論文の概要: Avoiding Help Avoidance: Using Interface Design Changes to Promote
Unsolicited Hint Usage in an Intelligent Tutor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.13371v2
- Date: Tue, 13 Oct 2020 16:28:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 21:59:12.477002
- Title: Avoiding Help Avoidance: Using Interface Design Changes to Promote
Unsolicited Hint Usage in an Intelligent Tutor
- Title（参考訳）: ヘルプ回避: インタフェース設計変更を用いたインテリジェントチュータの非分離型ヒント使用促進
- Authors: Mehak Maniktala, Christa Cody, Tiffany Barnes, and Min Chi
- Abstract要約: そこで本稿では,データ駆動型インテリジェントチュータに無意味なヒントを提供するための,"Assertions"と呼ばれる新たなヒント配信機構を提案する。
要求時にヒントのみを提供するシステムでは、ヒント回避は学生が必要なときにヒントを受け取らないことを意味する。
その結果,AssertionsはMessagesに比べて無意味なヒント使用率を著しく向上させることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.639504127104268
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Within intelligent tutoring systems, considerable research has investigated
hints, including how to generate data-driven hints, what hint content to
present, and when to provide hints for optimal learning outcomes. However, less
attention has been paid to how hints are presented. In this paper, we propose a
new hint delivery mechanism called "Assertions" for providing unsolicited hints
in a data-driven intelligent tutor. Assertions are partially-worked example
steps designed to appear within a student workspace, and in the same format as
student-derived steps, to show students a possible subgoal leading to the
solution. We hypothesized that Assertions can help address the well-known hint
avoidance problem. In systems that only provide hints upon request, hint
avoidance results in students not receiving hints when they are needed. Our
unsolicited Assertions do not seek to improve student help-seeking, but rather
seek to ensure students receive the help they need. We contrast Assertions with
Messages, text-based, unsolicited hints that appear after student inactivity.
Our results show that Assertions significantly increase unsolicited hint usage
compared to Messages. Further, they show a significant aptitude-treatment
interaction between Assertions and prior proficiency, with Assertions leading
students with low prior proficiency to generate shorter (more efficient)
posttest solutions faster. We also present a clustering analysis that shows
patterns of productive persistence among students with low prior knowledge when
the tutor provides unsolicited help in the form of Assertions. Overall, this
work provides encouraging evidence that hint presentation can significantly
impact how students use them and using Assertions can be an effective way to
address help avoidance.
- Abstract（参考訳）: インテリジェントなチュータシステムでは、データ駆動ヒントの生成方法、提示すべきヒントコンテンツ、最適な学習結果へのヒントの提供方法など、多くの研究がなされている。
しかし、ヒントの提示方法にはあまり注意が払われていない。
本稿では,データ駆動型知的チュータに無意味なヒントを提供するための,"Assertions"と呼ばれる新たなヒント配信機構を提案する。
アサーション(アサーション)は、学生のワークスペース内に現れるように設計され、生徒が引き出すステップと同じフォーマットで、学生に解決策につながる可能性のあるサブゴールを示すために部分的に機能するサンプルステップである。
Assertionsはよく知られたヒント回避問題に対処できると仮定した。
要求に対してのみヒントを提供するシステムでは、ヒント回避の結果、生徒は必要なときにヒントを受け取らない。
学生の助けを求めているのではなく、学生が必要とする援助を確実に受けられるようにしたいのです。
AssertionsとMessagesは、学生の不活発な後に現れるテキストベースで無意味なヒントだ。
その結果,AssertionsはMessagesに比べて無意味なヒント使用率を著しく向上させることがわかった。
さらに,アサーションと先行能力との間に有意な適性・待遇の相互作用を示し,より短い(より効率的な)ポストテストソリューションを早く生成する先行能力の低い学生を指導するアサーションを提示した。
また,教師がアサーションの形で不十分な支援を提供する場合,事前知識の少ない学生の間で生産的パーシステンスパターンを示すクラスタリング分析を行う。
全体として、この研究は、ヒント提示が学生のそれの使用方法に大きな影響を及ぼし、Assertionsを使うことがヘルプ回避に効果的であることを示す証拠を提供する。
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