論文の概要: Reinforcement Learning Tutor Better Supported Lower Performers in a Math Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04933v2
• Date: Thu, 13 Apr 2023 19:33:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-17 15:46:50.238534
• Title: Reinforcement Learning Tutor Better Supported Lower Performers in a Math Task
• Title（参考訳）: 強化学習指導員が算数課題で低学力者を支援する
• Authors: Sherry Ruan, Allen Nie, William Steenbergen, Jiayu He, JQ Zhang, Meng Guo, Yao Liu, Kyle Dang Nguyen, Catherine Y Wang, Rui Ying, James A Landay, Emma Brunskill
• Abstract要約: 強化学習は、開発コストを削減し、インテリジェントな学習ソフトウェアの有効性を向上させるための重要なツールとなり得る。 本研究では, 深層強化学習を用いて, 音量の概念を学習する学生に適応的な教育支援を行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.6507926764587
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Resource limitations make it hard to provide all students with one of the most effective educational interventions: personalized instruction. Reinforcement learning could be a key tool to reduce the development cost and improve the effectiveness of intelligent tutoring software that aims to provide the right support, at the right time, to a student. Here we illustrate that deep reinforcement learning can be used to provide adaptive pedagogical support to students learning about the concept of volume in a narrative storyline software. Using explainable artificial intelligence tools, we extracted interpretable insights about the pedagogical policy learned and demonstrated that the resulting policy had similar performance in a different student population. Most importantly, in both studies, the reinforcement-learning narrative system had the largest benefit for those students with the lowest initial pretest scores, suggesting the opportunity for AI to adapt and provide support for those most in need.
• Abstract（参考訳）: リソース制限は、すべての学生に最も効果的な教育介入の1つ、パーソナライズドインストラクションを提供することを困難にしている。 強化学習は、学生に適切なサポートを提供することを目的として、開発コストを削減し、インテリジェントな学習ソフトウェアの有効性を向上させるための重要なツールとなり得る。 本稿では,物語ストーリーラインソフトウェアにおけるボリュームの概念を学習する学生に適応的な教育支援を提供するために,深層強化学習が利用できることを示す。 説明可能な人工知能ツールを用いて、学習した教育政策に関する解釈可能な洞察を抽出し、その結果、異なる学生群で同様の性能を示した。 最も重要なことは、両方の研究において、強化学習の物語システムは、最下位の事前試験スコアを持つ学生にとって最大の利益をもたらし、AIが最も必要な学生に適応し支援する機会を示唆したことである。

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