論文の概要: Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10074v1
- Date: Tue, 19 Jan 2021 12:23:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 11:27:05.356915
- Title: Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next?
- Title（参考訳）: AI時代のパーソナライズド教育:次に何を期待するか
- Authors: Setareh Maghsudi, Andrew Lan, Jie Xu, and Mihaela van der Schaar
- Abstract要約: パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.37000521334585
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The objective of personalized learning is to design an effective knowledge
acquisition track that matches the learner's strengths and bypasses her
weaknesses to ultimately meet her desired goal. This concept emerged several
years ago and is being adopted by a rapidly-growing number of educational
institutions around the globe. In recent years, the boost of artificial
intelligence (AI) and machine learning (ML), together with the advances in big
data analysis, has unfolded novel perspectives to enhance personalized
education in numerous dimensions. By taking advantage of AI/ML methods, the
educational platform precisely acquires the student's characteristics. This is
done, in part, by observing the past experiences as well as analyzing the
available big data through exploring the learners' features and similarities.
It can, for example, recommend the most appropriate content among numerous
accessible ones, advise a well-designed long-term curriculum, connect
appropriate learners by suggestion, accurate performance evaluation, and the
like. Still, several aspects of AI-based personalized education remain
unexplored. These include, among others, compensating for the adverse effects
of the absence of peers, creating and maintaining motivations for learning,
increasing diversity, removing the biases induced by the data and algorithms,
and the like. In this paper, while providing a brief review of state-of-the-art
research, we investigate the challenges of AI/ML-based personalized education
and discuss potential solutions.
- Abstract（参考訳）: パーソナライズされた学習の目的は、学習者の強みと一致する効果的な知識獲得トラックを設計し、最終的に目的を達成するために弱点を回避することである。
この概念は数年前に登場し、世界中の多くの教育機関で採用されている。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の進歩とビッグデータ分析の進歩により、パーソナライズされた教育を多くの面で強化する新たな視点が展開されている。
学習プラットフォームは,AI/ML手法を利用して,生徒の特徴を正確に把握する。
これは、部分的には過去の経験を観察し、学習者の特徴や類似点を調べて利用可能なビッグデータを分析することで行われる。
例えば、多くのアクセス可能なコンテンツの中で最も適切なコンテンツを推薦し、よく設計された長期カリキュラムを助言し、適切な学習者を提案、正確な性能評価などで接続することができる。
それでも、aiベースのパーソナライズ教育のいくつかの側面は未調査のままである。
その中には、ピアの欠如による悪影響の補償、学習のモチベーションの作成と維持、多様性の向上、データやアルゴリズムによって引き起こされるバイアスの除去などが含まれる。
本稿では,AI/MLに基づくパーソナライズされた教育の課題について考察し,その可能性について考察する。
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