STTR Phase I: Enabling Student Project Collaboration with Artificial Intelligence Augmented Mentorship

STTR 第一阶段:通过人工智能增强指导实现学生项目协作

基本信息

  • 批准号:
    2243452
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 27.49万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2023-03-15 至 2024-06-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

The broader/commercial impact of this Small Business Technology Transfer Phase I project is in improving both student learning and workforce readiness through interdependent learning experiences. The project will create project-based environments that promote skills such as communication, critical thinking, problem solving, time management, creativity, and teamwork – all mirroring professional work environments. The technology will also promote development of skills such as project management, writing, business and data analysis, design, and presentation. Project collaboration requires that students interact frequently throughout the project completion process, including frequent mentor or teacher interactions. Such an interdependent environment creates a real-world dynamic that better prepares students to enter the workforce. The platform developed by this project is likely to create significant societal impact while participating in the fastest growing e-learning sector.The proposal seeks to develop a collaborative community platform using proprietary project collaboration models integrated with Artificial Intelligence (AI) augmented mentorship to enhance student workforce readiness. The technology will be designed to provide the right piece of information to the students and mentors at the right time. By analyzing and unifying all the content under a domain-specific semantic representation, the system will be able to aggregate and organize all the content and identify the piece for intervention that is contextually most useful. To make project collaboration and mentorship easier between students and mentors in a trustworthy manner, modeling will be done utilizing minimal supervision. This modelling will include combining contextual embeddings from language models with graph-based neural networks to capture interactions across multiple facets. The technology will build upon explainability of deep neural networks to provide an appropriate level of transparency into the decision making, both for the users to learn to trust the platform, as well as for the platform developers to build systems that aid in reliable, trustworthy, and fair mentoring.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
这一小企业技术转让第一阶段项目的更广泛/商业影响是通过相互依存的学习经验提高学生的学习和劳动力的准备。该项目将创建基于项目的环境,促进沟通、批判性思维、解决问题、时间管理、创造力和团队合作等技能--所有这些都反映了专业的工作环境。该技术还将促进项目管理、写作、业务和数据分析、设计和演示等技能的发展。项目协作要求学生在整个项目完成过程中频繁互动,包括频繁的导师或教师互动。这样一个相互依存的环境创造了一个现实世界的动态,更好地准备学生进入劳动力市场。该项目开发的平台可能会产生重大的社会影响,同时参与增长最快的电子学习领域。该提案旨在开发一个协作社区平台,使用专有的项目协作模型,结合人工智能(AI)增强的导师制,以提高学生劳动力的准备。该技术将被设计为在正确的时间为学生和导师提供正确的信息。通过在特定领域的语义表示下分析和统一所有内容,系统将能够聚合和组织所有内容,并识别在上下文中最有用的干预片段。 为了使学生和导师之间的项目合作和指导更容易以值得信赖的方式进行,建模将利用最小的监督。这种建模将包括将来自语言模型的上下文嵌入与基于图形的神经网络相结合,以捕获多个方面的交互。 该技术将建立在深度神经网络的可解释性基础上,为决策提供适当的透明度,既让用户学会信任平台,也让平台开发人员构建有助于可靠,值得信赖,该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的智力价值进行评估,更广泛的影响审查标准。

项目成果

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