Araştırmacılar Öğretim Sistemlerini Oluşturmak için Yeni bir AI Geliştirdiler

Carnegie Mellon Üniversitesi’nden araştırmacılar, akıllı öğretim sistemlerini nasıl inşa edeceklerini gösterdiler. Bu sistemler, cebir ve dilbilgisi gibi çeşitli konuları öğretmede etkilidir.

Araştırmacılar, bir öğretmeni bir bilgisayara öğretmek için yapay zeka kullanarak bir yöntem geliştirdiler. Bu yöntemin açıklaması biraz karmaşık görünse de, bir öğretmenin bir bilgisayara nasıl öğretileceğini göstermesi gibi düşünülebilir. Bir öğretmen, bir bilgisayara belirli sorunları nasıl çözeceğini göstererek onu öğretebilir. Bilgisayar bir soruyu yanlış cevaplar ise, öğretmen onu düzeltilebilir.

Kendi Başına Problemleri Çözmek

Bu yöntemin ilginç yönlerinden biri, bilgisayar sisteminin sadece öğretildiği şekilde sorunları çözmekle kalmayıp, aynı zamanda öğretildiği şekilde öğretilemeyen diğer tüm sorunları da çözebilmesidir. Bu, bilgisayarın öğretildiği şekilde öğretilemeyen bir soruyu çözebileceği anlamına gelir.

Daniel Weitekamp III, CMU İnsan-Bilgisayar Etkileşimi Enstitüsü’nde (HCII) doktora öğrencisidir.

“Bir öğrenci bir sorunun çözümü için bir yol öğrenebilir ve bu yeterli olabilir” dedi Weitekamp. “Ancak bir öğretim sistemi, bir sorunun çözümü için her türlü yolu öğrenmelidir. Problemleri çözme yöntemlerini öğretmek yerine, problem çözme yöntemlerini öğrenmelidir.”

Weitekamp’ın açıkladığı zorluk, AI tabanlı öğretim sistemlerinin geliştirilmesinde en büyük zorluklardan biridir. Yeni geliştirilen akıllı öğretim sistemleri, öğrenci ilerlemesini takip edebilir, ne yapacağını belirleyebilir ve öğrencilerin yeni beceriler geliştirmelerine yardımcı olmak için etkili uygulama sorunlarını seçebilir.

AI Tabanlı Öğretim Sistemlerinin Geliştirilmesi

Ken Koedinger, insan-bilgisayar etkileşimi ve psikoloji profesörüdür. Koedinger, akıllı öğretmenlerin erken geliştiricilerinden biridir ve başkalarıyla birlikte, üretim kuralları elle programlanmıştır. Koedinger’a göre, her saatlik öğretim için 200 saatlik geliştirme gerekiyordu. Sonunda, grup daha etkili bir yöntem geliştirdi ve bu, 200 saati 40 veya 50 saate düşürdü, ancak bazı desenlerin tüm olası çözümlerini göstermek çok zordur.

Koedinger, yeni yöntemin, bir öğretmenin 30 dakikalık bir dersi aynı sürede geliştirmesine olanak sağlayabileceğini söyledi.

“Şimdiye kadar tam akıllı öğretmeni elde etmenin tek yolu, bu AI kurallarını yazmaktı” dedi Koedinger. “Ancak şimdi sistem bu kuralları yazıyor.”

Yeni yöntemde, öğrencilerin öğrenme yollarını simüle etmek için bir makine öğrenimi programı kullanılır. Weitekamp tarafından bir öğretim arabirimi oluşturuldu ve bu, programlama için “göster ve düzelt” sürecini kullanır.

Yöntem, çok sütunlu eklemeye örnek olarak gösterildi, ancak kullanılan makine öğrenimi motoru, diğer konulara da uygulanabilir, such as denklem çözme, kesir eklemesi, kimya, İngilizce dilbilgisi ve bilim deney ortamı.

Ana hedeflerden biri, bu yöntemin öğretmenlerin, bir AI programcısı olmadan, kendi bilgisayar destekli derslerini oluşturmalarına olanak sağlamasıdır. Bu, öğretmenlerin kendi öğretim görüşlerini veya kullanacakları yöntemleri uygulamalarına olanak sağlar.

Weitekamp, Koedinger ve HCII Sistem Bilimcisi Erik Harpstead, yöntemi tanımlayan makaleyi yazdı. Makale, İnsan Faktörleri Bilgisayar Sistemleri Konferansı (CHI 2020) tarafından kabul edildi. Konferans bu ay için planlanmıştı, ancak COVID-19 salgını nedeniyle iptal edildi. Makale şimdi Bilgisayar Makinesi Derneği’nin Dijital Kütüphanesinde bulunan konferans bildirilerinde bulunabilir.

Eğitim Bilimleri Enstitüsü ve Google (GOOGL ), araştırmaya destek verdi.