論文の概要: A Mixed User-Centered Approach to Enable Augmented Intelligence in Intelligent Tutoring Systems: The Case of MathAIde app
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00103v3
- Date: Tue, 09 Sep 2025 11:41:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-10 14:38:26.898848
- Title: A Mixed User-Centered Approach to Enable Augmented Intelligence in Intelligent Tutoring Systems: The Case of MathAIde app
- Title（参考訳）: 知能学習システムにおけるユーザ中心型インテリジェンスの実現: MathAIde アプリの場合
- Authors: Guilherme Guerino, Luiz Rodrigues, Luana Bianchini, Mariana Alves, Marcelo Marinho, Thomaz Veloso, Valmir Macario, Diego Dermeval, Thales Vieira, Ig Bittencourt, Seiji Isotani,
- Abstract要約: 我々は、コンピュータビジョンとAIを使って学生の作業写真から数学演習を補正し、フィードバックを提供するITSであるMathAIdeを紹介する。
発見は、教師が意思決定を維持している間にAIが代替案を提案する教師中心のユーザー主導のアプローチの重要性を強調している。
結果は,特に資源限定環境において,教室環境における効率性,ユーザビリティ,導入可能性を強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.303431104836083
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study explores the integration of Augmented Intelligence (AuI) in Intelligent Tutoring Systems (ITS) to address challenges in Artificial Intelligence in Education (AIED), including teacher involvement, AI reliability, and resource accessibility. We present MathAIde, an ITS that uses computer vision and AI to correct mathematics exercises from student work photos and provide feedback. The system was designed through a collaborative process involving brainstorming with teachers, high-fidelity prototyping, A/B testing, and a real-world case study. Findings emphasize the importance of a teacher-centered, user-driven approach, where AI suggests remediation alternatives while teachers retain decision-making. Results highlight efficiency, usability, and adoption potential in classroom contexts, particularly in resource-limited environments. The study contributes practical insights into designing ITSs that balance user needs and technological feasibility, while advancing AIED research by demonstrating the effectiveness of a mixed-methods, user-centered approach to implementing AuI in educational technologies.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、教師の関与、AI信頼性、リソースアクセシビリティなどを含むAIED(Artificial Intelligence in Education)の課題に対処するため、AI(Augmented Intelligence)とITS(Intelligent Tutoring Systems)の統合について検討する。
我々は、コンピュータビジョンとAIを使って学生の作業写真から数学演習を補正し、フィードバックを提供するITSであるMathAIdeを紹介する。
このシステムは、教師とのブレインストーミング、高忠実度プロトタイピング、A/Bテスト、現実世界のケーススタディなど、協調的なプロセスで設計されている。
発見は、教師が意思決定を維持している間にAIが代替案を提案する教師中心のユーザー主導のアプローチの重要性を強調している。
結果は,特に資源限定環境において,教室環境における効率性,ユーザビリティ,導入可能性を強調した。
この研究は、ユーザニーズと技術的実現可能性のバランスをとるITSの設計に関する実践的な洞察に寄与し、同時に、AuIを教育技術に導入するための混合メソッド、ユーザ中心のアプローチの有効性を実証してAIED研究を推進している。
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