稿では,個別の学生のニーズを考慮に入れたパーソナライズされたフィードバックを生成する機械学習手法を提案する。 我々は、最先端の機械学習と自然言語処理技術を利用して、学生にパーソナライズされたヒント、ウィキペディアに基づく説明、数学的ヒントを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.19909376464836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate how automated, data-driven, personalized feedback in a large-scale intelligent tutoring system (ITS) improves student learning outcomes. We propose a machine learning approach to generate personalized feedback, which takes individual needs of students into account. We utilize state-of-the-art machine learning and natural language processing techniques to provide the students with personalized hints, Wikipedia-based explanations, and mathematical hints. Our model is used in Korbit, a large-scale dialogue-based ITS with thousands of students launched in 2019, and we demonstrate that the personalized feedback leads to considerable improvement in student learning outcomes and in the subjective evaluation of the feedback.
• Abstract（参考訳）: 大規模知的学習システム(its)において,データ駆動型,パーソナライズされたフィードバックが学生の学習成果をいかに改善するかを検討する。 本稿では,個別の学生のニーズを考慮したパーソナライズされたフィードバックを生成する機械学習手法を提案する。 我々は,最先端の機械学習と自然言語処理技術を用いて,学生にパーソナライズされたヒント,wikipediaに基づく説明,数学的ヒントを提供する。 本モデルは,2019年に開始された大規模対話型itsであるkorbitにおいて,個人化されたフィードバックによって学生の学習結果が大幅に向上し,主観評価が向上することを示す。

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