論文の概要: 3DG: A Framework for Using Generative AI for Handling Sparse Learner Performance Data From Intelligent Tutoring Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01746v1
• Date: Mon, 29 Jan 2024 22:34:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-11 16:03:59.854225
• Title: 3DG: A Framework for Using Generative AI for Handling Sparse Learner Performance Data From Intelligent Tutoring Systems
• Title（参考訳）: 3DG: インテリジェントチューニングシステムからのスパース学習者パフォーマンスデータの処理に生成AIを使用するフレームワーク
• Authors: Liang Zhang, Jionghao Lin, Conrad Borchers, Meng Cao, Xiangen Hu
• Abstract要約: 本稿では, テンソル因子化と高次生成モデルを組み合わせた新しいアプローチである3DGフレームワーク(デンシフィケーション・アンド・ジェネレーション用3次元テンソル)を紹介する。 このフレームワークは、学習性能のスケーラブルでパーソナライズされたシミュレーションを効果的に生成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.70004627901319
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning performance data (e.g., quiz scores and attempts) is significant for understanding learner engagement and knowledge mastery level. However, the learning performance data collected from Intelligent Tutoring Systems (ITSs) often suffers from sparsity, impacting the accuracy of learner modeling and knowledge assessments. To address this, we introduce the 3DG framework (3-Dimensional tensor for Densification and Generation), a novel approach combining tensor factorization with advanced generative models, including Generative Adversarial Network (GAN) and Generative Pre-trained Transformer (GPT), for enhanced data imputation and augmentation. The framework operates by first representing the data as a three-dimensional tensor, capturing dimensions of learners, questions, and attempts. It then densifies the data through tensor factorization and augments it using Generative AI models, tailored to individual learning patterns identified via clustering. Applied to data from an AutoTutor lesson by the Center for the Study of Adult Literacy (CSAL), the 3DG framework effectively generated scalable, personalized simulations of learning performance. Comparative analysis revealed GAN's superior reliability over GPT-4 in this context, underscoring its potential in addressing data sparsity challenges in ITSs and contributing to the advancement of personalized educational technology.
• Abstract（参考訳）: パフォーマンスデータ(例えばクイズスコアや試み)の学習は、学習者のエンゲージメントと知識習得のレベルを理解する上で重要である。 しかし、知的学習システム(itss)から収集された学習性能データは、しばしばスパーシティに苦しめられ、学習者のモデリングと知識評価の精度に影響を及ぼす。 そこで本稿では、3dgフレームワーク(3-dimensional tensor for densification and generation)について紹介する。これはテンソル因子分解と、gan(generative adversarial network)とgpt(generative pre-trained transformer)を含む先進的生成モデルを組み合わせた新しいアプローチである。 このフレームワークは、まずデータを3次元テンソルとして表現し、学習者、質問、試行の次元をキャプチャする。 そして、テンソル因子化を通じてデータを密度化し、クラスタリングによって特定される個々の学習パターンに合わせて生成AIモデルを使用して拡張する。 成人リテラシー研究センター(csal)によるオートチュータ授業のデータに適用すると、3dgフレームワークは、学習パフォーマンスのスケーラブルでパーソナライズされたシミュレーションを効果的に生成した。 比較分析により、GANはGPT-4よりも信頼性が優れており、ITSにおけるデータ疎性問題に対処し、パーソナライズされた教育技術の進歩に寄与する可能性を示している。

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