論文の概要: Thinking beyond chatbots' threat to education: Visualizations to
elucidate the writing and coding process
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14342v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 22:11:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 12:21:56.766744
- Title: Thinking beyond chatbots' threat to education: Visualizations to
elucidate the writing and coding process
- Title(参考訳): チャットボットの教育への脅威を超えて考える--文字とコーディングプロセスの可視化
- Authors: Badri Adhikari
- Abstract要約: 言語教育と学習のための教育実践のランドスケープは、主に結果駆動のアプローチに焦点が当てられている。
最近の大規模言語モデルのアクセシビリティは、これらのアプローチを徹底的に破壊している。
本研究は,学習者の書面やプログラミングプロセスの本質的および教えられた能力を要約する,新しい可視化ツールを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The landscape of educational practices for teaching and learning languages
has been predominantly centered around outcome-driven approaches. The recent
accessibility of large language models has thoroughly disrupted these
approaches. As we transform our language teaching and learning practices to
account for this disruption, it is important to note that language learning
plays a pivotal role in developing human intelligence. Writing and computer
programming are two essential skills integral to our education systems. What
and how we write shapes our thinking and sets us on the path of self-directed
learning. While most educators understand that `process' and `product' are both
important and inseparable, in most educational settings, providing constructive
feedback on a learner's formative process is challenging. For instance, it is
straightforward in computer programming to assess whether a learner-submitted
code runs. However, evaluating the learner's creative process and providing
meaningful feedback on the process can be challenging. To address this
long-standing issue in education (and learning), this work presents a new set
of visualization tools to summarize the inherent and taught capabilities of a
learner's writing or programming process. These interactive Process
Visualizations (PVs) provide insightful, empowering, and personalized
process-oriented feedback to the learners. The toolbox is ready to be tested by
educators and learners and is publicly available at www.processfeedback.org.
Focusing on providing feedback on a learner's process--from self, peers, and
educators--will facilitate learners' ability to acquire higher-order skills
such as self-directed learning and metacognition.
- Abstract(参考訳): 言語教育と学習のための教育実践の展望は、主に結果駆動のアプローチを中心にしている。
最近の大規模言語モデルのアクセシビリティは、これらのアプローチを徹底的に妨げている。
この混乱を考慮し、言語教育と学習プラクティスを変革する上で、言語学習が人間の知性の発展において重要な役割を担っていることに注意する必要がある。
ライティングとコンピュータプログラミングは、教育システムにとって不可欠な2つのスキルです。
何とどのように書くかが思考を形作り、自己指向学習の道筋を定めている。
ほとんどの教育者は、‘プロセス’と‘プロダクト’はどちらも重要かつ不可分であることを理解しているが、ほとんどの教育環境では、学習者の形成過程に対する建設的なフィードバックを提供することは困難である。
例えば、学習者が入力したコードが実行されるかどうかをコンピュータプログラミングで評価するのは簡単である。
しかし、学習者の創造的プロセスを評価し、プロセスに対して有意義なフィードバックを提供するのは難しい。
教育(および学習)におけるこの長年の課題に対処するため、本研究では、学習者の執筆やプログラミングプロセスの本質的で教えられた能力を要約する、新しい可視化ツールセットを提案する。
これらの対話型プロセス可視化(PV)は、学習者に洞察力、権限、パーソナライズされたプロセス指向のフィードバックを提供する。
ツールボックスは、教育者や学習者がテストする準備ができており、www.processfeedback.orgで公開されている。
学習者のプロセス - 自己、仲間、教育者から - に対するフィードバックを提供することに重点を置くことで、学習者の自己指向学習やメタ認知といった高次スキル獲得能力が向上する。
関連論文リスト
- Enhancing Instructional Quality: Leveraging Computer-Assisted Textual
Analysis to Generate In-Depth Insights from Educational Artifacts [13.617709093240231]
本研究では、人工知能(AI)と機械学習(ML)が教育内容、教師の談話、学生の反応を分析して教育改善を促進する方法について検討する。
私たちは、教師のコーチング、学生のサポート、コンテンツ開発など、AI/ML統合が大きな利点をもたらす重要な領域を特定します。
