論文の概要: Encouraging Responsible Use of Generative AI in Education: A Reward-Based Learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15022v1
- Date: Wed, 26 Jun 2024 14:27:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-28 18:39:09.746630
- Title: Encouraging Responsible Use of Generative AI in Education: A Reward-Based Learning Approach
- Title(参考訳): 教育におけるジェネレーティブAIの責任ある利用の促進--リワードベースの学習アプローチ
- Authors: Aditi Singh, Abul Ehtesham, Saket Kumar, Gaurav Kumar Gupta, Tala Talaei Khoei,
- Abstract要約: 本研究は、生成AIを統合した革新的な数学的学習手法を導入し、素早い解ではなく構造化学習を育成する。
目標は、学生が迅速な修正を求めることから、総合的な学習体験に積極的に参加することにある。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.7889270818022226
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research introduces an innovative mathematical learning approach that integrates generative AI to cultivate a structured learning rather than quick solution. Our method combines chatbot capabilities and generative AI to offer interactive problem-solving exercises, enhancing learning through a stepby-step approach for varied problems, advocating for the responsible use of AI in education. Our approach emphasizes that immediate answers from ChatGPT can impede real learning. We introduce a reward-based system that requires students to solve mathematical problems effectively to receive the final answer. This encourages a progressive learning path from basic to complex problems, rewarding mastery with final solutions. The goal is to transition students from seeking quick fixes to engaging actively in a comprehensive learning experience.
- Abstract(参考訳): 本研究は、生成AIを統合した革新的な数学的学習手法を導入し、素早い解ではなく構造化学習を育成する。
この方法はチャットボット機能と生成AIを組み合わせてインタラクティブな問題解決演習を提供し、さまざまな問題に対するステップバイステップのアプローチを通じて学習を強化し、教育におけるAIの責任を主張する。
われわれのアプローチは、ChatGPTからの即時回答が学習を妨げることを強調している。
本稿では,学生に数学的な問題を効果的に解いて最終回答を得るよう要求する報酬ベースシステムを提案する。
これにより、基本的な問題から複雑な問題への進歩的な学習パスが促進され、最終的なソリューションで熟達に報いる。
目標は、学生が迅速な修正を求めることから、総合的な学習体験に積極的に参加することにある。
関連論文リスト
- YODA: Teacher-Student Progressive Learning for Language Models [82.0172215948963]
本稿では,教師が指導するプログレッシブ・ラーニング・フレームワークであるYodaを紹介する。
モデルファインチューニングの有効性を向上させるために,教師の教育過程をエミュレートする。
実験の結果, YODAのデータによるLLaMA2のトレーニングにより, SFTは大幅に向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-28T14:32:15Z) - AI Chatbots as Multi-Role Pedagogical Agents: Transforming Engagement in
CS Education [8.898863361318817]
4つの異なるチャットボットを備えた新しい学習環境を開発し,実装し,評価する。
これらの役割は、学習者(能力、自律性、関連性)の3つの本質的な心理的ニーズを満たす。
このシステムは、質問に基づく学習パラダイムを採用し、学生に質問をし、解決策を求め、その好奇心を探求するよう促す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T02:13:44Z) - Causal Reinforcement Learning: A Survey [57.368108154871]
強化学習は、不確実性の下でのシーケンシャルな決定問題の解決に不可欠なパラダイムである。
主な障害の1つは、強化学習エージェントが世界に対する根本的な理解を欠いていることである。
因果性は、体系的な方法で知識を形式化できるという点で顕著な利点がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-04T03:00:43Z) - Enhancing Chemistry Learning with ChatGPT and Bing Chat as Agents to
Think With: A Comparative Case Study [0.0]
本研究では,化学教育における生成型AIチャットボット(GenAIbot)の可能性を探る。
批判的思考、問題解決、概念理解、創造性、パーソナライズされた学習経験を育む。
このことは、これらのツールを教室に効果的に統合するための総合的な教育訓練の必要性を浮き彫りにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-12T09:27:58Z) - End-to-End Evaluation of a Spoken Dialogue System for Learning Basic
Mathematics [8.819665252533104]
本研究は,幼児期における基本数学概念のプレイベース学習を支援するタスク指向音声対話システム(SDS)を提案する。
このシステムは、学生がマルチモーダルな相互作用を持つ初期の数学概念を実践している間に、実世界の学校展開を通じて評価されてきた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-07T12:58:24Z) - Teacher-student curriculum learning for reinforcement learning [1.7259824817932292]
強化学習(rl)は、シーケンシャルな意思決定問題に対する一般的なパラダイムである。
深部強化学習手法のサンプル非効率性は,実世界の問題に適用する際の重要な障害である。
そこで我々は,学生が選択した課題の解き方を学習している間に,生徒の課題を選択する教師を同時に訓練する学習環境を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T14:45:39Z) - Human Decision Makings on Curriculum Reinforcement Learning with
Difficulty Adjustment [52.07473934146584]
我々は,カリキュラム強化学習結果を,人的意思決定プロセスから学ぶことで,難しすぎず,難しすぎるような望ましいパフォーマンスレベルに導く。
本システムは非常に並列化可能であり,大規模強化学習アプリケーションの訓練が可能となる。
強化学習性能は、人間の所望の難易度と同期してうまく調整できることが示される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T23:53:51Z) - Teachable Reinforcement Learning via Advice Distillation [161.43457947665073]
外部教師が提供した構造化アドバイスから学習する「教育可能な」意思決定システムに基づく対話型学習のための新しい指導パラダイムを提案する。
我々は、アドバイスから学ぶエージェントが、標準的な強化学習アルゴリズムよりも人的監督力の少ない新しいスキルを習得できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-19T03:22:57Z) - Rethinking Learning Dynamics in RL using Adversarial Networks [79.56118674435844]
本稿では,スキル埋め込み空間を通じてパラメータ化された,密接に関連するスキルの強化学習のための学習機構を提案する。
本研究の主な貢献は、エントロピー規則化政策勾配定式化の助けを借りて、強化学習のための敵の訓練体制を定式化することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-27T19:51:09Z) - Reset-Free Reinforcement Learning via Multi-Task Learning: Learning
Dexterous Manipulation Behaviors without Human Intervention [67.1936055742498]
マルチタスク学習は、リセットフリーの学習スキームをはるかに複雑な問題に効果的にスケールできることを示す。
この研究は、人間の介入なしにRLを用いて現実世界での巧妙な操作行動を学ぶ能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-22T17:38:27Z)
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。