Modelul AI poate prezice cât de mult învață elevii

Cercetatorii de la Universitatea de Stat din Carolina de Nord au dezvoltat un model de inteligență artificială (AI) care este capabil să prezică cantitatea pe care elevii o învață în jocurile educaționale. Modelul se bazează pe învățarea cu mai multe sarcini, un concept de instruire AI în care un model îndeplinește mai multe sarcini. Sistemul poate ajuta la îmbunătățirea rezultatelor instruirii și învățării.

Jonathan Rowe este co-autor al lucrării care detaliază munca și un cercetător de știință în Centrul pentru Informatică Educațională (CEI) al Universității de Stat din Carolina de Nord.

„În cazul nostru, am vrut ca modelul să poată prezice dacă un elev va răspunde corect la fiecare întrebare dintr-un test, pe baza comportamentului elevului în timp ce joacă un joc educațional numit Crystal Island”, spune Rowe.

„Abordarea standard pentru rezolvarea acestei probleme se uită numai la scorul general al testului, considerând testul ca o singură sarcină”, continuă el. „În contextul cadrului nostru de învățare cu mai multe sarcini, modelul are 17 sarcini, deoarece testul are 17 întrebări.”

Cercetătorii au folosit datele de joc și de testare de la 181 de studenți. AI a analizat modul de joc al fiecărui elev și modul în care au răspuns la întrebarea 1 din test. AI a învățat comportamentele comune ale elevilor care au răspuns corect la întrebarea 1 și apoi a învățat comportamentele celor care au răspuns incorect. Cu aceste date, AI a putut determina cum va răspunde un nou student la întrebarea 1.

Funcția este efectuată în același timp pentru fiecare întrebare. În timp ce jocul care este revizuit pentru un student este același, AI studiază comportamentul în contextul întrebării 2, întrebării 3 etc.

Abordarea multi-task a avut succes și a făcut diferența. Modelul cu sarcini multiple a fost cu aproximativ 10% mai precis decât celelalte modele care au folosit metode convenționale de antrenament AI.

Michael Geden este primul autor al lucrării și cercetător post-doctoral la NC State.

„Ne imaginăm ca acest tip de model să fie utilizat în câteva moduri care pot beneficia de studenți”, spune el. „Ar putea fi folosit pentru a anunța profesorii atunci când jocul unui elev sugerează că acesta ar putea avea nevoie de instrucțiuni suplimentare. De asemenea, ar putea fi folosit pentru a facilita funcțiile de joc adaptive în jocul în sine. De exemplu, modificarea unei povești pentru a revizui conceptele cu care se luptă un student.

„Psihologia a recunoscut de mult timp că întrebările diferite au valori diferite”, continuă Geden. „Lucrarea noastră aici adoptă o abordare interdisciplinară care îmbină acest aspect al psihologiei cu abordările de învățare profundă și învățarea automată a inteligenței artificiale.”

Andrew Emerson este co-autor al lucrării și doctorat. student la NC State.

„Acest lucru deschide, de asemenea, ușa pentru încorporarea unor tehnici de modelare mai complexe în software-ul educațional – în special software-ul educațional care se adaptează la nevoile elevului”, spune Emerson.

Lucrarea se intitulează „Modelarea predictivă a elevilor în jocurile educaționale cu învățare cu sarcini multiple” și va fi prezentată la cea de-a 34-a Conferință AAAI privind inteligența artificială, care va avea loc în perioada 7-12 februarie la New York, NY. -Autorii lucrării au fost James Lester, Distinguished University Professor of Computer Science și director al CEI la NC State, precum și Roger Azevedo de la Universitatea Central Florida.

Lucrarea a fost susținută de Fundația Națională pentru Științe și de Consiliul de Cercetare în Științe Sociale și Umaniste din Canada.