論文の概要: A Hierarchical Integer Linear Programming Approach for Optimizing Team Formation in Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02756v1
- Date: Tue, 03 Jun 2025 11:22:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.608191
- Title: A Hierarchical Integer Linear Programming Approach for Optimizing Team Formation in Education
- Title（参考訳）: 階層型整数線形計画法によるチーム形成の最適化
- Authors: Aaron Kessler, Tim Scheiber, Heinz Schmitz, Ioanna Lykourentzou,
- Abstract要約: 教育用メッセージ作成問題(EDU-TF)について紹介する。
これは、教師と学生の両方の要求を統合することで、教育のユニークなニーズに合わせた問題モデルである。
目的を教育的ニーズに応じて柔軟に調整できるモジュール最適化手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6889255512576995
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Teamwork is integral to higher education, fostering students' interpersonal skills, improving learning outcomes, and preparing them for professional collaboration later in their careers. While team formation has traditionally been managed by humans, either instructors or students, algorithmic approaches have recently emerged to optimize this process. However, existing algorithmic team formation methods often focus on expert teams, overlook agency in choosing one's teammates, and are limited to a single team formation setting. These limitations make them less suitable for education, where no student can be left out, student agency is crucial for motivation, and team formation needs vary across courses and programs. In this paper, we introduce the EDUCATIONAL TEAM FORMATION problem (EDU-TF), a partitioning optimization problem model tailored to the unique needs of education, integrating both teacher and student requirements. To solve EDU-TF, we propose a modular optimization approach, one of the first to allow the flexible adjustment of objectives according to educational needs, enhancing the method's applicability across various classroom settings rather than just research environments. Results from evaluating ten strategies derived from our model on real-world university datasets indicate that our approach outperforms heuristic teacher-assigned teams by better accommodating student preferences. Our study contributes a new modular approach to partition-based algorithmic team formation and provides valuable insights for future research on team formation in educational settings.
- Abstract（参考訳）: チームワークは高等教育に不可欠であり、生徒の対人スキルを育み、学習成果を改善し、キャリアの後半に専門的なコラボレーションの準備をする。
チーム形成は伝統的にインストラクターや学生によって管理されてきたが、アルゴリズムアプローチが最近このプロセスを最適化するために現れた。
しかし、既存のアルゴリズムによるチーム形成手法は、しばしば専門家チーム、チームメイトを選ぶ機関を見落とし、単一のチーム形成設定に限られる。
これらの制限は、学生を置き去りにできる教育に適せず、学生代理店はモチベーションに不可欠であり、チーム形成の必要性はコースやプログラムによって異なる。
本稿では,教育の独特なニーズに合わせた分割最適化問題であるEDU-TF(EDU-TF)を導入する。
EDU-TFを解決するために,教育ニーズに応じて目的を柔軟に調整できるモジュール最適化手法を提案する。
実世界の大学データセットのモデルから得られた10の戦略を評価した結果、我々のアプローチは、学生の嗜好をよりよく調整することで、ヒューリスティックな教師指定チームより優れていることが示唆された。
本研究は,分割型アルゴリズムチーム形成への新たなモジュラーアプローチに寄与し,今後のチーム形成研究に有用な知見を提供する。
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