Investigating Differential Error Types Between Human and Simulated Learners
Investigating Differential Error Types Between Human and Simulated Learners
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DOI：
10.1007/978-3-030-52237-7_47
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发表时间：
2020-06-09
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Koedinger K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Weitekamp D;Ye Z;Rachatasumrit N;Harpstead E;Koedinger K
模拟学习者代表了人类学习的计算理论，可用于评估教育技术，为教师提供实践机会，并增进我们对人类学习的理论理解。与模拟学习者合作的一个关键挑战是评估模拟与真实人类学生的行为相比的准确性。完成这种评估的一种方法是比较人类学习者群体和一组相应的模拟学习者的错误率学习曲线。在本文中，我们认为这种方法错过了通过将所有错误视为相同来更准确地捕捉学习中的细微差别的机会。我们提出了一个模拟学习者系统，即学徒学习者 (AL) 架构，并使用这种更加细致入微的评估来演示它如何解释和准确预测学生的学习情况，即随着时间的推移，它会像人类学生一样从智能辅导系统 (ITS) 中学习，从而减少不同类型的错误。
Simulated learners represent computational theories of human learning that can be used to evaluate educational technologies, provide practice opportunities for teachers, and advance our theoretical understanding of human learning. A key challenge in working with simulated learners is evaluating the accuracy of the simulation compared to the behavior of real human students. One way this evaluation is done is by comparing the error-rate learning curves from a population of human learners and a corresponding set of simulated learners. In this paper, we argue that this approach misses an opportunity to more accurately capture nuances in learning by treating all errors as the same. We present a simulated learner system, the Apprentice Learner (AL) Architecture, and use this more nuanced evaluation to demonstrate ways in which it does and does not explain and accurately predict student learning in terms of the reduction of different kinds of errors over time as it learns, as human students do, from an Intelligent Tutoring System (ITS).
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影响因子：
2.6
作者：
Pavlik, Philip I., Jr.;Anderson, John R.
通讯作者：
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Corbett, Albert
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作者：
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通讯作者：
WALLER, MI
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作者：
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通讯作者：
Qin, YL
DOI：
10.1007/s40593-014-0020-1
发表时间：
2015-03-01
影响因子：
4.9
作者：
Matsuda, Noboru;Cohen, William W.;Koedinger, Kenneth R.
通讯作者：
Koedinger, Kenneth R.