利用Transformer为教师提供课堂话语个性化反馈：TalkMoves应用
计算机与社会
2021-05-18 v1 计算与语言
摘要
TalkMoves是一款创新应用，旨在支持K-12数学教师反思并持续改进其教学实践。该应用将最先进的自然语言处理能力与自动语音识别相结合，自动分析课堂录音，并为教师提供关于其使用特定类型话语的个性化反馈，这些话语旨在拓宽和深化关于数学的课堂对话。这些特定的话语策略在数学教育界被称为“talk moves”（话语策略），先前的研究已记录了系统性使用这些话语策略对学生参与度和学习的积极影响。在本文中，我们描述了TalkMoves应用的基于云的基础设施，用于管理和处理课堂录音，以及其为教师提供关于在个别教学片段中使用的talk moves反馈的界面。我们展示了为开发我们性能最佳的基于transformer的模型（F1 = 79.3%）所构建的一系列模型架构以及所进行的研究。我们还讨论了在处理来自嘈杂K-12课堂的真实语音和语言数据时需要解决的若干技术挑战。
引用
@article{arxiv.2105.07949,
title = {Using Transformers to Provide Teachers with Personalized Feedback on their Classroom Discourse: The TalkMoves Application},
author = {Abhijit Suresh and Jennifer Jacobs and Vivian Lai and Chenhao Tan and Wayne Ward and James H. Martin and Tamara Sumner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.07949},
year = {2021}
}
备注
Presented at the AAAI 2021 Spring Symposium on Artificial Intelligence for K-12 Education