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/2312.09548v2
- Date: Wed, 18 Sep 2024 17:05:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 23:35:48.051572
- 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: 本研究では,革新的な学習分析ツールの概念化,開発,展開について検討する。
学生のストレスレベル、好奇心、混乱、扇動、トピックの嗜好、学習方法などの重要なデータポイントを分析し、学習環境の総合的なビューを提供する。
この研究は、パーソナライズされたデータ駆動型教育を形成する上で、AIが果たす役割を浮き彫りにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2812395851874055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research study explores the conceptualization, development, and deployment of an innovative learning analytics tool, leveraging OpenAI's GPT-4 model to quantify student engagement, map learning progression, and evaluate diverse instructional strategies within an educational context. By analyzing critical data points such as students' stress levels, curiosity, confusion, agitation, topic preferences, and study methods, the tool provides a comprehensive view of the learning environment. It also employs Bloom's taxonomy to assess cognitive development based on student inquiries. In addition to technical evaluation through synthetic data, feedback from a survey of teaching faculty at the University of Iowa was collected to gauge perceived benefits and challenges. Faculty recognized the tool's potential to enhance instructional decision-making through real-time insights but expressed concerns about data security and the accuracy of AI-generated insights. The study outlines the design, implementation, and evaluation of the tool, highlighting its contributions to educational outcomes, practical integration within learning management systems, and future refinements needed to address privacy and accuracy concerns. This research underscores AI's role in shaping personalized, data-driven education.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,OpenAIのGPT-4モデルを利用して,学生のエンゲージメントの定量化,地図学習の進展,教育現場における多様な教育戦略の評価を行う,革新的な学習分析ツールの概念化,開発,展開について検討する。
学生のストレスレベル、好奇心、混乱、扇動、トピックの嗜好、学習方法などの重要なデータポイントを分析し、学習環境の総合的なビューを提供する。
また、ブルームの分類学を用いて、学生の質問に基づいて認知的発達を評価する。
合成データによる技術的評価に加えて、アイオワ大学の教員による調査からのフィードバックが収集され、評価された利益と課題が評価された。
学部は、リアルタイムな洞察を通じて指導的意思決定を強化するツールの可能性を認識したが、データセキュリティとAI生成された洞察の正確性に関する懸念を表明した。
この研究は、ツールの設計、実装、評価について概説し、教育成果への貢献、学習管理システムにおける実践的な統合、そしてプライバシーと精度の懸念に対処するために必要な将来の改善に焦点を当てている。
この研究は、パーソナライズされたデータ駆動型教育を形成する上で、AIが果たす役割を浮き彫りにする。
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