Reinforcement Learning Tutor Better Supported Lower Performers in a Math Task

要約

タイトル：強化学習による数学課題の低成績者へのサポート

要約：
– 個別教育は最も効果的な教育介入策の1つであるが、資源の制限により提供することが困難である。
– 強化学習は、適切な支援を提供するために設計された知的チューターソフトウェアの開発コストを削減し、効果を向上させるための鍵となる可能性がある。
– この論文では、ストーリーラインソフトウェア内で体積の概念を学ぶ生徒に適応的な教育支援を提供するために、深層強化学習が使用されることが説明されている。
– 解釈可能な人工知能ツールを使用して、学習した教育ポリシーに関する解釈可能な insight を抽出し、それにより異なる生徒集団においても同様の性能を持つことが示された。
– 最も重要なことに、両方の研究において、強化学習ストーリー化システムは最初の前テストスコアが最低の生徒に最も有益であったため、AIが最も必要な人々に対応し、支援提供する可能性がある。

要約(オリジナル)

Resource limitations make it hard to provide all students with one of the most effective educational interventions: personalized instruction. Reinforcement learning could be a key tool to reduce the development cost and improve the effectiveness of intelligent tutoring software that aims to provide the right support, at the right time, to a student. Here we illustrate that deep reinforcement learning can be used to provide adaptive pedagogical support to students learning about the concept of volume in a narrative storyline software. Using explainable artificial intelligence tools, we extracted interpretable insights about the pedagogical policy learned and demonstrated that the resulting policy had similar performance in a different student population. Most importantly, in both studies, the reinforcement-learning narrative system had the largest benefit for those students with the lowest initial pretest scores, suggesting the opportunity for AI to adapt and provide support for those most in need.

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