可扩展、灵活的学生教育过程增强方案
计算机与社会
2020-12-01 v2 人工智能
机器学习
摘要
我们提出了一种新颖的智能辅导系统，它建立在教育心理学中公认假设的基础上，并将其纳入可扩展的软件架构中。具体而言，我们基于知识外化、并行学习和学生学习中即时反馈的已知益处而构建。我们表明，开源数据结合深度学习和自然语言处理中的最先进（SOTA）技术，可以大规模应用这三种因素的益处，同时仍以学生个体需求和推荐为粒度运行。此外，我们允许教师保留对算法输出的完全控制，并提供学生统计数据，以更好地引导课堂讨论朝向需要更多面对面复习和讲解的主题。我们的实验和试点项目显示出有前景的结果，并巩固了我们的假设：该系统足够灵活，可服务于有课堂和无课堂环境中的多种用途。
引用
@article{arxiv.1810.09845,
title = {A Scalable, Flexible Augmentation of the Student Education Process},
author = {Bhairav Mehta and Adithya Ramanathan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.09845},
year = {2020}
}
备注
Accepted to NIPS 2018 AI for Social Good Workshop