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。
関連論文リスト
- Evaluating and Optimizing Educational Content with Large Language Model
Judgments [58.82156185222133]
言語モデル(LM)を教育専門家として活用し,学習結果に対する様々な指導の影響を評価する。
本稿では,一方のLMが他方のLMの判断を報酬関数として利用して命令材料を生成する命令最適化手法を提案する。
ヒトの教師によるこれらのLM生成ワークシートの評価は、LM判定と人間の教師の嗜好との間に有意な整合性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T09:09:15Z) - Revisiting Self-supervised Learning of Speech Representation from a
Mutual Information Perspective [68.20531518525273]
我々は、情報理論の観点から、既存の自己教師型音声の手法を詳しく検討する。
我々は線形プローブを用いて、対象情報と学習された表現の間の相互情報を推定する。
我々は、ラベルを使わずに、データの異なる部分間の相互情報を見積もる自己教師型の表現を評価する可能性を探る。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-16T21:13:22Z) - Towards Goal-oriented Intelligent Tutoring Systems in Online Education [69.06930979754627]
目標指向知能チューニングシステム(GITS)という新しいタスクを提案する。
GITSは,演習や評価のカスタマイズを戦略的に計画することで,学生の指定概念の習得を可能にすることを目的としている。
PAI(Planning-Assessment-Interaction)と呼ばれるグラフに基づく新しい強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T12:37:16Z) - Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey [52.86322823501338]
我々は、ITの一般的な方法論、ITデータセットの構築、ITモデルのトレーニング、異なるモダリティ、ドメイン、アプリケーションへのアプリケーションを含む、文献を体系的にレビューする。
また、ITの潜在的な落とし穴とそれに対する批判、および既存の戦略の現在の欠陥を指摘し、実りある研究の道筋を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-21T15:35:16Z) - CLGT: A Graph Transformer for Student Performance Prediction in
Collaborative Learning [6.140954034246379]
協調学習のための拡張グラフトランスフォーマーフレームワーク(CLGT)を提案する。
実験結果から,提案したCLGTは,実世界のデータセットに基づいて予測を行うという点で,ベースラインモデルよりも優れていたことが確認された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-30T09:54:30Z) - Distantly-Supervised Named Entity Recognition with Adaptive Teacher
Learning and Fine-grained Student Ensemble [56.705249154629264]
NERモデルの堅牢性を改善するために,自己学習型教員学生フレームワークを提案する。
本稿では,2つの教員ネットワークからなる適応型教員学習を提案する。
微粒な学生アンサンブルは、教師モデルの各フラグメントを、生徒の対応するフラグメントの時間移動平均で更新し、各モデルフラグメントのノイズに対する一貫した予測を強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T12:14:09Z) - Mitigating Biases in Student Performance Prediction via Attention-Based
Personalized Federated Learning [7.040747348755578]
従来の学習に基づく学生モデリングのアプローチは、データの可用性のバイアスにより、表現不足の学生グループにあまり一般化しない。
本研究では,オンライン学習活動から学生のパフォーマンスを予測する手法を提案し,人種や性別などの異なる集団を対象とした推論精度を最適化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-02T00:22:20Z) - Information-Theoretic Odometry Learning [83.36195426897768]
生体計測推定を目的とした学習動機付け手法のための統合情報理論フレームワークを提案する。
提案フレームワークは情報理論言語の性能評価と理解のためのエレガントなツールを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-11T02:37:35Z) - An Interactive Visualization Tool for Understanding Active Learning [12.345164513513671]
本稿では,能動学習の学習過程を明らかにするための対話型可視化ツールを提案する。
このツールは、興味深いデータポイントのサンプルを選択し、異なるクエリ段階でそれらの予測値がどのように変化するかを確認し、アクティブな学習がいつどのように機能するかをよりよく理解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-09T03:33:26Z) - Towards Explainable Student Group Collaboration Assessment Models Using
Temporal Representations of Individual Student Roles [12.945344702592557]
学生グループコラボレーションを評価するために,簡単な時間-CNN深層学習モデルを提案する。
学生グループコラボレーション評価における動的に変化する特徴表現の適用性を検討する。
また、ディープラーニングモデルの決定に繋がった重要な時間指標をよりよく理解し、解釈するために、Grad-CAM視覚化を使用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T16:00:08Z) - The Wits Intelligent Teaching System: Detecting Student Engagement
During Lectures Using Convolutional Neural Networks [0.30458514384586394]
Wits Intelligent Teaching System (WITS) は、学生の感情に関するリアルタイムフィードバックを講師に支援することを目的としている。
AlexNetベースのCNNはトレーニングが成功し、Support Vector Machineアプローチを大きく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-28T12:59:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。