研究人員設計了一種人工智能(AI)模型 ， 能夠更好地預測學生在教育游戲中學到多少知識 。改進后的模型利用了人工智能訓練的多任務學習概念 ， 可用于改善教學和學習效果 。
多任務學習是一種要求一個模型執行多個任務的方法 。

”在我們的例子中,我們希望該模型能夠預測一個學生是否會測試正確回答每個問題,基于學生的行為在一個教育游戲叫水晶島,”喬納森·羅說,一篇論文的作者之一的工作和一個科學家在北卡羅萊納州立大學教育信息中心(CEI) 。
“解決這個問題的標準方法只看整體的測試分數 ， 把測試看成一個任務 ， ”Rowe說 。“在我們的多任務學習框架下 ， 這個模型有17個任務——因為測試有17道題 。”
研究人員收集了181名學生的游戲玩法和測試數據 。AI可以查看每個學生的游戲玩法 ， 以及每個學生在測試中如何回答問題1 。通過識別答對問題1的學生的常見行為 ， 以及答錯問題1的學生的常見行為 ， 人工智能可以確定一個新學生如何回答問題1 。
此函數對每個問題同時執行;對于特定學生的游戲玩法審查是相同的 ， 但AI會在問題2、問題3等上下文中查看該行為 。
這種多任務的方法產生了不同的效果 。研究人員發現 ， 多任務模型的準確率比其他依賴傳統人工智能訓練方法的模型高出約10% 。
這篇論文的第一作者、北卡羅來納大學的博士后研究員邁克爾?格登(Michael Geden)表示:“我們設想 ， 這種模式將以多種方式用于造福學生 。”當學生的游戲玩法提示他們可能需要額外的指導時 ， 它可以用來通知老師 。它也可以用來促進游戲本身的適應性游戲功能 。例如 ， 改變一個故事情節 ， 以重新審視學生正在苦苦掙扎的概念 。
“心理學早就認識到不同的問題有不同的價值 ， ”Geden說 。“我們的研究采用了一種跨學科的方法 ， 將心理學的這一方面與深度學習和機器學習方法與人工智能結合起來 。”
“這也為將更復雜的建模技術整合到教育軟件中打開了一扇門——尤其是能夠適應學生需求的教育軟件 ， ”論文的合著者、NC州立大學的博士生Andrew Emerson說 。
這篇題為“教育游戲中多任務學習的預測學生建模”的論文將在2月7日至12日在紐約舉行的第34屆AAAI人工智能會議上發表 。以及中佛羅里達大學的羅杰·阿澤維多 。
【提高人工智能識別需要幫助的學生的能力】

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