論文の概要: Lost in Translation: Reimagining the Machine Learning Life Cycle in Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03929v1
• Date: Thu, 8 Sep 2022 17:14:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-09 13:26:18.898254
• Title: Lost in Translation: Reimagining the Machine Learning Life Cycle in Education
• Title（参考訳）: 翻訳の損失:教育における機械学習のライフサイクルを再考する
• Authors: Lydia T. Liu, Serena Wang, Tolani Britton, Rediet Abebe
• Abstract要約: 機械学習(ML)技術は、教育においてますます普及している。 ML技術が長年の教育原則と目標をどのように支えているかを調べる必要がある。 本研究では,教育専門家へのインタビューから得られた質的な洞察をもとに,この複雑な景観を考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.802237736747077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning (ML) techniques are increasingly prevalent in education, from their use in predicting student dropout, to assisting in university admissions, and facilitating the rise of MOOCs. Given the rapid growth of these novel uses, there is a pressing need to investigate how ML techniques support long-standing education principles and goals. In this work, we shed light on this complex landscape drawing on qualitative insights from interviews with education experts. These interviews comprise in-depth evaluations of ML for education (ML4Ed) papers published in preeminent applied ML conferences over the past decade. Our central research goal is to critically examine how the stated or implied education and societal objectives of these papers are aligned with the ML problems they tackle. That is, to what extent does the technical problem formulation, objectives, approach, and interpretation of results align with the education problem at hand. We find that a cross-disciplinary gap exists and is particularly salient in two parts of the ML life cycle: the formulation of an ML problem from education goals and the translation of predictions to interventions. We use these insights to propose an extended ML life cycle, which may also apply to the use of ML in other domains. Our work joins a growing number of meta-analytical studies across education and ML research, as well as critical analyses of the societal impact of ML. Specifically, it fills a gap between the prevailing technical understanding of machine learning and the perspective of education researchers working with students and in policy.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ml)技術は、学生の退学予測への利用から大学入学の補助、moocの台頭の促進に至るまで、教育においてますます普及している。 これらの新規利用の急速な成長を考えると、ML技術が長年の教育原則や目標をどのように支えているかを調べる必要がある。 本研究では,教育専門家へのインタビューから得られた質的な洞察をもとに,この複雑な景観を考察した。 これらのインタビューは、過去10年間に行われたML for Education(ML4Ed)の論文の詳細な評価で構成されている。 我々の中心的な研究目標は、これらの論文の述べられた教育や社会的目的が、彼らが取り組んだML問題とどのように一致しているかを批判的に検証することである。 すなわち、技術的課題の定式化、目的、アプローチ、そして結果の解釈が、目の前の教育問題とどの程度一致しているかである。 学際的なギャップが存在し、特にMLライフサイクルの2つの部分には、教育目標からのML問題の定式化と介入への予測の翻訳がある。 これらの知見を用いて拡張MLライフサイクルを提案し、他のドメインでのMLの使用にも適用できるかもしれない。 我々の研究は、教育やML研究におけるメタ分析研究の増加と、MLの社会的影響の批判的分析に結びついている。 具体的には、機械学習の一般的な技術的理解と、学生や政策に携わる教育研究者の視点とのギャップを埋める。

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