論文の概要: Mastery Guided Non-parametric Clustering to Scale-up Strategy Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10210v1
• Date: Thu, 4 Jan 2024 17:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 09:17:34.036742
• Title: Mastery Guided Non-parametric Clustering to Scale-up Strategy Prediction
• Title（参考訳）: スケールアップ戦略予測のためのマスターガイド非パラメトリッククラスタリング
• Authors: Anup Shakya, Vasile Rus, Deepak Venugopal
• Abstract要約: Node2Vecをベースとした表現を学び、熟達度やスキルレベルの対称性を符号化します。 我々は,MATHiaの大規模データセットから数学学習の戦略を学習するために,本モデルを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1049608786515839
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Predicting the strategy (sequence of concepts) that a student is likely to use in problem-solving helps Adaptive Instructional Systems (AISs) better adapt themselves to different types of learners based on their learning abilities. This can lead to a more dynamic, engaging, and personalized experience for students. To scale up training a prediction model (such as LSTMs) over large-scale education datasets, we develop a non-parametric approach to cluster symmetric instances in the data. Specifically, we learn a representation based on Node2Vec that encodes symmetries over mastery or skill level since, to solve a problem, it is natural that a student's strategy is likely to involve concepts in which they have gained mastery. Using this representation, we use DP-Means to group symmetric instances through a coarse-to-fine refinement of the clusters. We apply our model to learn strategies for Math learning from large-scale datasets from MATHia, a leading AIS for middle-school math learning. Our results illustrate that our approach can consistently achieve high accuracy using a small sample that is representative of the full dataset. Further, we show that this approach helps us learn strategies with high accuracy for students at different skill levels, i.e., leveraging symmetries improves fairness in the prediction model.
• Abstract（参考訳）: 学生が問題解決に使用するであろう戦略(概念の系列)を予測することは、適応型指導システム(aiss)が学習能力に基づいて異なるタイプの学習者に適応するのに役立つ。 これは学生にとってよりダイナミックでエンゲージメントがあり、パーソナライズされた体験をもたらす可能性がある。 大規模学習データセット上での予測モデル(LSTMなど)のトレーニングをスケールアップするために、データ内のクラスタ対称インスタンスに対する非パラメトリックアプローチを開発する。 具体的には,Node2Vecをベースとして,習得度やスキルレベルよりも対称性を符号化した表現を学習し,課題を解決するために,学生の戦略が習得した概念を巻き込むのは当然である。 この表現を用いて,クラスタの粗い細粒化を通じて対称インスタンスをグループ化するdp-meansを用いた。 我々は,中学校数学学習のAISであるMATHiaの大規模データセットから数学学習の戦略を学習するために,本モデルを適用した。 その結果,本手法は,完全なデータセットを表す小さなサンプルを用いて,一貫して高い精度を達成できることがわかった。 さらに, この手法は, 異なるスキルレベルの学生に対して, 高い精度で戦略を学習する上で有効であること, 予測モデルの公平性を向上させること, を示す。

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