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मैथबडी: प्रभावी गणित शिक्षण के लिए एक बहुविध प्रणाली
Created by
Haebom
लेखक
Debanjana Kar, Leopold B oss, Dacia Braca, Sebastian Maximilian Dennerlein, Nina Christine Hubig, Philipp Wintersberger, Yufang Hou
रूपरेखा
यह शोधपत्र मौजूदा एलएलएम-आधारित इंटरैक्टिव शिक्षण प्रणालियों की सीमाओं की ओर इशारा करता है, जो छात्रों की भावनात्मक अवस्थाओं पर विचार करने में विफल रहती हैं। हम मैथबडी प्रस्तुत करते हैं, एक भावना-जागरूक गणित शिक्षण प्रणाली जो छात्रों की भावनाओं का मॉडल बनाती है और शिक्षण रणनीतियों को गतिशील रूप से समायोजित करती है। मैथबडी संवादात्मक पाठ और चेहरे के भावों के माध्यम से छात्रों की भावनाओं की पहचान करती है, और एलएलएम शिक्षक से भावनात्मक रूप से उपयुक्त प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करने के लिए इन आँकड़ों को संश्लेषित करती है। मैथबडी की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए स्वचालित मूल्यांकन मीट्रिक्स और उपयोगकर्ता अनुसंधान का उपयोग करके, हमने मौजूदा प्रणालियों की तुलना में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधारों की पुष्टि की है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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यह दर्शाता है कि एलएलएम-आधारित शिक्षा प्रणालियों में छात्रों की भावनाओं पर विचार करना सीखने की प्रभावशीलता में सुधार के लिए महत्वपूर्ण है।
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संवादात्मक पाठ और चेहरे की अभिव्यक्ति विश्लेषण को मिलाकर बहुविध भावना पहचान दृष्टिकोण की प्रभावशीलता का प्रदर्शन करना।
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भावना पहचान-आधारित प्रशिक्षण प्रणालियों के विकास और व्यावहारिक प्रदर्शन सुधारों की पुष्टि के लिए एक नई दिशा प्रस्तुत करना।
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Limitations:
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अध्ययन का दायरा गणित सीखने तक सीमित था। अन्य विषयों और शिक्षण क्षेत्रों में इसकी सामान्यता निर्धारित करने के लिए और अधिक शोध की आवश्यकता है।
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चेहरे के भावों के विश्लेषण की सटीकता और विभिन्न भावनात्मक अभिव्यक्तियों पर इसके सामान्यीकरण के संबंध में और अधिक सत्यापन की आवश्यकता है।
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उपयोगकर्ता अध्ययन के पैमाने और प्रतिभागी विशेषताओं के आधार पर परिणामों की सामान्यता पर विचार किया जाना चाहिए।
