शोधकर्ता ट्यूटरिंग सिस्टम बनाने में मदद करने के लिए नए एआई का विकास करते हैं

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। शब्दों का यह तरीका भ्रमित करने वाला लगता है, लेकिन इसे एक कंप्यूटर के रूप में सोचें जिसे एक मानव शिक्षक द्वारा सिखाया जा रहा है। कंप्यूटर को एक मानव शिक्षक द्वारा कुछ समस्याओं को हल करने के तरीके दिखाकर सिखाया जा सकता 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 सिखाया गया है और समस्याओं को हल करता है, बल्कि यह समस्याओं को सामान्यीकृत करके हल कर सकता है। इसका मतलब है कि कंप्यूटर शिक्षक द्वारा सिखाए गए तरीकों से बाहर निकलकर समस्या का समाधान कर सकता 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 हो सकता है,” वाइटकैम्प ने कहा। “लेकिन एक ट्यूटरिंग सिस्टम को समस्या को हल करने के हर तरीके से सीखना होगा। उसे समस्या को हल करने के तरीके सिखाने की जरूरत है, न कि केवल समस्या को हल करने की।”

वाइटकैम्प द्वारा बताया गया 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 शुरुआती 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 सिखाया गया निर्देश 200 घंटे के विकास लेता था। अंततः, समूह ने एक अधिक प्रभावी तरीका विकसित किया, जिसने समस्या को हल करने के सभी संभावित तरीकों को प्रदर्शित किया। इससे 200 घंटे 40 या 50 घंटे तक कम हो गए, लेकिन कुछ पैटर्न के लिए सभी संभावित समाधानों को प्रदर्शित करना बहुत मुश्किल है।

कोएडिंगर ने कहा है कि नए तरीके से एक शिक्षक 30 मिनट की पाठ को उसी समय में विकसित कर सकता है।

“अब तक पूर्ण बुद्धिमान ट्यूटर प्राप्त करने का एकमात्र तरीका इन एआई नियमों को लिखना था,” कोएडिंगर ने कहा। “लेकिन अब प्रणाली इन नियमों को लिख रही है।”

नए तरीके 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 “शो-एंड-कोरेक्ट” 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 इस तरीके से शिक्षकों को एआई प्रोग्रामर की आवश्यकता के बिना अपने स्वयं के कंप्यूटरीकृत पाठ बनाने की अनुमति देना है। इससे शिक्षकों को अपने स्वयं के दृष्टिकोण को लागू करने की अनुमति मिलती 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 कॉन्फ्रेंस ऑफ ह्यूमन फैक्टर्स इन कंप्यूटिंग सिस्टम (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। पत्र अब एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी के डिजिटल लाइब्रेरी में सम्मेलन कार्यवाही में पाया जा सकता है।

शिक्षा विज्ञान संस्थान और गूगल ने शोध में मदद की।