ML-Quest：面向K-12学生介绍机器学习概念的游戏
人机交互
2021-07-14 v1 计算机与社会
机器学习
摘要
如今，由于海量数据的可用性与高计算资源，机器学习（ML）对社会至关重要。这最终促使在包括K-12学生在内的多层次教育中引入ML概念，以促进计算思维。然而，通过视频讲座和书籍等传统方法向K-12教授这些概念具有挑战性。文献中许多研究报道，使用游戏等交互式环境来教授计算思维与编程可提高 retention 能力与学习动机。因此，使用游戏介绍ML概念可能增强学生的理解并激励他们进一步学习。然而，我们尚不知有任何现有游戏明确聚焦于通过游戏玩法向学生介绍ML概念。因此，本文提出ML-Quest，一款3D视频游戏，用于提供三种ML概念的概念性概览：监督学习、梯度下降与K近邻（KNN）分类。游戏的核心是在模拟场景中介绍这些概念的定义与工作原理（我们称之为概念性概览），而不以ML的复杂性使学生不堪重负。该游戏主要借助技术接受模型（TAM）并通过23名高中学生评估了其有用性与玩家体验。调查结果显示，约70%的参与者同意或强烈同意ML-Quest在向他们介绍ML概念方面具有相当的交互性与有用性。
引用
@article{arxiv.2107.06206,
title = {ML-Quest: A Game for Introducing Machine Learning Concepts to K-12 Students},
author = {Shruti Priya and Shubhankar Bhadra and Sridhar Chimalakonda},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.06206},
year = {2021}
}
备注
13 pages, 5 figures, 3 tables