Combining adaptivity with progression ordering for intelligent tutoring systems
Combining adaptivity with progression ordering for intelligent tutoring systems
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将自适应性与智能辅导系统的进度排序相结合
DOI：
10.1145/3231644.3231672
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Brunskill, Emma
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mu, Tong;Wang, Shuhan;Andersen, Erik;Brunskill, Emma
大规模在线公开课（MOOC）等大规模学习（LAS）系统极大地扩展了对高质量教育材料的访问，然而，创建此类材料通常需要花费大量时间和资源。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，自动和自适应排序的实践活动，为特定的学习者，并探讨其应用于外语学习。我们通过模拟评估我们的系统，并在运行实验的过程中。我们的模拟结果表明，这样的方法可能是显着优于专家系统时，有很高的变化率的学生之间的学习，如果掌握先决条件之前推进是很重要的，并可能不会比专家系统更差，如果我们生成的课程近似描述了必要的结构，在学生的学习。
Learning at scale (LAS) systems like Massive Open Online Classes (MOOCs) have hugely expanded access to high quality educational materials however, such material are frequently time and resource expensive to create. In this work we propose a new approach for automatically and adaptively sequencing practice activities for a particular learner and explore its application for foreign language learning. We evaluate our system through simulation and are in the process of running an experiment. Our simulation results suggest that such an approach may be significantly better than an expert system when there is high variability in the rate of learning among the students and if mastering prerequisites before advancing is important, and is likely to be no worse than an expert system if our generated curriculum approximately describes the necessary structure of learning in students.
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