Integrating Dynamic Supports into an Equity Teaching Simulation to Promote Equity Mindsets
Integrating Dynamic Supports into an Equity Teaching Simulation to Promote Equity Mindsets
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将动态支持融入公平教学模拟以促进公平心态
DOI：
10.1145/3491140.3528327
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Reich, Justin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Marvez, G. R.;Zheng, Tianyuan;Littenberg-Tobias, Joshua;Hillaire, Garron;O'Brien, Sara;Reich, Justin
在多样性、公平和包容（DEI）问题上实施高质量的专业学习是一个巨大的扩展挑战。将使用自然语言处理（NLP）的动态支持集成到公平教学模拟中，可以在这一领域进行更具响应性的个性化培训。在这项研究中，我们在公平教学模拟（494名用户; 988个响应）中对参与者的文本响应训练机器学习模型，以检测与公平相关的某些文本特征。然后，我们将这些模型集成到仿真中，在仿真过程中为用户提供动态支持。在一项试点研究（N = 13）中，我们发现用户在很大程度上认为反馈是准确的，并将反馈纳入随后的模拟响应。未来的工作将探索用更大和更具代表性的样本复制这些结果。
Implementing high-quality professional learning on diversity, equity, and inclusion (DEI) issues is a massive scaling challenge. Integrating dynamic support using natural language processing (NLP) into equity teaching simulations may allow for more responsive, personalized training in this field. In this study, we trained machine learning models on participants' text responses in an equity teaching simulation (494 users; 988 responses) to detect certain text features related to equity. We then integrated these models into the simulation to provide dynamic supports to users during the simulation. In a pilot study (N = 13), we found users largely thought the feedback was accurate and incorporated the feedback in subsequent simulation responses. Future work will explore replicating these results with larger and more representative samples.
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