論文の概要: Demonstrating REACT: a Real-time Educational AI-powered Classroom Tool

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07693v1
• Date: Fri, 30 Jul 2021 03:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-22 16:35:49.591180
• Title: Demonstrating REACT: a Real-time Educational AI-powered Classroom Tool
• Title（参考訳）: リアルタイムAIを活用した教室ツールREACTのデモ
• Authors: Ajay Kulkarni and Olga Gkountouna
• Abstract要約: 本稿では,教育者の意思決定プロセスを支援するために,EDM技術を用いたリアルタイムAIを活用した新しい教室ツールを提案する。 ReACTは、ユーザフレンドリなグラフィカルインターフェースを備えたデータ駆動ツールである。 学生のパフォーマンスデータを分析し、コンテキストベースのアラートとコースプランニングのための教育者へのレコメンデーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9899017174990579
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a demonstration of REACT, a new Real-time Educational AI-powered Classroom Tool that employs EDM techniques for supporting the decision-making process of educators. REACT is a data-driven tool with a user-friendly graphical interface. It analyzes students' performance data and provides context-based alerts as well as recommendations to educators for course planning. Furthermore, it incorporates model-agnostic explanations for bringing explainability and interpretability in the process of decision making. This paper demonstrates a use case scenario of our proposed tool using a real-world dataset and presents the design of its architecture and user interface. This demonstration focuses on the agglomerative clustering of students based on their performance (i.e., incorrect responses and hints used) during an in-class activity. This formation of clusters of students with similar strengths and weaknesses may help educators to improve their course planning by identifying at-risk students, forming study groups, or encouraging tutoring between students of different strengths.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,教育者の意思決定プロセスを支援するためにEDM技術を用いたリアルタイムAIを活用した新しい授業ツールREACTを紹介する。 REACTはユーザフレンドリなグラフィカルインターフェースを備えたデータ駆動ツールである。 学生のパフォーマンスデータを分析し、コンテキストベースのアラートとコース計画のための教育者へのレコメンデーションを提供する。 さらに、モデルに依存しない説明を組み込んで、意思決定のプロセスに説明可能性と解釈可能性をもたらす。 本稿では,実世界のデータセットを用いたツールのユースケースシナリオを示し,そのアーキテクチャとユーザインタフェースの設計について述べる。 本実験は,クラス内活動における生徒のパフォーマンス(不正確な応答やヒントなど)に基づく凝集的クラスタリングに着目したものである。 同様の強みと弱みを持つ学生集団の形成は、教師がリスクの高い学生を特定したり、学習グループを作ったり、異なる強みを持つ学生同士の指導を奨励することで、コースプランニングを改善するのに役立つかもしれない。

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