Ricercatori Sviluppano Nuovo AI per Aiutare a Creare Sistemi di Tutoring

I ricercatori dell’Università di Carnegie Mellon hanno dimostrato come costruire sistemi di tutoring intelligenti. Questi sistemi sono efficaci nell’insegnare vari soggetti, tra cui algebra e grammatica.

I ricercatori hanno utilizzato un nuovo metodo che si basa sull’intelligenza artificiale per consentire a un insegnante di insegnare a un computer. La formulazione di questo metodo sembra confusa, ma pensatela come un computer che viene insegnato a insegnare da un insegnante umano. Il computer può essere insegnato dall’insegnante umano mostrandogli come risolvere determinati problemi, come l’addizione a più colonne. Se il computer sbaglia il problema, l’insegnante può correggerlo.

Risolvere Problemi in Modo Autonomo

Una delle parti interessanti di questo metodo è che il sistema del computer è in grado non solo di insegnare e risolvere i problemi come è stato insegnato, ma può anche risolvere tutti gli altri problemi dell’argomento generalizzando. Ciò significa che il computer può finire per risolvere un problema al di fuori dei modi in cui l’insegnante gli ha insegnato a farlo.

Daniel Weitekamp III è uno studente di dottorato presso l’Istituto di Interazione Uomo-Computer (HCII) della CMU.

“Uno studente potrebbe imparare un modo per fare un problema e questo sarebbe sufficiente”, ha detto Weitekamp. “Ma un sistema di tutoring deve imparare ogni tipo di modo per risolvere un problema. Deve imparare a insegnare la risoluzione dei problemi, non solo come risolvere i problemi”.

La sfida che Weitekamp spiega è una delle più grandi nello sviluppo di sistemi di tutoring basati sull’AI. I sistemi di tutoring intelligenti appena sviluppati possono tracciare i progressi degli studenti, aiutare a determinare cosa fare dopo e aiutare gli studenti a sviluppare nuove abilità selezionando problemi di pratica efficaci.

Lo Sviluppo di Sistemi di Tutoring Basati sull’AI

Ken Koedinger è un professore di interazione uomo-computer e psicologia. Koedinger è stato uno dei primi sviluppatori di tutor intelligenti e, lavorando con altri, le regole di produzione sono state programmate a mano. Secondo Koedinger, ogni ora di istruzione guidata richiedeva 200 ore di sviluppo. Alla fine, il gruppo ha sviluppato un metodo più efficace, che ha dimostrato tutti i modi possibili per risolvere un problema. Ciò ha ridotto le 200 ore a 40 o 50, ma è estremamente difficile dimostrare tutti i possibili modi per risolvere alcuni pattern.

Koedinger ha detto che il nuovo metodo potrebbe permettere a un insegnante di sviluppare una lezione di 30 minuti nello stesso tempo.

“L’unico modo per ottenere il tutor intelligente completo fino a ora è stato scrivere queste regole AI”, ha detto Koedinger. “Ma adesso il sistema sta scrivendo quelle regole”.

Nel nuovo metodo, un programma di apprendimento automatico viene utilizzato per simulare i modi in cui gli studenti imparano. Un’interfaccia di insegnamento è stata creata da Weitekamp e utilizza un processo “mostra e correggi” per la programmazione.

Mentre il metodo è stato dimostrato con l’addizione a più colonne, il motore di apprendimento automatico utilizzato può essere applicato ad altri soggetti, come la risoluzione di equazioni, l’addizione di frazioni, la chimica, la grammatica inglese e gli ambienti di esperimenti scientifici.

Uno degli obiettivi principali è che questo metodo permetta agli insegnanti di costruire le proprie lezioni computerizzate, senza la necessità di un programmatore AI. Ciò consente agli insegnanti di applicare le proprie opinioni personali su come insegnare o quali metodi utilizzare.

Weitekamp, Koedinger e il ricercatore del sistema HCII Erik Harpstead hanno scritto il documento che descrive il metodo. È stato accettato dalla Conferenza dei fattori umani nei sistemi informatici (CHI 2020). La conferenza era originariamente prevista per questo mese, ma la pandemia di COVID-19 l’ha costretta a essere cancellata. Il documento può ora essere trovato negli atti della conferenza, situati nella Biblioteca digitale dell’Association for Computing Machinery.

L’Istituto di Scienze dell’Educazione e Google hanno aiutato a sostenere la ricerca.