論文の概要: KARL: Knowledge-Aware Retrieval and Representations aid Retention and Learning in Students

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12291v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 15:08:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 18:20:20.962088
• Title: KARL: Knowledge-Aware Retrieval and Representations aid Retention and Learning in Students
• Title（参考訳）: KARL:学習者の保持と学習を支援する知識認識検索と表現
• Authors: Matthew Shu, Nishant Balepur, Shi Feng, Jordan Boyd-Graber,
• Abstract要約: フラッシュカードスケジューラは,(1)学生が知っているフラッシュカードを予測するための学生モデル,(2)これらの予測を通じて次に示すカードを選択するための教育方針に依存する。 フラッシュカードコンテンツを利用した最初のスケジューラであるコンテンツ認識スケジューリングを提案する。 我々は,DKT(Deep Knowledge Trace),検索,BERTを用いて,学生のリコールを予測する,シンプルだが効果的なコンテンツ認識学習モデルであるKARLを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.369973123919612
• License:
• Abstract: Flashcard schedulers rely on 1) student models to predict the flashcards a student knows; and 2) teaching policies to pick which cards to show next via these predictions. Prior student models, however, just use study data like the student's past responses, ignoring the text on cards. We propose content-aware scheduling, the first schedulers exploiting flashcard content. To give the first evidence that such schedulers enhance student learning, we build KARL, a simple but effective content-aware student model employing deep knowledge tracing (DKT), retrieval, and BERT to predict student recall. We train KARL by collecting a new dataset of 123,143 study logs on diverse trivia questions. KARL bests existing student models in AUC and calibration error. To ensure our improved predictions lead to better student learning, we create a novel delta-based teaching policy to deploy KARL online. Based on 32 study paths from 27 users, KARL improves learning efficiency over SOTA, showing KARL's strength and encouraging researchers to look beyond historical study data to fully capture student abilities.
• Abstract（参考訳）: Flashcardスケジューラは 1)学生が知っているフラッシュカードを予測するためのモデル 2)これらの予測によって次に示すカードを選択するための教育方針。 しかし、以前の学生モデルは、カード上のテキストを無視して、学生の過去の反応のような学習データを使用するだけである。 フラッシュカードコンテンツを利用した最初のスケジューラであるコンテンツ認識スケジューリングを提案する。 このようなスケジューラが学生の学習を促進するという最初の証拠を与えるため、深層知識追跡(DKT)、検索、BERTを用いたシンプルで効果的なコンテンツ認識学習モデルであるKARLを構築し、学生のリコールを予測する。 我々はKARLを訓練し、多様なトリビアの質問に関する123,143の調査結果を収集した。 KARLは、AUCと校正エラーで既存の学生モデルに最適である。 改良された予測が生徒の学習を改善するために、KARLをオンラインで展開するためのデルタベースの新しい教育ポリシーを作成します。 27人のユーザによる32の学習パスに基づいて、KARLはSOTAよりも学習効率を向上し、KARLの強みを示し、歴史研究データを超えて学生の能力を完全に把握するよう研究者に促している。

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