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    增强AI识别需要帮助的一学生的一能力 

    研究人员设计了一种人工智能(AI)模型,该模型可以更好地预测教育游戏中学生的一学习量 。改进后的一模型利用了称为多任务学习的一AI培训概念,可用于改善教学和学习成果 。

    多任务学习是一种方法,其中要求一个模型执行多个任务 。

    “在我们的一案例中,我们希望模型能够根据学生在玩名为Crystal Island的一教育游戏时的一行为来预测学生是否会正确回答测试中的一每个问题,” Jonathan Rowe说 。北卡罗莱纳州立大学教育信息学中心(CEI)的一工作论文和研究科学家 。

    Rowe说:“解决此问题的一标准方法仅着眼于整体考试成绩,将考试视为一项任务 。”“在我们的一多任务学习框架的一背景下,该模型有17个任务-因为测试有17个问题 。”

    研究人员从181名学生那里获得了游戏性和测试数据 。AI可以查看每个学生的一游戏玩法,以及每个学生如何回答测试中的一问题1 。通过确定正确回答问题1的一学生的一常见行为以及错误回答问题1的一学生的一常见行为,人工智能可以确定新学生如何回答问题1 。

    同时针对每个问题执行此功能;给定学生的一游戏玩法是相同的一,但AI会根据问题2,问题3等来查看该行为 。

    而且这种多任务方法也有所不 同 。研究人员发现,多任务模型的一准确性比其他传统AI训练方法高出10% 。

    该论文的一第一作者,北卡罗来纳州立大学的一博士后研究员迈克尔·盖登说:“我们预想这种模型将以多种方式使学生受益 。”“当学生的一游戏玩法提示学生可能需要额外的一指导时,它可以用于通知老师 。它也可以用于促进游戏本身的一自适应游戏玩法功能 。例如,更改故事情节以重新审视学生的一概念 。正在挣扎 。

    盖登说:“心理学早已认识到不 同的一问题具有不 同的一价值 。”“我们在这里的一工作采用跨学科方法,将心理学的一这一方面与AI的一深度学习和机器学习方法结合在一起 。”

    该论文和博士学位的一合著者安德鲁·爱默生(Andrew Emerson)表示:“这也为将更复杂的一建模技术整合到教育软件中(尤其是适应学生需求的一教育软件)敞开了大门 。”北卡罗来纳州立大学学生 。

    论文“具有多任务学习的一教育游戏中的一预测性学生建模”将在2月7日至12日在纽约州纽约举行的一第34届AAAI人工智能大会上发表 。该论文由James Lester合着,杰出大学计算机科学教授,北卡罗来纳州立大学CEI主任;和中央佛罗里达大学的一Roger Azevedo

    该工作是在美国国家科学基金会(DRL-1661202)的一支持下完成的一;以及来自加拿大社会科学与人文研究委员会的一资助(SSHRC 895-2011-1006) 。

    郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的一,如作者信息标记有误,请第一时间联系吉林11选5开奖结果修改或删除,多谢 。

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