要約
教育における議論の使用は、学生などのエンドユーザーの批判的思考スキルを向上させることが示されており、このプロセスを支援するために議論のための計算モデルが開発されています。
これらのモデルは議論の質を評価するのに役立ちますが、特定の議論が質が悪いとみなされる理由を説明できないことが多く、そのため、批判的思考スキルを強化するためにユーザーに建設的なフィードバックを提供することが困難になります。
この調査では、議論のための現在の計算モデルによって提供されるフィードバックのさまざまな側面 (豊かさ、視覚化、インタラクティブ性、パーソナライゼーション) と、そのようなモデルの説明力を強化し、最終的に学習者の学力向上に役立つ可能性を探ることを目的としています。
批判的思考スキル。
要約(オリジナル)
The use of argumentation in education has been shown to improve critical thinking skills for end-users such as students, and computational models for argumentation have been developed to assist in this process. Although these models are useful for evaluating the quality of an argument, they oftentimes cannot explain why a particular argument is considered poor or not, which makes it difficult to provide constructive feedback to users to strengthen their critical thinking skills. In this survey, we aim to explore the different dimensions of feedback (Richness, Visualization, Interactivity, and Personalization) provided by the current computational models for argumentation, and the possibility of enhancing the power of explanations of such models, ultimately helping learners improve their critical thinking skills.
arxiv情報
著者 | Camélia Guerraoui,Paul Reisert,Naoya Inoue,Farjana Sultana Mim,Shoichi Naito,Jungmin Choi,Irfan Robbani,Wenzhi Wang,Kentaro Inui |
発行日 | 2023-07-28 06:33:09+00:00 |
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