TalkMoves 数据集：标注了教师与学生话语行为的 K-12 数学课堂转录文本
计算与语言
2022-04-21 v1 人工智能
机器学习
摘要
教学片段的转录文本可作为理解课堂指导中话语模式的有效工具。根据多数教育专家的观点，持续的课堂话语是学生公平、投入且丰富的学习环境的关键组成部分。本文描述了 TalkMoves 数据集，其由 567 份人工标注的 K-12 数学课堂转录文本（包括完整或部分的课程）组成，这些文本源自视频录制。该转录文本集主要包括带有全班讨论和/或小组合作的面授课程，以及一些在线课程。所有转录文本均为人工转写，按说话者（教师或学生）分段，并基于问责谈话理论在句子层面标注了十种话语行为。此外，转录文本还包含以基于 Switchboard 对话行为语料库的对话行为标签形式给出的话语级信息。该数据集可供教育工作者、政策制定者和研究人员用于理解 K-12 数学课堂中教师与学生话语的性质。该数据集的部分内容已被用于开发 TalkMoves 应用程序，其为教师提供关于数学教学的自动化、即时且可操作的反馈。
引用
@article{arxiv.2204.09652,
title = {The TalkMoves Dataset: K-12 Mathematics Lesson Transcripts Annotated for Teacher and Student Discursive Moves},
author = {Abhijit Suresh and Jennifer Jacobs and Charis Harty and Margaret Perkoff and James H. Martin and Tamara Sumner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.09652},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 2 figures, Accepted for a Poster + Demo presentation at the 13th International Conference on Language Resources and Evaluation 2022