Enhancing Instructional Quality: Leveraging Computer-Assisted Textual Analysis to Generate In-Depth Insights from Educational Artifacts

要約

この論文では、教育成果物からの深い洞察を通じて、教育の質を向上させるコンピュータ支援テキスト分析の変革の可能性を探ります。
私たちは、リチャード・エルモアの指導コア フレームワークを統合して、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の手法、特に自然言語処理 (NLP) が教育内容、教師の談話、生徒の反応を分析して指導の改善を促進する方法を検証します。
インストラクショナル コア フレームワーク内の包括的なレビューとケーススタディを通じて、教師のコーチング、生徒のサポート、コンテンツ開発など、AI/ML の統合が大きな利点をもたらす重要な領域を特定します。
AI/ML が管理タスクを合理化するだけでなく、パーソナライズされた学習のための新しい経路を導入し、教育者に実用的なフィードバックを提供し、指導力学のより深い理解に貢献することを示すパターンを明らかにします。
この論文では、教育現場で AI/ML テクノロジーの可能性を最大限に発揮するには、AI/ML テクノロジーを教育的目標と調整することの重要性を強調し、倫理的配慮、データ品質、人間の専門知識の統合を考慮したバランスの取れたアプローチを提唱しています。

要約(オリジナル)

This paper explores the transformative potential of computer-assisted textual analysis in enhancing instructional quality through in-depth insights from educational artifacts. We integrate Richard Elmore’s Instructional Core Framework to examine how artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) methods, particularly natural language processing (NLP), can analyze educational content, teacher discourse, and student responses to foster instructional improvement. Through a comprehensive review and case studies within the Instructional Core Framework, we identify key areas where AI/ML integration offers significant advantages, including teacher coaching, student support, and content development. We unveil patterns that indicate AI/ML not only streamlines administrative tasks but also introduces novel pathways for personalized learning, providing actionable feedback for educators and contributing to a richer understanding of instructional dynamics. This paper emphasizes the importance of aligning AI/ML technologies with pedagogical goals to realize their full potential in educational settings, advocating for a balanced approach that considers ethical considerations, data quality, and the integration of human expertise.

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