論文の概要: Evaluating Alternative Training Interventions Using Personalized Computational Models of Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13684v1
• Date: Sat, 24 Aug 2024 22:51:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-27 18:29:37.107818
• Title: Evaluating Alternative Training Interventions Using Personalized Computational Models of Learning
• Title（参考訳）: パーソナライズされた学習モデルを用いた代替学習介入の評価
• Authors: Christopher James MacLellan, Kimberly Stowers, Lisa Brady,
• Abstract要約: 最高の学習成果を生み出すための異なるトレーニング介入を評価することは、インストラクショナルデザイナーが直面する主な課題の1つです。 モデルを自動的に特定の個人に調整するアプローチを提案し、パーソナライズされたモデルが、一般的なモデルよりも生徒の行動をより良く予測することを示す。 我々のアプローチでは、過去の人間の発見と一致した予測と、将来の人間の実験で評価される可能性のある検証可能な予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evaluating different training interventions to determine which produce the best learning outcomes is one of the main challenges faced by instructional designers. Typically, these designers use A/B experiments to evaluate each intervention; however, it is costly and time consuming to run such studies. To address this issue, we explore how computational models of learning might support designers in reasoning causally about alternative interventions within a fractions tutor. We present an approach for automatically tuning models to specific individuals and show that personalized models make better predictions of students' behavior than generic ones. Next, we conduct simulations to generate counterfactual predictions of performance and learning for two students (high and low performing) in different versions of the fractions tutor. Our approach makes predictions that align with previous human findings, as well as testable predictions that might be evaluated with future human experiments.
• Abstract（参考訳）: 最高の学習成果を生み出すための異なるトレーニング介入を評価することは、インストラクショナルデザイナが直面する主な課題の1つである。 通常、これらの設計者はそれぞれの介入を評価するためにA/B実験を使用するが、そのような研究を行うには費用と時間を要する。 この問題に対処するために、我々は、分数チューター内の代替的介入を慎重に推論する上で、学習の計算モデルがどのようにデザイナを支援するかを検討する。 モデルを自動的に特定の個人に調整するアプローチを提案し、パーソナライズされたモデルが、一般的なモデルよりも生徒の行動をより良く予測することを示す。 次に,分数チュータの異なるバージョンにおいて,2人の生徒(ハイ・ロー・ハイ・ロー・パフォーマンス)のパフォーマンスと学習の反実的予測を生成するシミュレーションを行う。 我々のアプローチでは、過去の人間の発見と一致した予測と、将来の人間の実験で評価される可能性のある検証可能な予測を行う。

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