論文の概要: Can an AI Win Ghana's National Science and Maths Quiz? An AI Grand
Challenge for Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13089v1
- Date: Mon, 30 Jan 2023 17:28:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-31 13:48:25.739077
- Title: Can an AI Win Ghana's National Science and Maths Quiz? An AI Grand
Challenge for Education
- Title(参考訳): AIはガーナの国家科学と数学のクイズに勝てるか?
AIによる教育のグランドチャレンジ
- Authors: George Boateng, Victor Kumbol, Elsie Effah Kaufmann
- Abstract要約: 我々は,ガーナの国立科学・数学クイズコンペティション(NSMQ)をケーススタディとして,NSMQ AI Grand Challenge for Educationを提案する。
提案した大きな課題は,“AIを構築して,ガーナのNSMQ(National Science and Maths Quiz)コンペに出場し,優勝する”ことだ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0625936401496237
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: There is a lack of enough qualified teachers across Africa which hampers
efforts to provide adequate learning support such as educational question
answering (EQA) to students. An AI system that can enable students to ask
questions via text or voice and get instant answers will make high-quality
education accessible. Despite advances in the field of AI, there exists no
robust benchmark or challenge to enable building such an (EQA) AI within the
African context. Ghana's National Science and Maths Quiz competition (NSMQ) is
the perfect competition to evaluate the potential of such an AI due to its wide
coverage of scientific fields, variety of question types, highly competitive
nature, and live, real-world format. The NSMQ is a Jeopardy-style annual live
quiz competition in which 3 teams of 2 students compete by answering questions
across biology, chemistry, physics, and math in 5 rounds over 5 progressive
stages until a winning team is crowned for that year. In this position paper,
we propose the NSMQ AI Grand Challenge, an AI Grand Challenge for Education
using Ghana's National Science and Maths Quiz competition (NSMQ) as a case
study. Our proposed grand challenge is to "Build an AI to compete live in
Ghana's National Science and Maths Quiz (NSMQ) competition and win - performing
better than the best contestants in all rounds and stages of the competition."
We describe the competition, and key technical challenges to address along with
ideas from recent advances in machine learning that could be leveraged to solve
this challenge. This position paper is a first step towards conquering such a
challenge and importantly, making advances in AI for education in the African
context towards democratizing high-quality education across Africa.
- Abstract(参考訳): アフリカ全土に十分な資格を持つ教師が不足しており、教育質問応答(EQA)のような適切な学習支援を学生に提供しようとしている。
生徒がテキストや音声で質問をしたり、即答を得たりできるaiシステムは、高品質な教育を受けられる。
AI分野の進歩にもかかわらず、アフリカのコンテキスト内でそのような(EQA)AIを構築するための堅牢なベンチマークや課題は存在しない。
ghana's national science and maths quiz competition (nsmq)は、科学分野、様々な質問タイプ、高い競争性、実世界のフォーマットなど幅広い分野をカバーするため、そのようなaiの可能性を評価するための完璧な競争である。
NSMQは、Jeopardyスタイルの年次ライブクイズ競技で、2人の学生からなる3チームが、生物学、化学、物理学、数学の5段階にわたる質問に答えて、優勝チームが優勝するまでの5段階で競う。
本稿では,ガーナの国立科学・数学クイズコンペティション(NSMQ)を用いたAIグランドチャレンジであるNSMQ AI Grand Challengeを提案する。
提案した大きな課題は、"AIを構築してガーナのNational Science and Maths Quiz (NSMQ)コンペに出場し、優勝すること"である。
我々は、この課題を解決するために活用できる機械学習の最近の進歩のアイデアと合わせて、競争と対処すべき重要な技術的課題について説明する。
このポジション論文は、このような課題を克服するための第一歩であり、アフリカにおける教育のためのaiの進歩をアフリカ全体での高品質教育の民主化に向けるものである。
関連論文リスト
- Evaluating Large Vision-and-Language Models on Children's Mathematical Olympiads [74.54183505245553]
ジョイントビジョンとテキスト推論のためのAI能力の体系的分析は、現在の科学文献に欠けている。
我々は,子どものオリンピアードからのビジュオ言語問題を用いて,その数学的およびアルゴリズム的推論能力に基づいて,最先端のLVLMを評価した。
