Reinforcement Learning Tutor Better Supported Lower Performers in a Math Task

要約

タイトル：強化学習は数学の課題で低成績者をより良くサポートするためのチューターになる

要約：

– 個別化指導は効果的だが資源制限で提供が難しい
– 強化学習は、個別化指導を向上させるための鍵になる
– 深層強化学習を使用して、物語ソフトウェアで体積の概念を学ぶ学生に適合的な指導を提供することができることを示した
– AIを用いた説明可能な手法を用いて、学習した指導方針についての解釈可能なインサイトを抽出することができた
– 結果的に、強化学習物語システムは初回テストスコアが低い生徒に最も大きな利益をもたらし、AIが最も必要な人々に適応しサポートを提供できる可能性があると示唆した。

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 also extracted interpretable insights about the pedagogical policy learned, and we demonstrate 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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI