Maestro：一个用于教授 AI 鲁棒性的游戏化平台
人机交互
2023-06-16 v1 人工智能
摘要
尽管防范 AI 漏洞对于维护用户和企业的安全与隐私至关重要，但全球范围内针对鲁棒 AI 的教育工具仍很不成熟。我们介绍了 Maestro 的设计、实现与评估。Maestro 是一个有效的开源基于游戏的平台，有助于推进鲁棒 AI 教育。Maestro 提供目标导向的场景，使大学生在竞争性编程环境中面对具有现实启发性的挑战性任务。我们评估了 Maestro 对学生参与度和动机以及在鲁棒 AI 方面学习成效的影响。本工作还就在线学习工具中能促进鲁棒 AI 领域主动学习机会的设计特征提供了见解。我们分析了在两门按季度开设的大学 AI 课程中使用 Maestro 的 147 名本科生的反思反馈（以李克特量表度量）。结果显示，那些感到掌握了鲁棒 AI 新技能的学生往往高度认可 Maestro，并在知识巩固、好奇心和鲁棒 AI 掌握度上得分较高。此外，排行榜作为 Maestro 中关键的游戏化元素，有效促进了学生的参与和学习。结果还表明，Maestro 可有效适配任意课程时长与深度而不损失其教育质量。
引用
@article{arxiv.2306.08238,
title = {Maestro: A Gamified Platform for Teaching AI Robustness},
author = {Margarita Geleta and Jiacen Xu and Manikanta Loya and Junlin Wang and Sameer Singh and Zhou Li and Sergio Gago-Masague},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.08238},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 6 figures, published at the Thirteenth Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (EAAI-23) in the Association for the Advancement of Artificial Intelligence Conference (AAAI), 2023