提高AI识别需要帮助的学生的能力
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研究人员设计了一个人工智能（AI）模型，更能够预测学生在教育游戏中学习了多少。改进的模型利用AI培训概念称为多任务学习，可用于改善指示和学习结果。
多任务学习是一种方法，其中要求一个模型执行多个任务。
“In our case, we wanted the model to be able to predict whether a student would answer each question on a test correctly, based on the student’s behavior while playing an educational game called Crystal Island,” says Jonathan Rowe, co-author of a paper on the work and a research scientist in North Carolina State University’s Center for Educational Informatics (CEI).
“解决这个问题的标准方法只看过整体测试分数，将测试视为一项任务，”Rowe说。“在我们的多任务学习框架的背景下，该模型有17个任务 - 因为测试有17个问题。”
研究人员有181名学生的游戏和测试数据。AI可以查看每个学生的游戏玩法以及每个学生如何在测试中回答问题1。通过识别正确回答问题1的学生的常见行为，以及遇到问题1的学生的常见行为，AI可以确定新学生如何回答问题1。
此功能同时为每个问题执行;被审核的游戏玩法是相同的，但AI在问题2，问题3等上面看待该行为。
而这种多任务方法差异。研究人员发现，多任务模型比其他符合常规AI训练方法的型号更准确的大约10％。
“我们设想这种类型的模型，这些模型用于一些可以使学生受益的方式，”纸张的第一作者和NC州的博士后研究员Michael Geden说。“当学生的游戏暗示学生可能需要额外的指导时，它可以用来通知老师。它也可以用于促进游戏本身的自适应游戏功能。例如，改变故事情节以重新审视学生挣扎的概念。
“心理学已经很久认识到不同的问题有不同的价值，”格登说。“我们的工作在这里采取跨学科的方法，将心理学的这种方面与艾丽的深度学习和机器学习方法结合在一起。”
“这也打开了将更复杂的建模技术合并到教育软件中 - 特别是教育软件，这些软件适应学生的需求，”论文的共同作者和一个博士学位的安德鲁·艾默生说在NC状态的学生。
The paper, “Predictive Student Modeling in Educational Games with Multi-Task Learning,” will be presented at the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence, being held Feb. 7-12 in New York, N.Y. The paper was co-authored by James Lester, Distinguished University Professor of Computer Science and director of CEI at NC State; and by Roger Azevedo of the University of Central Florida.
该工作是通过国家科学基金会的支持，根据“格兰特尔-1661202”;来自加拿大社会科学和人文研究委员会，隶属于拨款SSHRC 895-2011-1006。
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编辑注：研究摘要跟随。
“具有多任务学习教育游戏的预测学生建模”
作者：Michael Geden，Andrew Emerson，Jonathan Rowe和James Lester，北卡罗来纳州立大学;佛罗里达大学大学罗杰阿扎维德
呈现：2月7日至12日在纽约的第34届Aaai人工智能大会上，N.Y。
抽象的：建模学生知识对于自适应学习环境至关重要。预测学生建模使得能够对学生知识和技能的形成性评估，并且它推动了个性化的支持，以创造有效和吸引力的学习经历。传统方法来预测学生建模利用从学生交互跟踪数据中提取的功能来预测学生测试性能，将学生测试性能汇总为单个输出标签。我们将预测性学生建模作为一个多任务学习问题，将学生测试数据的问题建模为不同的“任务”。我们通过利用基于实验室和基于课堂的基于实验室和课堂的研究的学生数据来证明这种方法的有效性，所述学习环境进行基于游戏的微生物学教育，水晶岛。使用学生游戏玩法的顺序表示，结果表明，多任务堆叠LSTM具有残差连接，显着优于不使用多任务制定的基线模型。此外，随着任务数量的增加，预测学生模型的准确性得到改善。这些调查结果对自适应学习环境中预测学生模型的设计和开发具有重大影响。
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