研究者が新しいAIを開発してチュートリアルシステムを作成する

カーネギーメロン大学の研究者は、知能型チュートリアルシステムを構築する方法を実証しました。これらのシステムは、代数や文法などのさまざまな科目を教えるのに効果的です。

研究者は、コンピューターを教えるために人工知能に頼る新しい方法を使用しました。この方法の表現は少し複雑ですが、コンピューターが人間の教師によって教えられることを想像してください。コンピューターは、人間の教師によって特定の問題、たとえば多桁の加算を解く方法を教えられます。如果コンピューターが問題を間違えると、教師はそれを修正できます。

独自に問題を解決する

この方法の興味深い点の1つは、コンピューターシステムが教えられた方法で問題を解決するだけでなく、トピック内のすべての問題を一般化して解決できることです。これは、コンピューターが教師によって教えられた方法以外の方法で問題を解決できることを意味します。

ダニエル・ワイテカンプ3世は、カーネギーメロン大学の人間とコンピューターの相互作用研究所（HCII）の博士課程の学生です。

「学生は問題を解決する1つの方法を学習するかもしれませんが、それは十分です」とワイテカンプは述べました。「しかし、チュートリアルシステムは、問題を解決するすべての方法を学習する必要があります。問題を解決する方法を教えるのではなく、問題解決を教える必要があります。」

ワイテカンプが説明する課題は、AIベースのチュートリアルシステムの開発における最大の課題の1つです。新しく開発された知能型チュートリアルシステムは、学生の進捗を追跡し、次に何をするかを決定し、効果的な練習問題を選択することで学生が新しいスキルを身に付けるのを支援できます。

AIベースのチュートリアルシステムの開発

ケン・コエディンガーは、人間とコンピューターの相互作用と心理学の教授です。コエディンガーは、知能型チュートリアルの初期の開発者の1人であり、他の人と共同で、ルールを手動でプログラミングしました。コエディンガーによると、チュートリアル指示の1時間ごとに、200時間の開発が必要でした。最終的に、グループは、問題を解決するすべての方法を示すより効果的な方法を開発しました。これにより、200時間が40〜50時間に短縮されましたが、一部のパターンのすべての解決方法を示すことは非常に困難です。

コエディンガーは、新しい方法により、教師が30分のレッスンを同じ時間で開発できるようになる可能性があると述べています。

「これまで、完全な知能型チュートリアルを得る唯一の方法は、これらのAIルールを書くことでした」とコエディンガーは述べました。「しかし、今ではシステムがこれらのルールを書いています。」

新しい方法では、学生が学習する方法をシミュレートするためにマシンラーニングプログラムを使用します。ワイテカンプによって作成された教師用インターフェイスは、「教えていいえ」プロセスを使用してプログラミングします。

この方法は多桁の加算で実証されましたが、使用されるマシンラーニングエンジンは、方程式の解決、分数の加算、化学、英語の文法、科学実験環境などの他の科目にも適用できます。

主な目標の1つは、この方法が教師がAIプログラマーを必要とせずにコンピュータ化されたレッスンを構築できるようにすることです。これにより、教師は自分の教え方や使用する方法についての個人的な見解を適用できます。

ワイテカンプ、コエディンガー、HCIIシステムサイエンティストのエリック・ハープステッドは、この方法を説明する論文を著しました。これは、ヒューマンファクターズインコンピューティングシステム会議（CHI 2020）で受け入れられました。この会議は当初この月に予定されていましたが、COVID-19のパンデミックにより中止されました。論文は、現在、会議録にあり、Association for Computing Machineryのデジタルライブラリにあります。

教育科学研究所とGoogleが研究を支援しました。