AIによる教師の権限付与:科学教室における個人教育のための学習解析ツールの共設計【JST・京大機械翻訳】

Nazaretsky Tanya; Bar Carmel; Walter Michal; Alexandron Giora

文献

J-GLOBAL ID：202202253975463394 整理番号：22A1062747

AIによる教師の権限付与:科学教室における個人教育のための学習解析ツールの共設計【JST・京大機械翻訳】

Empowering Teachers with AI: Co-Designing a Learning Analytics Tool for Personalized Instruction in the Science Classroom

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資料名：
号： LAK22 ページ： 1-12 発行年： 2022年
JST資料番号： D0698C 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

個人化命令の提供における教師を支援するように設計されたAI-動力教育技術は,個々の学生のニーズに対処する能力を強化し,より良い学習利得をもたらす。本論文では,科学教師との共設計を狙った参加型研究からの結果を提示し,混合学習文脈における個人化教育の実装を支援する学習解析ツールを学習した。開発プロセスは3段階を含んだ。第1に,教師のグループをインタビューし,個人化命令が彼らの教育実践に統合できるかどうかを同定した。これはクラスタリングベースの個人化戦略をもたらした。次に,著者らは,この戦略をサポートする学習解析ツールのモックアップを設計し,教師の別のグループで動作し,各クラスタを教育的に意味があり,自動的に生成できる方法で,各クラスタを説明する,「exp説明可能な学習解析のスキームを定義した。第3に,著者らは,この読可能なクラスタ教育をサポートするAIアルゴリズムを開発し,個人化学習シーケンスを計画する教師の能力への寄与を評価する制御実験を行った。計画されたシーケンスは,専門家によってブラインド化された方法で評価され,結果は,説明でクラスタを受け入れた実験グループ-教師は,説明なしでクラスタを受信した教師によって設計されたものより,学生の異なったグループによって示される,説明-設計シーケンスによってクラスタを受信したことを示した。本研究の主な寄与は2倍である。第1に,それは,科学教室における混合学習に適合する効果的な個人化アプローチを提示し,それは,アイテムレベルメタデータ(Q行列)から,自動的に教育的に有意義な説明を構築できる説明可能なAI方式とリアルタイムクラスタリングアルゴリズムを結合した。第2に,そのようなエンドツーエンド学習解析解法が共設計過程を通して教師によって構築できる方法を実証して,教師がそれらの局所的状況にそれらを適用するために,教師がシステム分割解析に追加する知識のタイプを強調した。実用的な貢献として,このプロセスは1000以上の科学教師により使用される自由オンライン学習プラットフォームに統合される新しい学習解析ツールの設計を知っている。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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科学技術教育 , 技術教育

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