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: 翻訳完了
- 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。
関連論文リスト
- Enhancing AI-Driven Education: Integrating Cognitive Frameworks, Linguistic Feedback Analysis, and Ethical Considerations for Improved Content Generation [0.0]
本稿では,4つの関連研究から洞察を合成し,AI駆動型教育ツールの強化のための包括的枠組みを提案する。
我々は、認知アセスメントフレームワーク、AI生成フィードバックの言語分析、倫理設計原則を統合し、効果的で責任のあるAIツールの開発を指導する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-01T06:36:21Z) - Form-Substance Discrimination: Concept, Cognition, and Pedagogy [55.2480439325792]
本稿では,高等教育におけるカリキュラム開発に欠かせない学習成果として,フォーム・サブスタンス・差別について検討する。
本稿では,カリキュラム設計,評価実践,明示的な指導を通じて,この能力を育成するための実践的戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-01T04:15:56Z) - LLM Agents for Education: Advances and Applications [49.3663528354802]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、タスクの自動化と多様な教育アプリケーションにおけるイノベーションの推進において、顕著な能力を示した。
本調査は、LLMエージェントの総合的技術概要を提供することを目的としており、学習者や教育者のより大きな利益に対する影響を高めるために、さらなる研究と協力を促進することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-14T11:53:44Z) - Enhancing Higher Education with Generative AI: A Multimodal Approach for Personalised Learning [2.334887570960192]
本研究は,高等教育分野におけるジェネレーティブAI(GenAI)の可能性を探るものである。
我々は、幅広い教育的クエリに対処するGenAIの可能性を示す。
本研究は,実践的なWebアプリケーションを実証することにより,よりダイナミックで応答性の高い教育環境を育成するために,GenAI技術を統合することの必須事項を浮き彫りにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-11T09:29:29Z) - AI in Education: Rationale, Principles, and Instructional Implications [0.0]
ChatGPTのような生成AIは、人間のようなコンテンツを作り、その教育的役割について疑問を呈する。
この研究は、AIが真の認知的努力を補うのではなく、確実に補完する意図的な戦略を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-02T14:08:07Z) - Human-Centric eXplainable AI in Education [0.0]
本稿では,教育現場における人間中心型eXplainable AI(HCXAI)について検討する。
学習成果の向上、ユーザ間の信頼の向上、AI駆動ツールの透明性確保における役割を強調している。
ユーザ理解とエンゲージメントを優先するHCXAIシステムの開発のための包括的なフレームワークを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-18T14:02:47Z) - Comprehensive AI Assessment Framework: Enhancing Educational Evaluation with Ethical AI Integration [0.0]
本稿では、Perkins、Furze、Roe、MacVaughによるAIA(AIAS)の進化版である包括的AIアセスメントフレームワーク(CAIAF)について述べる。
CAIAFは厳格な倫理的ガイドラインを取り入れており、教育レベルと高度なAI能力に基づいて明確に区別されている。
このフレームワークは、より良い学習結果を保証するとともに、学術的完全性を維持し、AIの責任ある利用を促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T07:18:42Z) - Evaluating and Optimizing Educational Content with Large Language Model Judgments [52.33701672559594]
言語モデル(LM)を教育専門家として活用し,学習結果に対する様々な指導の影響を評価する。
本稿では,一方のLMが他方のLMの判断を報酬関数として利用して命令材料を生成する命令最適化手法を提案する。
ヒトの教師によるこれらのLM生成ワークシートの評価は、LM判定と人間の教師の嗜好との間に有意な整合性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T09:09:15Z) - Towards Automated Knowledge Integration From Human-Interpretable Representations [55.2480439325792]
我々は,情報メタ学習の原理を理論的に導入・動機付けし,自動的かつ制御可能な帰納バイアス選択を可能にする。
データ効率と一般化を改善するための情報メタラーニングのメリットと限界を実証的に示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-25T15:08:37Z) - Toward enriched Cognitive Learning with XAI [44.99833362998488]
本稿では,人工知能(AI)ツールによる認知学習のためのインテリジェントシステム(CL-XAI)を提案する。
CL-XAIの使用は、学習者が問題解決スキルを高めるために問題に取り組むゲームインスパイアされた仮想ユースケースで説明される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T16:13:47Z) - Multimodality of AI for Education: Towards Artificial General
Intelligence [14.121655991753483]
マルチモーダル人工知能(AI)アプローチは、教育的文脈における人工知能(AGI)の実現に向けた道を歩んでいる。
この研究は、認知フレームワーク、高度な知識表現、適応学習機構、多様なマルチモーダルデータソースの統合など、AGIの重要な側面を深く掘り下げている。
本稿は、AGI開発における今後の方向性と課題に関する洞察を提供する、教育におけるマルチモーダルAIの役割の意味についても論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-10T23:32:55Z) - Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language
Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements [55.2480439325792]
このプロジェクトは、高度自然言語処理(NLP)技術により、オンラインC2Cマーケットプレースにおける人身売買の急激な問題に取り組む。
我々は、最小限の監督で擬似ラベル付きデータセットを生成する新しい手法を導入し、最先端のNLPモデルをトレーニングするための豊富なリソースとして機能する。
重要な貢献は、Integrated Gradientsを使った解釈可能性フレームワークの実装であり、法執行にとって重要な説明可能な洞察を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T02:45:01Z) - Towards Verifiable Generation: A Benchmark for Knowledge-aware Language Model Attribution [48.86322922826514]
本稿では,知識認識型言語モデル属性(KaLMA)の新たな課題について述べる。
まず、属性のソースを構造化されていないテキストから知識グラフ(KG)に拡張し、そのリッチな構造は属性のパフォーマンスと作業シナリオの両方に役立ちます。
第2に,不完全な知識リポジトリを考慮した「意識的非能力」の設定を提案する。
第3に,テキスト品質,引用品質,引用アライメントを含む総合的な自動評価指標を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-09T11:45:59Z) - Artificial Intelligence-Enabled Intelligent Assistant for Personalized
and Adaptive Learning in Higher Education [0.2812395851874055]
本稿では,AIIA(Artificial Intelligence-Enabled Intelligent Assistant)という,高等教育におけるパーソナライズおよび適応学習のための新しいフレームワークを提案する。
AIIAシステムは、高度なAIと自然言語処理(NLP)技術を活用して、対話的で魅力的な学習プラットフォームを構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-19T19:31:15Z) - Towards Applying Powerful Large AI Models in Classroom Teaching:
Opportunities, Challenges and Prospects [5.457842083043013]
本稿では,人工知能(AI)を用いた授業実践の促進を目的とした,インタラクティブなシナリオのシリーズを提案する。
教師と学生の対話を強化し、充実させるAIの可能性を探り、教育の質を向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-05T11:09:13Z) - Knowledge Graph Augmented Network Towards Multiview Representation
Learning for Aspect-based Sentiment Analysis [96.53859361560505]
本稿では,知識グラフ拡張ネットワーク(KGAN)を提案する。
KGANは感情の特徴表現を、文脈、構文、知識に基づく複数の視点から捉えている。
3つの人気のあるABSAベンチマークの実験は、我々のKGANの有効性と堅牢性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-13T08:25:53Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z) - Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z) - A general framework for scientifically inspired explanations in AI [76.48625630211943]
我々は、AIシステムの説明を実装可能な一般的なフレームワークの理論的基盤として、科学的説明の構造の概念をインスタンス化する。
このフレームワークは、AIシステムの"メンタルモデル"を構築するためのツールを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-02T10:32:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。