論文の概要: Confidence-Aware Learning Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07312v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 02:47:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:20:23.812757
• Title: Confidence-Aware Learning Assistant
• Title（参考訳）: 自信認識学習アシスタント
• Authors: Shoya Ishimaru, Takanori Maruichi, Andreas Dengel and Koichi Kise
• Abstract要約: 視線追跡による複数項目の質問を解きながら自己自信を推定するシステムを提案する。 有効性を測定する3つの研究結果について報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.570692400679857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Not only correctness but also self-confidence play an important role in improving the quality of knowledge. Undesirable situations such as confident incorrect and unconfident correct knowledge prevent learners from revising their knowledge because it is not always easy for them to perceive the situations. To solve this problem, we propose a system that estimates self-confidence while solving multiple-choice questions by eye tracking and gives feedback about which question should be reviewed carefully. We report the results of three studies measuring its effectiveness. (1) On a well-controlled dataset with 10 participants, our approach detected confidence and unconfidence with 81% and 79% average precision. (2) With the help of 20 participants, we observed that correct answer rates of questions were increased by 14% and 17% by giving feedback about correct answers without confidence and incorrect answers with confidence, respectively. (3) We conducted a large-scale data recording in a private school (72 high school students solved 14,302 questions) to investigate effective features and the number of required training samples.
• Abstract（参考訳）: 正しいだけでなく、自信も知識の質を向上させる上で重要な役割を果たす。 自信のない不正確で自信のない正しい知識のような望ましくない状況は、学習者が自分の知識を改定することを妨げる。 そこで本研究では,アイトラッキングによる複数選択質問を解きながら,自信を推定し,どの質問を慎重に検討すべきかをフィードバックするシステムを提案する。 有効性を測定する3つの研究結果について報告する。 1) 参加者10名を対象に, 信頼度と信頼度を81%, 平均精度79%で検出した。 2)20名の被験者の協力を得て,質問の正答率を14%,正答率を17%向上させた。 3) 私立学校における大規模データ記録(72人の高校生が14,302の質問を解いた)を行い,有効特徴と必要なトレーニングサンプル数について検討した。

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