論文の概要: Implementing Learning Principles with a Personal AI Tutor: A Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13060v1
- Date: Sun, 10 Sep 2023 15:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-01 12:25:18.332545
- Title: Implementing Learning Principles with a Personal AI Tutor: A Case Study
- Title（参考訳）: パーソナルAIチュータによる学習原理の実装 : 事例研究
- Authors: Ambroise Baillifard, Maxime Gabella, Pamela Banta Lavenex, Corinna S.
Martarelli
- Abstract要約: 本研究は,人間の学習過程をモデル化し,学術的性能を効果的に向上するパーソナルAIチューターの能力を示す。
プログラムにAIチューターを統合することで、教育者は、学習科学の原則に基づくパーソナライズされた学習体験を学生に提供することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.94944680995069
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective learning strategies based on principles like personalization,
retrieval practice, and spaced repetition are often challenging to implement
due to practical constraints. Here we explore the integration of AI tutors to
complement learning programs in accordance with learning sciences. A
semester-long study was conducted at UniDistance Suisse, where an AI tutor app
was provided to psychology students taking a neuroscience course (N=51). After
automatically generating microlearning questions from existing course materials
using GPT-3, the AI tutor developed a dynamic neural-network model of each
student's grasp of key concepts. This enabled the implementation of distributed
retrieval practice, personalized to each student's individual level and
abilities. The results indicate that students who actively engaged with the AI
tutor achieved significantly higher grades. Moreover, active engagement led to
an average improvement of up to 15 percentile points compared to a parallel
course without AI tutor. Additionally, the grasp strongly correlated with the
exam grade, thus validating the relevance of neural-network predictions. This
research demonstrates the ability of personal AI tutors to model human learning
processes and effectively enhance academic performance. By integrating AI
tutors into their programs, educators can offer students personalized learning
experiences grounded in the principles of learning sciences, thereby addressing
the challenges associated with implementing effective learning strategies.
These findings contribute to the growing body of knowledge on the
transformative potential of AI in education.
- Abstract（参考訳）: パーソナライゼーションや検索プラクティス,空間的反復といった原則に基づいた効果的な学習戦略は,実用上の制約から実施が難しい場合が多い。
ここでは,学習科学に基づく学習プログラムを補完するai教材の統合について検討する。
片距離スイスで1学期にわたる研究が行われ、心理学の学生が神経科学のコースを受講する(n=51)ためのaiチューターアプリが提供された。
GPT-3を用いて既存の教材からマイクロラーニング質問を自動的に生成した後、AIチューターは各学生が鍵概念を把握した動的ニューラルネットワークモデルを開発した。
これにより,各生徒の個人レベルと能力に合わせた分散検索の実践が可能となった。
その結果,ai指導員に積極的に携わる学生の成績は有意に高かった。
さらに、アクティブなエンゲージメントは、AI教師なしの並列コースと比較して、最大15%の改善につながった。
さらに,知能は試験成績と強く相関し,ニューラルネットワーク予測の妥当性を検証した。
本研究は,人間の学習過程をモデル化し,学術的性能を効果的に向上するパーソナルAIチューターの能力を示す。
aiの教師をプログラムに統合することで、教育者は学習科学の原則に基づくパーソナライズされた学習体験を学生に提供することができる。
これらの発見は、教育におけるAIの変革的ポテンシャルに関する知識の増大に寄与する。
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