論文の概要: MNIST-Fraction: Enhancing Math Education with AI-Driven Fraction Detection and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08633v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 18:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:01:34.237681
• Title: MNIST-Fraction: Enhancing Math Education with AI-Driven Fraction Detection and Analysis
• Title（参考訳）: MNIST-Fraction:AIによる分節検出と分析による数学教育の強化
• Authors: Pegah Ahadian, Yunhe Feng, Karl Kosko, Richard Ferdig, Qiang Guan,
• Abstract要約: 我々は,MNIST-Fractionの開発を通じて,数学教育分野への新たな貢献を示す。 MNIST-Fractionは有名なMNISTにインスパイアされたデータセットで、特に手書き数分数の認識と理解に特化している。 我々のアプローチは、深層学習、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を手書き数分数の認識と理解に活用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.54834102467122
• License:
• Abstract: Mathematics education, a crucial and basic field, significantly influences students' learning in related subjects and their future careers. Utilizing artificial intelligence to interpret and comprehend math problems in education is not yet fully explored. This is due to the scarcity of quality datasets and the intricacies of processing handwritten information. In this paper, we present a novel contribution to the field of mathematics education through the development of MNIST-Fraction, a dataset inspired by the renowned MNIST, specifically tailored for the recognition and understanding of handwritten math fractions. Our approach is the utilization of deep learning, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), for the recognition and understanding of handwritten math fractions to effectively detect and analyze fractions, along with their numerators and denominators. This capability is pivotal in calculating the value of fractions, a fundamental aspect of math learning. The MNIST-Fraction dataset is designed to closely mimic real-world scenarios, providing a reliable and relevant resource for AI-driven educational tools. Furthermore, we conduct a comprehensive comparison of our dataset with the original MNIST dataset using various classifiers, demonstrating the effectiveness and versatility of MNIST-Fraction in both detection and classification tasks. This comparative analysis not only validates the practical utility of our dataset but also offers insights into its potential applications in math education. To foster collaboration and further research within the computational and educational communities. Our work aims to bridge the gap in high-quality educational resources for math learning, offering a valuable tool for both educators and researchers in the field.
• Abstract（参考訳）: 数学教育は重要かつ基礎的な分野であり、関連する科目における生徒の学習と将来のキャリアに大きな影響を及ぼす。 人工知能を教育における数学の問題を解釈し理解するために利用することは、まだ完全には研究されていない。 これは、品質データセットの不足と手書き情報処理の複雑さによる。 本稿では,MNIST-Fraction(MNIST-Fraction)の開発を通じて,数学教育分野への新たな貢献について述べる。 我々のアプローチは、深層学習、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用して、手書きの数学分数の認識と理解を行い、数値と分母とともに、分数の検出と分析を効果的に行うことである。 この能力は、数学学習の基本的な側面である分数の値を計算する上で重要である。 MNIST-Fractionデータセットは、現実世界のシナリオを忠実に模倣するように設計されており、AI駆動型教育ツールの信頼性と関連するリソースを提供する。 さらに,本データセットと元のMNISTデータセットを多種多様な分類器を用いて総合的に比較し,検出タスクと分類タスクの両方においてMNIST-Fractionの有効性と汎用性を示す。 この比較分析は、我々のデータセットの実用性を検証するだけでなく、数学教育における潜在的な応用についての洞察を提供する。 計算・教育コミュニティ内での協力とさらなる研究を促進する。 我々の研究は、数学学習のための高品質な教育資源のギャップを埋めることを目的としており、この分野の教育者と研究者の両方にとって貴重なツールを提供する。

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