要約
インテリジェント個別指導システム (ITS) は、生徒の学習成果を向上させるのに効果的です。
ただし、その開発は複雑で時間がかかることが多く、専門的なプログラミングと講師の設計知識が必要なため、広範な適用とパーソナライゼーションの妨げとなっています。
私たちは、講師の作成とパーソナライゼーションを簡素化するプラットフォームである Apprentice Tutor Builder (ATB) を紹介します。
講師は ATB のドラッグ アンド ドロップ ツールを利用して講師インターフェイスを構築できます。
その後、講師は講師の基盤となる AI エージェントを対話的にトレーニングして、問題を解決できるエキスパート モデルを生成できます。
トレーニングは、デモンストレーション、フィードバック、ユーザー ラベルなどの複数のインタラクション モダリティを使用して実現されます。
私たちは、エンド ユーザーに対する ATB の設計の有効性を評価するために、14 人のインストラクターとユーザー調査を実施しました。
ユーザーはインターフェイス ビルダーの柔軟性とエージェントの教育の容易さと速度を楽しんでいますが、多くの場合、追加の時間節約機能を望んでいることがわかりました。
これらの洞察に基づいて、私たちは家庭教師の作成とカスタマイズにインタラクティブ AI エージェントを利用するプラットフォームやその他のプラットフォームに関する一連の設計推奨事項を特定しました。
要約(オリジナル)
Intelligent tutoring systems (ITS) are effective for improving students’ learning outcomes. However, their development is often complex, time-consuming, and requires specialized programming and tutor design knowledge, thus hindering their widespread application and personalization. We present the Apprentice Tutor Builder (ATB) , a platform that simplifies tutor creation and personalization. Instructors can utilize ATB’s drag-and-drop tool to build tutor interfaces. Instructors can then interactively train the tutors’ underlying AI agent to produce expert models that can solve problems. Training is achieved via using multiple interaction modalities including demonstrations, feedback, and user labels. We conducted a user study with 14 instructors to evaluate the effectiveness of ATB’s design with end users. We found that users enjoyed the flexibility of the interface builder and ease and speed of agent teaching, but often desired additional time-saving features. With these insights, we identified a set of design recommendations for our platform and others that utilize interactive AI agents for tutor creation and customization.
arxiv情報
| 著者 | Glen Smith,Adit Gupta,Christopher MacLellan |
| 発行日 | 2024-04-11 16:14:23+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google