HTN-Based Tutors: A New Intelligent Tutoring Framework Based on Hierarchical Task Networks

要約

賢い家庭教師は、個人に合わせた適応的な学習体験を提供することに成功しています。
ただし、既存のフレームワークの知識の粒度と、その結果として提供できる指示に関して課題が存在します。
これらの問題に対処するために、階層タスク ネットワーク (HTN) を使用してエキスパート モデルを表す新しいインテリジェントな個別指導フレームワークである HTN ベースの個別指導フレームワークを提案します。
他の個別指導フレームワークと同様に、階層的な知識組織の利点を提供しながら、さまざまな問題解決戦略を柔軟にエンコードすることができます。
私たちは後者を利用して、足場の粒度を調整できる講師を作成します。
この組織は、スキルの構成上の性質ともよく一致しています。

要約(オリジナル)

Intelligent tutors have shown success in delivering a personalized and adaptive learning experience. However, there exist challenges regarding the granularity of knowledge in existing frameworks and the resulting instructions they can provide. To address these issues, we propose HTN-based tutors, a new intelligent tutoring framework that represents expert models using Hierarchical Task Networks (HTNs). Like other tutoring frameworks, it allows flexible encoding of different problem-solving strategies while providing the additional benefit of a hierarchical knowledge organization. We leverage the latter to create tutors that can adapt the granularity of their scaffolding. This organization also aligns well with the compositional nature of skills.

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