論文の概要: End-to-End Evaluation of a Spoken Dialogue System for Learning Basic Mathematics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03511v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 12:58:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 17:04:33.445780
• Title: End-to-End Evaluation of a Spoken Dialogue System for Learning Basic Mathematics
• Title（参考訳）: 基礎数学学習のための音声対話システムのエンドツーエンド評価
• Authors: Eda Okur, Saurav Sahay, Roddy Fuentes Alba, Lama Nachman
• Abstract要約: 本研究は,幼児期における基本数学概念のプレイベース学習を支援するタスク指向音声対話システム(SDS)を提案する。 このシステムは、学生がマルチモーダルな相互作用を持つ初期の数学概念を実践している間に、実世界の学校展開を通じて評価されてきた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.819665252533104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advances in language-based Artificial Intelligence (AI) technologies applied to build educational applications can present AI for social-good opportunities with a broader positive impact. Across many disciplines, enhancing the quality of mathematics education is crucial in building critical thinking and problem-solving skills at younger ages. Conversational AI systems have started maturing to a point where they could play a significant role in helping students learn fundamental math concepts. This work presents a task-oriented Spoken Dialogue System (SDS) built to support play-based learning of basic math concepts for early childhood education. The system has been evaluated via real-world deployments at school while the students are practicing early math concepts with multimodal interactions. We discuss our efforts to improve the SDS pipeline built for math learning, for which we explore utilizing MathBERT representations for potential enhancement to the Natural Language Understanding (NLU) module. We perform an end-to-end evaluation using real-world deployment outputs from the Automatic Speech Recognition (ASR), Intent Recognition, and Dialogue Manager (DM) components to understand how error propagation affects the overall performance in real-world scenarios.
• Abstract（参考訳）: 教育アプリケーション構築に応用された言語ベースの人工知能(AI)技術の進歩は、より広いポジティブな影響で、社会的な良い機会にAIを提示することができる。 多くの分野において、数学教育の質の向上は、批判的思考と問題解決のスキルを構築する上で重要である。 会話型AIシステムは、学生が基本的な数学の概念を学ぶのを助けるために重要な役割を果たすように成熟し始めた。 本研究は,幼児期における基本数学概念のプレイベース学習を支援するタスク指向音声対話システム(SDS)を提案する。 このシステムは、学生がマルチモーダルインタラクションで初期の数学概念を実践している間に、実世界の学校での展開を通じて評価されている。 本研究では,自然言語理解(NLU)モジュールの潜在的な拡張のために MathBERT 表現を活用することを目的とした数学学習用 SDS パイプラインの改良について論じる。 自動音声認識(asr)、意図認識(intent recognition)、対話マネージャ(dm)コンポーネントからの実世界の配置出力を用いてエンドツーエンド評価を行い、実世界のシナリオにおけるエラー伝搬が全体的なパフォーマンスに与える影響を理解する。

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