論文の概要: Representational Alignment Supports Effective Machine Teaching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04302v2
• Date: Tue, 04 Feb 2025 13:18:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:54:22.163014
• Title: Representational Alignment Supports Effective Machine Teaching
• Title（参考訳）: Representational Alignmentは効果的な機械教育を支援する
• Authors: Ilia Sucholutsky, Katherine M. Collins, Maya Malaviya, Nori Jacoby, Weiyang Liu, Theodore R. Sumers, Michalis Korakakis, Umang Bhatt, Mark Ho, Joshua B. Tenenbaum, Brad Love, Zachary A. Pardos, Adrian Weller, Thomas L. Griffiths,
• Abstract要約: GRADEは、教育と表現的アライメントを研究するための新しい制御された実験環境である。 学生との表現的整合性が向上し,生徒の学習成果が向上することがわかった。 しかし、この効果は、教えられているクラスのサイズと表現の多様性によって中和される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.19197059407121
• License:
• Abstract: A good teacher should not only be knowledgeable, but should also be able to communicate in a way that the student understands -- to share the student's representation of the world. In this work, we introduce a new controlled experimental setting, GRADE, to study pedagogy and representational alignment. We use GRADE through a series of machine-machine and machine-human teaching experiments to characterize a utility curve defining a relationship between representational alignment, teacher expertise, and student learning outcomes. We find that improved representational alignment with a student improves student learning outcomes (i.e., task accuracy), but that this effect is moderated by the size and representational diversity of the class being taught. We use these insights to design a preliminary classroom matching procedure, GRADE-Match, that optimizes the assignment of students to teachers. When designing machine teachers, our results suggest that it is important to focus not only on accuracy, but also on representational alignment with human learners.
• Abstract（参考訳）: 優れた教師は、知識のあるだけでなく、学生が理解している方法でコミュニケーションし、学生の世界の表現を共有することもできなければならない。 本研究では,新しい制御された実験環境であるGRADEを導入し,教育的・表現的アライメントについて検討する。 我々はGRADEを機械機械と機械人間による教育実験を通じて利用し、表現的アライメント、教師の専門知識、および学生の学習結果の関係を定義するユーティリティ曲線を特徴付ける。 学生との表現的アライメントの改善は、生徒の学習結果(すなわち、タスクの正確性)を改善するが、この効果は、教えられているクラスのサイズと表現的多様性によって中和される。 これらの知見を用いて、教師への生徒の配当を最適化する予備的な教室マッチング手順GRADE-Matchを設計する。 機械教師を設計する際には, 精度だけでなく, 人間の学習者との表現的アライメントにも注目することが重要であることを示唆する。

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