以上の結果から,近代のLVLMは,高学年の問題解決において,より強力な推論能力を示す一方で,幼児向けの問題に正しく答える基盤が欠如していることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-22T05:04:39Z) - OlympicArena: Benchmarking Multi-discipline Cognitive Reasoning for Superintelligent AI [73.75520820608232]
我々は,11,163のバイリンガル問題を含む,テキストのみとインターリーブされたテキストイメージのモダリティを紹介する。
これらの課題には、7つのフィールドと62の国際オリンピック大会にわたる幅広い規律が含まれており、データ漏洩について厳格に調査されている。
我々の評価によると、GPT-4oのような先進モデルでさえ、複雑な推論とマルチモーダル統合における現在のAI制限を反映して、全体的な精度は39.97%しか達成していない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-18T16:20:53Z) - AfricAIED 2024: 2nd Workshop on Artificial Intelligence in Education in Africa [1.0742675209112622]
AfricAIED 2024は、コラボレーションとイノベーションを促進すること、AIEDコミュニティにおけるアフリカの声を増幅すること、そしてAIを通じてアフリカの教育にポジティブな変化をもたらすことを目的としている。
AfricAIED 2024は、ガーナのNational Science & Maths Quiz(NSMQ)の準備の民主化に焦点を当てた、オンラインAIハッカソンを特徴とする。
参加者は、Brilla AIプロジェクトからのリソースを活用して、学術的な分野をレベル付けし、アフリカ全体での科学と数学の教育を強化する、オープンソースのAIツールを作成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-30T18:36:45Z) - Brilla AI: AI Contestant for the National Science and Maths Quiz [0.7329200485567825]
この研究はNSMQ AI Grand Challengeの最初の重要な成果を記述し、評価する。
AIを構築することで、ガーナのNational Science and Maths Quiz(NSMQ)コンペティションに出場し、勝利する"。
デビューで、私たちのAIは3つの人間コンテストチームの前の4つの謎のうちの1つに答えました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-04T03:24:18Z) - Leveraging AI to Advance Science and Computing Education across Africa: Challenges, Progress and Opportunities [1.2691047660244332]
アフリカにおける科学・コンピューティング教育のための教育ツールにおけるAIの開発と展開について述べる。
SuaCodeは、アフリカ人がスマートフォンを使ってプログラミングを学ぶことができるAIベースのアプリだ。
AutoGradは、グラフィカルおよびインタラクティブなコーディング割り当てのための自動グレーディングおよびフィードバックツールである。
Kwame for Science(クウェーム・フォー・サイエンス、英語: Kwame for Science)は、学生の科学問題に対する即時回答を提供する、WebベースのAI教育アシスタントである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-12T04:10:09Z) - DanZero+: Dominating the GuanDan Game through Reinforcement Learning [95.90682269990705]
我々は、GuanDanという、非常に複雑で人気のあるカードゲームのためのAIプログラムを開発した。
私たちはまず、DanZeroという名のAIプログラムをこのゲームのために提案しました。
AIの能力をさらに強化するために、政策に基づく強化学習アルゴリズムをGuanDanに適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-05T08:07:32Z) - Towards an AI to Win Ghana's National Science and Maths Quiz [1.4777718769290527]
NSMQ(NSMQ)は、ガーナの高校の年次大会である。
NSMQは、音声からテキスト、テキストから音声、質問応答、人間とコンピュータのインタラクションなど、興味深い技術的課題を抱える、エキサイティングなライブクイズコンペティションです。
この大きな課題を克服するAIは、アフリカの何百万人もの学生が、このAIから一対一の学習支援を受けられるように、教育に現実的に影響を及ぼす可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T15:26:58Z) - NTIRE 2022 Challenge on Perceptual Image Quality Assessment [90.04931572825859]
画像品質評価(IQA)におけるNTIRE 2022の課題について報告する。
この課題は、知覚画像処理アルゴリズムによるIQAの新たな課題に対処するためである。
当選方法は、最先端の性能を示すことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T13:36:49Z) - The MineRL BASALT Competition on Learning from Human Feedback [58.17897225617566]
MineRL BASALTコンペティションは、この重要な種類の技術の研究を促進することを目的としている。
Minecraftでは、ハードコードされた報酬関数を書くのが難しいと期待する4つのタスクのスイートを設計しています。
これら4つのタスクのそれぞれについて、人間のデモのデータセットを提供するとともに、模擬学習ベースラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-05T12:18:17Z) - A Game AI Competition to foster Collaborative AI research and
development [5.682875185620577]
我々はGeometry Friends Game AIコンペティションを開催する。
ゲームの概念は単純だが、その解決は難しいことが証明されている。
コンペティションとそれがもたらす課題について議論し、現在のソリューションの概要を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-17T23:03:06Z) - Analysing Affective Behavior in the First ABAW 2020 Competition [49.90617840789334]
ABAW(Affective Behavior Analysis in-the-Wild) 2020コンペティションは、3つの主要な行動タスクの自動分析を目的とした最初のコンペティションである。
アルゼンチンのブエノスアイレスで2020年5月に開催されたIEEE Face and Gesture Recognitionと共同で開催されるこのコンペティションについて説明する。
評価指標を概説し,ベースラインシステムとトップ3の実施するチームの方法論をチャレンジ毎に提示し,その結果を最終的に提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-30T15:41:14Z)
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。