Modelul de inteligență artificială poate prezice cât de mult învață studenții

Cercetătorii de la Universitatea de Stat din Carolina de Nord au dezvoltat un model de inteligență artificială (IA) care poate prezice cantitatea de cunoștințe pe care studenții o dobândesc în jocuri educaționale. Modelul se bazează pe învățarea multi-task, un concept de antrenare a inteligenței artificiale în care un model efectuează mai multe sarcini. Sistemul poate ajuta la îmbunătățirea instruirii și a rezultatelor învățării.

Jonathan Rowe este coautorul lucrării care prezintă această cercetare și este cercetător științific în cadrul Centrului de Informatică Educațională (CEI) al Universității de Stat din Carolina de Nord.

“În cazul nostru, am vrut ca modelul să poată prezice dacă un student va răspunde corect la fiecare întrebare de pe un test, pe baza comportamentului său în timp ce juca un joc educațional numit Crystal Island”, spune Rowe.

“Abordarea standard pentru rezolvarea acestei probleme se axează doar pe scorul general al testului, considerând testul ca o singură sarcină”, continuă el. “În contextul nostru de învățare multi-task, modelul are 17 sarcini – deoarece testul are 17 întrebări.”

Cercetătorii au utilizat date de joc și testare de la 181 de studenți. IA a analizat jocul și modul în care fiecare student a răspuns la Întrebarea 1 de pe test. IA a învățat comportamentul comun al studenților care au răspuns corect la Întrebarea 1 și apoi a învățat comportamentul celor care au răspuns incorect. Cu aceste date, IA a putut determina cum ar răspunde un student nou la Întrebarea 1.

Această funcție se efectuează în același timp pentru fiecare întrebare. În timp ce jocul care este revizuit pentru un student este același, IA studiază comportamentul în contextul Întrebării 2, Întrebării 3, etc.

Abordarea multi-task a fost de succes și a făcut o diferență. Modelul multi-task a fost cu aproximativ 10 procente mai precis decât celelalte modele care au utilizat metode convenționale de antrenare a inteligenței artificiale.

Michael Geden este autorul principal al lucrării și cercetător post-doctoral la NC State.

“Ne imaginăm că acest tip de model poate fi utilizat în câteva moduri care pot beneficia studenții”, spune el. “Ar putea fi utilizat pentru a notifica profesorii atunci când jocul unui student sugerează că studentul ar putea avea nevoie de instruire suplimentară. De asemenea, ar putea fi utilizat pentru a facilita funcții de joc adaptiv în jocul însuși. De exemplu, modificarea unei povești pentru a revedea conceptele cu care un student se luptă.

“Psihologia a recunoscut de mult timp că diferitele întrebări au valori diferite”, continuă Geden. “Lucrarea noastră de aici adoptă o abordare interdisciplinară care combină acest aspect al psihologiei cu abordări de învățare profundă și de mașină în inteligența artificială.”

Andrew Emerson este coautorul lucrării și student doctorand la NC State.

“Acest lucru deschide și calea pentru a incorpora tehnici de modelare mai complexe în software-ul educațional – în special software-ul educațional care se adaptează nevoilor studentului”, spune Emerson.

Lucrarea se intitulează “Modelarea predictivă a studentului în jocuri educaționale cu învățare multi-task” și va fi prezentată la Conferința de Inteligență Artificială AAAI, care va avea loc între 7-12 februarie la New York, N.Y. Coautorii lucrării au fost James Lester, profesor universitar distins de științe computaționale și director al CEI la NC State, precum și Roger Azevedo de la Universitatea din Florida Centrală.

Lucrarea a fost sprijinită de Fundația Națională pentru Știință și de Consiliul de Cercetare în Științe Sociale și Umane din Canada.