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A Mixed User-Centered Approach to Enable Augmented Intelligence in Intelligent Tutoring Systems: The Case of MathAIde app

Created by
  • Haebom

作者

Guilherme Guerino, Luiz Rodrigues, Luana Bianchini, Mariana Alves, Marcelo Marinho, Thomaz Veloso, Valmir Macario, Diego Dermeval, Thales Vieira, Ig Bittencourt, Seiji Isotani

概要

この研究では、インテリジェントチュータリングシステム(ITS)に拡張インテリジェンス(AuI)を統合することで、教育分野の人工知能(AIED)の課題(教師参加、AI信頼性、リソースアクセシビリティ)を解決することを検討します。研究者は、学生の数学練習問題の写真をコンピュータビジョンとAIを使用して採点し、フィードバックを提供するITS MathAIdeを提示します。 MathAIdeは、教師とのブレインストーミング、高忠実度プロトタイピング、A / Bテスト、実際のケーススタディを含むコラボレーションプロセスによって設計されています。調査結果は、AI が修正案を提示している間、教師が意思決定権を維持する教師中心のユーザー中心のアプローチの重要性を強調している。特に、資源不足の環境で効率、使いやすさ、導入の可能性を示しています。本研究は、ユーザーのニーズと技術的妥当性のバランスをとるITS設計の実用的な洞察を提供し、AuIを教育技術に実装する混合方法論的ユーザー中心のアプローチの効果を実証することによってAIED研究を進めます。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
拡張インテリジェンス(AuI)を活用したインテリジェントチュータリングシステム(ITS)の開発と応用の有効性を実証的に示しています。
教師中心とユーザー中心の設計アプローチの重要性を強調する。
資源制約環境でも効果的な教育技術活用可能性を提示。
混合方法論的,ユーザ中心アプローチによるAIED研究の発展に貢献
MathAIdeシステムの効率性,ユーザビリティ,導入性の確認
Limitations:
研究対象と範囲の制限による一般化の可能性に関するさらなる研究が必要
長期的な効果と影響に関するさらなるフォローアップ研究が必要です。
さまざまな数学問題の種類と学習レベルに対するシステムの適用可能性検証が必要
AIの信頼性と偏向の問題に対する深い考察の必要性
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