Тема – онлайн-обучение с изучением естественных наук, когнитивистики и компьютерных наук.

За последний год я опубликовал семь исследовательских работ на конференции ACM L@S, конференции AAAI Ed AI по этой теме. Я хотел бы поделиться с более широким научным сообществом выводами о междисциплинарной области исследований и о том, как войти в такую ​​область и создавать вещи, которые приносят внутренний покой. Существует пять подтем, охватывающих широту и глубину темы исследования, которые описаны ниже.

Подтемы —

  1. Создавайте модели навыков обучения
  2. Персонализированное обучение
  3. Создавайте модели с небольшим количеством данных
  4. Совместное обучение
  5. Создание моделей обучения учащихся
    Модель обучения учащихся – это вычислительная модель, которая описывает или моделирует то, как люди учатся в процессе обучения. Отслеживание знаний — это семейство методов, направленных на приближение состояния знаний мозга, а также на то, как состояние знаний меняется от одного к другому, путем наблюдения за тем, как люди учатся. Точность, надежность и интерпретируемость отслеживания знаний являются основным направлением исследований, направленных на повышение качества моделирования.

    Я провел небольшое исследование, «представление состояния знаний», «оценка KT», «интерпретируемое KT», о том, как применять алгоритмы машинного обучения SOTA для повышения точности, обеспечения интерпретации и надежности отслеживания знаний. с данными обучения, собранными через онлайн-платформу обучения рабочей силы.

    Создание моделей обучения навыкам
    Модель обучения навыкам или когнитивная модель обучения – это описательный отчет или компьютерное представление человеческого мышления о данном концепция, навык или домен. Он включает в себя как способ организации знаний в предметной области, так и описание того, как люди приобретают точные и полные знания в этой предметной области. Из-за того, что когнитивные процессы, происходящие в мозгу, трудно наблюдать, а эксперты в предметной области имеют экспертное слепое пятно, важно разрабатывать эксперименты, которые можно наблюдать, анализировать наблюдения, оптимизировать понимание когнитивного процесса и, в конечном итоге, улучшать то, как люди учиться.

    Под слепой проверкой я провел небольшое исследование по построению когнитивных моделей обучения на основе данных взаимодействия при обучении, с помощью которых можно было бы улучшить учебный дизайн.

    Персонализированное обучение
    Персонализированное обучение определяется здесь как понимание человека, цели обучения, содержания и контекста обучения, а также предоставление целевого опыта обучения для достижения некоторый желаемый результат обучения. Задача состоит в том, как описать человека и его/ее цель, представить содержание обучения и контекстуализировать учебный опыт, чтобы этот опыт можно было адаптировать к этой конкретной учебной потребности наиболее эффективным способом.

    Я провел некоторое «исследование» по этой теме, поняв и смоделировав человека, содержание и контекст обучения, чтобы дать рекомендации по следующему шагу обучения, а также понять, где он / она находится в пути обучения, как далеко он продвинулся к конечной цели.

    Создание моделей с небольшим объемом данных
    Как моделировать и предоставлять ценную информацию, когда данных слишком мало для обучения? Алгоритмы настройки холодного пуска вызывают вопросы, когда речь идет о надежности и точности. Мета-обучение превосходит либо оптимизацию градиентного спуска градиентного спуска, либо использование внешнего банка памяти для отслеживания процедуры градиентного спуска для справки в последующей оптимизации.

    Я провел некоторое «исследование» по поводу использования механизм внимания и внешний банк памяти, а также операции чтения и записи, чтобы обеспечить точный прогноз с небольшим количеством обучающих данных.

    Совместное обучение
    Совместное обучение здесь определяется как интерактивное обучение между агентом и человеком. Агент — это система, голосовой помощник или бот, дающий подсказки и подсказки. Эта тема исследования посвящена тому, как использовать собранные данные, богатую информацию из данных и обеспечить интерактивную среду обучения, чтобы сделать обучение более увлекательным, эффективным и аддитивным.

    Я провел некоторое «исследование», целенаправленную обратную связь с помощью CRQ [ссылка скоро появится], чтобы внедрить Alexa, голосового помощника, в онлайн-обучение, чтобы обеспечить личную практику для развития некоторых желаемых навыков там, где это необходимо. личная практика является более эффективным подходом к развитию этого навыка. Я также немного исследовал, как обеспечить целевую обратную связь для текстовых ответов в свободной форме для достижения определенного результата обучения.

Понимание того, как люди учатся @2019