本稿では,AI/ML技術と教育的目標との整合性の重要性を強調し,その教育的可能性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T18:29:18Z) - YODA: Teacher-Student Progressive Learning for Language Models [82.0172215948963]
本稿では,教師が指導するプログレッシブ・ラーニング・フレームワークであるYodaを紹介する。
モデルファインチューニングの有効性を向上させるために,教師の教育過程をエミュレートする。
実験の結果, YODAのデータによるLLaMA2のトレーニングにより, SFTは大幅に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T14:32:15Z) - Tapping into the Natural Language System with Artificial Languages when
Learning Programming [7.5520627446611925]
本研究の目的は,言語学習機構の活性化による学習プログラムの強化を図り,その実現可能性を検討することである。
我々は,人工言語の学習をカリキュラムに簡単に組み込むことができることを観察した。
しかし,本研究の文脈では,学生がまず人工言語を学ぶと,プログラミング能力に有意な利益が得られなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-12T07:08:55Z) - Anticipating User Needs: Insights from Design Fiction on Conversational
Agents for Computational Thinking [10.843768642016242]
本研究では,演習を通じて学生を段階的に指導する対話エージェントを構想し,その指導方法を教育的背景,スキルと欠陥,学習嗜好を意識して調整する。
本稿では,計算思考とコンピュータプログラミングの教育を指向した学習エージェントの今後の実装について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-12T16:19:03Z) - Teacher Perception of Automatically Extracted Grammar Concepts for L2
Language Learning [66.79173000135717]
本研究は、カンナダ語とマラティ語という2つのインドの言語教育に適用する。
我々は、形態素構文(単語順、一致、ケースマーキング、または単語形成の学習)と意味論(語彙の学習)に関する疑問に答える自然なテキストコーパスから記述を抽出する。
我々は,北米の学校から言語教育者の助けを借りて手作業による評価を行い,教材が授業の準備や学習者評価に利用できる可能性を見出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-27T18:17:29Z) - Personalization, Cognition, and Gamification-based Programming Language
Learning: A State-of-the-Art Systematic Literature Review [0.13053649021965597]
計算機科学におけるプログラミングコースは、多くの学生にとって最初のコンピュータプログラミング入門であることが多いため、重要である。
現在の大学講堂でよく使われている学習モデルでは、モチベーションや学習への参加が欠如していることが多い。
本稿では,プログラミングコースにおける効果的パーソナライズされたゲーミフィケーション介入の設計と実装に関する知見を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T05:14:23Z) - Giving Feedback on Interactive Student Programs with Meta-Exploration [74.5597783609281]
ウェブサイトやゲームのようなインタラクティブなソフトウェアを開発することは、特にコンピュータ科学を学ぶための魅力的な方法である。
標準的アプローチでは、インストラクターは、学生が実装した対話型プログラムを手動で評価する必要がある。
Code.orgのような何百万ものオンラインプラットフォームは、インタラクティブなプログラムを実装するための代入に関するフィードバックを提供することができない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-16T10:00:23Z) - Teacher Perception of Automatically Extracted Grammar Concepts for L2
Language Learning [91.49622922938681]
本稿では,文法の異なる側面の記述を自動的に発見・可視化する自動フレームワークを提案する。
具体的には、形態素構文と意味論に関する疑問に答える自然なテキストコーパスから記述を抽出する。
この手法をインド語、カンナダ語、マラタイ語に応用するが、これは英語とは異なり、十分に発達した教育資源を持たない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-10T14:52:22Z) - Teachable Reinforcement Learning via Advice Distillation [161.43457947665073]
外部教師が提供した構造化アドバイスから学習する「教育可能な」意思決定システムに基づく対話型学習のための新しい指導パラダイムを提案する。
我々は、アドバイスから学ぶエージェントが、標準的な強化学習アルゴリズムよりも人的監督力の少ない新しいスキルを習得できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-19T03:22:57Z) - LISA: Learning Interpretable Skill Abstractions from Language [85.20587800593293]
言語条件による実演から多種多様な解釈可能なスキルを学習できる階層型模倣学習フレームワークを提案する。
本手法は, 逐次的意思決定問題において, 言語に対するより自然な条件付け方法を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T19:43:24Z) - ClassCode: An Interactive Teaching and Learning Environment for
Programming Education in Classrooms [7.156054045963555]
教室でのプログラミング教育に適したWebベースの環境であるClassCodeを紹介する。
学生は、インストラクターが自己のペースで準備したオンラインチュートリアルを受講することができる。チュートリアルにインターリーブされたインタラクティブなコーディング演習を実行することで、理解を深めることができる。
ClassCodeは、各学生のすべてのインタラクションを追跡し、それをインストラクタに要約する。これは進捗レポートとして機能し、インストラクタがコース資料の追加説明や改訂を行うのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-22T18:28:16Z)
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。