शोधकर्ता नई एआई विकसित करते हैं जो ट्यूटरिंग सिस्टम बनाने में मदद करती है

कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि वे कैसे बुद्धिमान ट्यूटरिंग सिस्टम बना सकते हैं। ये सिस्टम विभिन्न विषयों को सिखाने में प्रभावी हैं, जिनमें बीजगणित और व्याकरण शामिल हैं।

शोधकर्ताओं ने एक नए तरीके का उपयोग किया जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर निर्भर करता है ताकि एक शिक्षक को एक कंप्यूटर को सिखाने की अनुमति मिल सके। इस तरीके का शब्दजाल भ्रमित करने वाला लगता है, लेकिन इसे एक कंप्यूटर को एक मानव शिक्षक द्वारा सिखाने के रूप में सोचें कि कैसे सिखाना है। कंप्यूटर को एक मानव शिक्षक द्वारा सिखाया जा सकता है जो इसे कुछ समस्याओं को हल करने के तरीके दिखाता है, जैसे कि मल्टीकॉलम एडिशन। यदि कंप्यूटर समस्या को गलत तरीके से हल करता है, तो शिक्षक इसे सही कर सकता है।

स्वयं समस्याओं का समाधान

इस तरीके के एक दिलचस्प हिस्से में यह है कि कंप्यूटर सिस्टम न केवल सिखाने और समस्याओं को हल करने में सक्षम है, जैसा कि यह सिखाया गया है, बल्कि यह समस्याओं को सामान्य करके भी हल कर सकता है। इसका मतलब है कि कंप्यूटर समस्या को हल कर सकता है जो शिक्षक द्वारा सिखाए गए तरीकों से बाहर है।

डैनियल वाइटकैम्प III सीएमयू के ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरैक्शन इंस्टीट्यूट (एचसीआईआई) में पीएचडी छात्र हैं।

“एक छात्र एक समस्या को हल करने का एक तरीका सीख सकता है और यह पर्याप्त होगा,” वाइटकैम्प ने कहा। “लेकिन एक ट्यूटरिंग सिस्टम को समस्या को हल करने के हर तरीके से सीखना होगा। इसे समस्या को हल करने के तरीके सिखाने की आवश्यकता है, न कि केवल समस्या को हल करने की।”

वाइटकैम्प द्वारा बताई गई चुनौती एआई-आधारित ट्यूटरिंग सिस्टम के विकास में सबसे बड़ी है। नए विकसित बुद्धिमान ट्यूटरिंग सिस्टम छात्रों की प्रगति को ट्रैक कर सकते हैं, अगले कदम का निर्धारण करने में मदद कर सकते हैं, और छात्रों को प्रभावी अभ्यास समस्याओं का चयन करके नए कौशल विकसित करने में मदद कर सकते हैं।

एआई-आधारित ट्यूटरिंग सिस्टम का विकास

केन कोएडिंगर मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन और मनोविज्ञान के प्रोफेसर हैं। कोएडिंगर बुद्धिमान ट्यूटर्स के早期 विकासकर्ताओं में से एक थे, और अन्य लोगों के साथ काम करते हुए, उत्पादन नियमों को हाथ से प्रोग्राम किया गया था। कोएडिंगर के अनुसार, प्रत्येक घंटे के सिखाए गए निर्देश के लिए 200 घंटे का विकास हुआ। अंततः, समूह ने एक अधिक प्रभावी तरीका विकसित किया, जिसने समस्या को हल करने के सभी संभावित तरीकों को प्रदर्शित किया। यह 200 घंटे को 40 या 50 घंटे तक ले गया, लेकिन कुछ पैटर्न के लिए सभी संभावित समाधानों को प्रदर्शित करना बहुत मुश्किल है।

कोएडिंगर ने कहा है कि नई विधि एक शिक्षक को 30 मिनट की पाठ योजना विकसित करने की अनुमति दे सकती है।

“अब तक बुद्धिमान ट्यूटर तक पहुंचने का एकमात्र तरीका इन एआई नियमों को लिखना रहा है,” कोएडिंगर ने कहा। “लेकिन अब सिस्टम इन नियमों को लिख रहा है।”

नई विधि में, एक मशीन लर्निंग प्रोग्राम का उपयोग छात्रों के सीखने के तरीकों को सिम्युलेट करने के लिए किया जाता है। वाइटकैम्प द्वारा एक शिक्षण इंटरफ़ेस बनाया गया था, और यह एक “दिखाएं और सही करें” प्रक्रिया का उपयोग करके प्रोग्रामिंग के लिए उपयोग किया जाता है।

जबकि तरीका मल्टीकॉलम एडिशन के साथ प्रदर्शित किया गया था, उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग इंजन को अन्य विषयों जैसे समीकरण समाधान, भिन्न संयोजन, रसायन विज्ञान, अंग्रेजी व्याकरण और विज्ञान प्रयोग वातावरण पर लागू किया जा सकता है।

मुख्य लक्ष्यों में से एक यह है कि यह तरीका शिक्षकों को अपने स्वयं के कंप्यूटरीकृत पाठ बनाने की अनुमति देगा, बिना किसी एआई प्रोग्रामर की आवश्यकता के। यह शिक्षकों को अपने स्वयं के दृष्टिकोण को लागू करने की अनुमति देता है कि वे कैसे सिखाना चाहते हैं या कौन से तरीके उपयोग करना चाहते हैं।

वाइटकैम्प, कोएडिंगर और एचसीआईआई सिस्टम वैज्ञानिक एरिक हार्पस्टेड ने तरीके का वर्णन करने वाले पत्र को लिखा। इसे मानव कारकों में कंप्यूटिंग सिस्टम कॉन्फ्रेंस (सीएचआई 2020) द्वारा स्वीकार किया गया था। सम्मेलन इस महीने के लिए मूल रूप से योजना बनाई गई थी, लेकिन कोविड -19 महामारी ने इसे रद्द करने के लिए मजबूर किया।पत्रअब सम्मेलन की कार्यवाही में पाया जा सकता है, जो एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी के डिजिटल लाइब्रेरी में स्थित है।

शिक्षा विज्ञान संस्थान और गूगल ने शोध में मदद की।