Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ĐưA các mô hình nền tảng liên kết đa phương thức đa nhiệm vụ vào lĩnh vực giáo dục: Triển vọng và thách thức

Created by
  • Haebom

Tác giả

Kasra Borazjani, Naji Khosravan, Rajeev Sahay, Bita Akram, Seyyedali Hosseinalipour

Phác thảo

Bài báo này đề xuất các Mô hình Liên kết M3T (M3T FedFM) tích hợp học tập liên kết (FL) để giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư trong các mô hình đa phương thức, đa tác vụ (M3T FM), vốn có tiềm năng ứng dụng cao trong lĩnh vực giáo dục. M3T FedFM cho phép học tập cộng tác và bảo vệ quyền riêng tư trên khắp các cơ sở giáo dục phân tán, đáp ứng nhiều phương thức và nhiệm vụ khác nhau. Chúng tôi cho rằng điều này sẽ tăng cường ba yếu tố cốt lõi của hệ thống giáo dục thông minh thế hệ tiếp theo: bảo vệ quyền riêng tư, học tập cá nhân hóa, công bằng và hòa nhập. Chúng tôi cũng đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Một cách tiếp cận mới để giải quyết các mối quan ngại về quyền riêng tư trong các mô hình dựa trên M3T trong lĩnh vực giáo dục (M3T FedFM)
◦
Góp phần bảo vệ quyền riêng tư, cá nhân hóa việc học và thúc đẩy công bằng và hòa nhập.
◦
Có tiềm năng đóng góp vào sự phát triển của hệ thống giáo dục thông minh thế hệ tiếp theo.
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu để giải quyết các quy định về quyền riêng tư không đồng nhất giữa các tổ chức.
◦
Cần giải quyết vấn đề không đồng nhất trong đặc điểm phương thức dữ liệu
◦
Cần nghiên cứu về các phương pháp bỏ học cho FedFM M3T.
◦
Cần nghiên cứu về khuôn khổ học tập liên tục cho M3T FedFM.
◦
Cần nghiên cứu khả năng diễn giải mô hình M3T FedFM
👍
Made with Slashpage