論文の概要: Curriculum Recommendations Using Transformer Base Model with InfoNCE Loss And Language Switching Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09699v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 03:09:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 17:57:13.771073
• Title: Curriculum Recommendations Using Transformer Base Model with InfoNCE Loss And Language Switching Method
• Title（参考訳）: InfoNCE損失と言語スイッチング法を用いたトランスフォーマーベースモデルを用いたカリキュラム推薦
• Authors: Xiaonan Xu, Bin Yuan, Yongyao Mo, Tianbo Song, Shulin Li
• Abstract要約: カリキュラム勧告パラダイムは、教育技術とカリキュラム開発における進化を続ける領域における学習平等の促進に特化している。 言語翻訳や障害によって引き起こされる内容の衝突や破壊に対処し、完全にアクセス可能でパーソナライズされた学習体験の創造を妨げる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7374356596021938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Curriculum Recommendations paradigm is dedicated to fostering learning equality within the ever-evolving realms of educational technology and curriculum development. In acknowledging the inherent obstacles posed by existing methodologies, such as content conflicts and disruptions from language translation, this paradigm aims to confront and overcome these challenges. Notably, it addresses content conflicts and disruptions introduced by language translation, hindrances that can impede the creation of an all-encompassing and personalized learning experience. The paradigm's objective is to cultivate an educational environment that not only embraces diversity but also customizes learning experiences to suit the distinct needs of each learner. To overcome these challenges, our approach builds upon notable contributions in curriculum development and personalized learning, introducing three key innovations. These include the integration of Transformer Base Model to enhance computational efficiency, the implementation of InfoNCE Loss for accurate content-topic matching, and the adoption of a language switching strategy to alleviate translation-related ambiguities. Together, these innovations aim to collectively tackle inherent challenges and contribute to forging a more equitable and effective learning journey for a diverse range of learners. Competitive cross-validation scores underscore the efficacy of sentence-transformers/LaBSE, achieving 0.66314, showcasing our methodology's effectiveness in diverse linguistic nuances for content alignment prediction. Index Terms-Curriculum Recommendation, Transformer model with InfoNCE Loss, Language Switching.
• Abstract（参考訳）: カリキュラム勧告パラダイムは、教育技術とカリキュラム開発における進化を続ける領域における学習平等の促進に向けられている。 コンテンツ紛争や言語翻訳の混乱など、既存の方法論によって引き起こされる固有の障害を認識するため、このパラダイムはこれらの課題に立ち向かい、克服することを目的としている。 特筆すべきは、言語翻訳によって引き起こされるコンテンツの衝突と混乱であり、全包括的でパーソナライズされた学習体験の作成を妨げる障害である。 このパラダイムの目的は、多様性を受け入れるだけでなく、各学習者の異なるニーズに合わせて学習体験をカスタマイズする教育環境を育むことである。 これらの課題を克服するため、私たちのアプローチはカリキュラム開発とパーソナライズドラーニングにおける注目すべき貢献に基づいて、3つの重要なイノベーションを導入しました。 これには、計算効率を向上させるためのTransformer Base Modelの統合、正確なコンテンツトピックマッチングのためのInfoNCE Lossの実装、翻訳関連の曖昧さを軽減するための言語切替戦略の導入が含まれる。 これらのイノベーションは共に、固有の課題に一括して取り組み、多様な学習者のためのより公平で効果的な学習の旅に貢献することを目的としている。 コンテントアライメント予測のための多種多様な言語的ニュアンスにおける手法の有効性を示す。 索引項(index terms-curriculum recommendation)、情報損失を伴うトランスフォーマーモデル、言語スイッチング。

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