論文の概要: Enhancing Instructional Quality: Leveraging Computer-Assisted Textual
Analysis to Generate In-Depth Insights from Educational Artifacts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03920v1
- Date: Wed, 6 Mar 2024 18:29:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 13:49:48.433053
- Title: Enhancing Instructional Quality: Leveraging Computer-Assisted Textual
Analysis to Generate In-Depth Insights from Educational Artifacts
- Title（参考訳）: 教育の質を高める:教育成果物から深い洞察を生み出すためのコンピュータ支援テクスチャ分析の活用
- Authors: Zewei Tian, Min Sun, Alex Liu, Shawon Sarkar, Jing Liu
- Abstract要約: 本研究では、人工知能(AI)と機械学習(ML)が教育内容、教師の談話、学生の反応を分析して教育改善を促進する方法について検討する。
私たちは、教師のコーチング、学生のサポート、コンテンツ開発など、AI/ML統合が大きな利点をもたらす重要な領域を特定します。
本稿では,AI/ML技術と教育的目標との整合性の重要性を強調し,その教育的可能性を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.617709093240231
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper explores the transformative potential of computer-assisted textual
analysis in enhancing instructional quality through in-depth insights from
educational artifacts. We integrate Richard Elmore's Instructional Core
Framework to examine how artificial intelligence (AI) and machine learning (ML)
methods, particularly natural language processing (NLP), can analyze
educational content, teacher discourse, and student responses to foster
instructional improvement. Through a comprehensive review and case studies
within the Instructional Core Framework, we identify key areas where AI/ML
integration offers significant advantages, including teacher coaching, student
support, and content development. We unveil patterns that indicate AI/ML not
only streamlines administrative tasks but also introduces novel pathways for
personalized learning, providing actionable feedback for educators and
contributing to a richer understanding of instructional dynamics. This paper
emphasizes the importance of aligning AI/ML technologies with pedagogical goals
to realize their full potential in educational settings, advocating for a
balanced approach that considers ethical considerations, data quality, and the
integration of human expertise.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,コンピュータ支援型テキスト分析の教育成果物からの深い洞察を通して,教育的品質向上への転換の可能性について考察する。
我々はリチャード・エルモアのInstructional Core Frameworkを統合し、人工知能(AI)と機械学習(ML)の手法、特に自然言語処理(NLP)がどのように教育内容、教師の談話、学生の反応を分析して教育改善を促進するかを検討する。
Instructional Core Frameworkの包括的なレビューとケーススタディを通じて、教師のコーチング、学生のサポート、コンテンツ開発など、AI/ML統合が大きなメリットをもたらす重要な領域を特定します。
私たちは、ai/mlが管理タスクを合理化するだけでなく、パーソナライズされた学習のための新しい経路を導入し、教育者に対してアクション可能なフィードバックを提供し、インストラクショナルダイナミクスのよりリッチな理解に寄与することを示すパターンを公開します。
本稿では,ai/ml技術を教育的目標と整合させることの重要性を強調し,倫理的考察,データ品質,人間的専門知識の統合を考慮したバランスのとれたアプローチを提唱する。
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