論文の概要: Integrating AI and Learning Analytics for Data-Driven Pedagogical
Decisions and Personalized Interventions in Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09548v1
- Date: Fri, 15 Dec 2023 06:00:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-18 17:02:32.651250
- Title: Integrating AI and Learning Analytics for Data-Driven Pedagogical
Decisions and Personalized Interventions in Education
- Title（参考訳）: データ駆動型教育決定のためのAIと学習分析の統合と教育におけるパーソナライズされた介入
- Authors: Ramteja Sajja, Yusuf Sermet, David Cwiertny, Ibrahim Demir
- Abstract要約: 本研究は,革新的な学習分析ツールの概念化,開発,展開について考察する。
本ツールは,学生のエンゲージメントの定量化,学習進行のマップ化,および多様な指導戦略の有効性の評価を目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30723404270319693
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research study delves into the conceptualization, development, and
deployment of an innovative learning analytics tool, leveraging the
capabilities of OpenAI's GPT-4 model. This tool is designed to quantify student
engagement, map learning progression, and evaluate the efficacy of diverse
instructional strategies within an educational context. Through the analysis of
various critical data points such as students' stress levels, curiosity,
confusion, agitation, topic preferences, and study methods, the tool offers a
rich, multi-dimensional view of the learning environment. Furthermore, it
employs Bloom's taxonomy as a framework to gauge the cognitive levels addressed
by students' questions, thereby elucidating their learning progression. The
information gathered from these measurements can empower educators by providing
valuable insights to enhance teaching methodologies, pinpoint potential areas
for improvement, and craft personalized interventions for individual students.
The study articulates the design intricacies, implementation strategy, and
thorough evaluation of the learning analytics tool, underscoring its
prospective contributions to enhancing educational outcomes and bolstering
student success. Moreover, the practicalities of integrating the tool within
existing educational platforms and the requisite robust, secure, and scalable
technical infrastructure are addressed. This research opens avenues for
harnessing AI's potential in shaping the future of education, facilitating
data-driven pedagogical decisions, and ultimately fostering a more conducive,
personalized learning environment.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,OpenAIのGPT-4モデルの能力を活用して,革新的な学習分析ツールの概念化,開発,展開について考察する。
このツールは、学生のエンゲージメントの定量化、学習の進展のマップ化、および教育文脈における多様な教育戦略の有効性の評価を目的としている。
学生のストレスレベル、好奇心、混乱、扇動、トピックの嗜好、学習方法など、さまざまな重要なデータポイントの分析を通じて、学習環境のリッチで多次元的なビューを提供する。
さらに、ブルームの分類法を、学生の質問に対する認知レベルを測定する枠組みとして採用し、学習の進行を解明する。
これらの測定から得られた情報は、教育方法論を強化するための貴重な洞察を提供し、改善のための潜在的な領域を特定し、個々の学生にパーソナライズされた介入を行うことによって、教育者に与えることができる。
この研究は、学習分析ツールの設計の複雑さ、実装戦略、徹底的な評価を特徴付け、教育成果の向上と学生の成功の促進にその将来的な貢献を強調するものである。
さらに、既存の教育プラットフォームにツールを統合する実用性や、堅牢でセキュアでスケーラブルな技術基盤にも対処している。
この研究は、AIが教育の未来を形作る可能性を生かし、データ駆動型教育的意思決定を促進し、最終的にはより円滑でパーソナライズされた学習環境を育むための道を開く。
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