論文の概要: Revealing Networks: Understanding Effective Teacher Practices in AI-Supported Classrooms using Transmodal Ordered Network Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10826v1
• Date: Sun, 17 Dec 2023 21:50:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 14:22:28.349670
• Title: Revealing Networks: Understanding Effective Teacher Practices in AI-Supported Classrooms using Transmodal Ordered Network Analysis
• Title（参考訳）: Revealing Networks: Transmodal Ordered Network Analysis を用いたAI支援教室における効果的な教員の実践理解
• Authors: Conrad Borchers, Yeyu Wang, Shamya Karumbaiah, Muhammad Ashiq, David Williamson Shaffer, Vincent Aleven
• Abstract要約: 本研究は,AI教師と連携した数学教室において,システム内学習の伝統的な指標に関連する効果的な教員の実践を理解するために,トランスモーダル順序ネットワーク分析を用いた。 教師の実践を学生の学習率で比較すると,低学率の生徒はモニタリング後,より有意な使用感を示した。 学習率の低い生徒は、高学率の学生と同様の学習行動を示し、教師の正しい試みを繰り返した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9187505256430948
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning analytics research increasingly studies classroom learning with AI-based systems through rich contextual data from outside these systems, especially student-teacher interactions. One key challenge in leveraging such data is generating meaningful insights into effective teacher practices. Quantitative ethnography bears the potential to close this gap by combining multimodal data streams into networks of co-occurring behavior that drive insight into favorable learning conditions. The present study uses transmodal ordered network analysis to understand effective teacher practices in relationship to traditional metrics of in-system learning in a mathematics classroom working with AI tutors. Incorporating teacher practices captured by position tracking and human observation codes into modeling significantly improved the inference of how efficiently students improved in the AI tutor beyond a model with tutor log data features only. Comparing teacher practices by student learning rates, we find that students with low learning rates exhibited more hint use after monitoring. However, after an extended visit, students with low learning rates showed learning behavior similar to their high learning rate peers, achieving repeated correct attempts in the tutor. Observation notes suggest conceptual and procedural support differences can help explain visit effectiveness. Taken together, offering early conceptual support to students with low learning rates could make classroom practice with AI tutors more effective. This study advances the scientific understanding of effective teacher practice in classrooms learning with AI tutors and methodologies to make such practices visible.
• Abstract（参考訳）: 学習分析研究は、これらのシステム外のリッチなコンテキストデータ、特に学生と教師の相互作用を通じて、aiベースのシステムによる教室学習をますます研究している。 このようなデータを活用する上で重要な課題のひとつは、効果的な教師の実践に関する有意義な洞察を生み出すことだ。 定量的ethnographyは、マルチモーダルなデータストリームを、適切な学習条件への洞察を促す共起行動のネットワークに組み合わせることで、このギャップを埋める可能性を秘めている。 本研究は,AI教師と連携した数学教室において,システム内学習の伝統的な指標に関連する効果的な教員の実践を理解するために,トランスモーダル順序ネットワーク分析を用いた。 位置追跡と人間の観察コードから取得した教師のプラクティスをモデリングに組み込むことで、aiチューターにおける生徒の効率が、チューターログデータのみのモデルよりも大幅に向上した。 生徒の学習率による教師の慣行を比較すると,学習率の低い生徒はモニタリング後のヒントがより多く示された。 しかし, 長期訪問後, 学習率の低い生徒は, 高学率の学生と同様の学習行動を示し, 繰り返し, 学習者の正しい試みを行った。 観察ノートは、概念的および手続き的サポートの違いが訪問の有効性を説明するのに役立つことを示唆している。 学習率の低い学生に早期の概念的支援を提供することで、ai教師による授業実践をより効果的にすることができる。 本研究は,AI教師と方法論を用いた授業における効果的な教員の実践の科学的理解を深め,その実践を可視化するものである。

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