論文の概要: Adaptive Experiments Under Data Sparse Settings: Applications for Educational Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03999v3
• Date: Wed, 20 Aug 2025 02:46:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-21 14:45:44.245924
• Title: Adaptive Experiments Under Data Sparse Settings: Applications for Educational Platforms
• Title（参考訳）: データスパース環境下での適応実験:教育プラットフォームへの応用
• Authors: Haochen Song, Ilya Musabirov, Ananya Bhattacharjee, Audrey Durand, Meredith Franklin, Anna Rafferty, Joseph Jay Williams,
• Abstract要約: データスパース環境におけるコンテンツ関連意思決定を改善するために、重み付け割り当て確率調整型トンプソンサンプリング(WAPTS)を導入する。 WAPTSは寛大な後悔の原則によって導かれており、将来性のあるコンテンツを探求しながら、学習を加速する最適に近い割り当てを可能にしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.565276803897325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adaptive experimentation is increasingly used in educational platforms to personalize learning through dynamic content and feedback. However, standard adaptive strategies such as Thompson Sampling often underperform in real-world educational settings where content variations are numerous and student participation is limited, resulting in sparse data. In particular, Thompson Sampling can lead to imbalanced content allocation and delayed convergence on which aspects of content are most effective for student learning. To address these challenges, we introduce Weighted Allocation Probability Adjusted Thompson Sampling (WAPTS), an algorithm that refines the sampling strategy to improve content-related decision-making in data-sparse environments. WAPTS is guided by the principle of lenient regret, allowing near-optimal allocations to accelerate learning while still exploring promising content. We evaluate WAPTS in a learnersourcing scenario where students rate peer-generated learning materials, and demonstrate that it enables earlier and more reliable identification of promising treatments.
• Abstract（参考訳）: 適応的な実験は、動的コンテンツやフィードバックを通じて学習をパーソナライズするために、教育プラットフォームでますます使われている。 しかし、トンプソンサンプリングのような標準的な適応戦略は、内容のバリエーションが多様であり、学生の参加が限られている現実世界の教育環境では、しばしば性能が劣る。 特に、トンプソンサンプリングは、コンテンツのどの側面が生徒の学習に最も効果的であるかについて、不均衡なコンテンツの割り当てと遅延収束をもたらす可能性がある。 これらの課題に対処するために、データスパース環境におけるコンテンツ関連意思決定を改善するためにサンプリング戦略を洗練させるアルゴリズムであるWeighted Allocation Probability Adjusted Thompson Sampling (WAPTS)を導入する。 WAPTSは寛大な後悔の原則によって導かれており、将来性のあるコンテンツを探求しながら、学習を加速する最適に近い割り当てを可能にしている。 WAPTSを学生がピア生成学習材料の評価を行う学習ソーシングのシナリオで評価し、将来的な治療の早期かつより信頼性の高い識別を可能にすることを実証した。

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  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-17T13:16:37Z)

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