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Sistemi di tutoraggio con intelligenza artificiale

I ricercatori sviluppano una nuova IA per aiutare a creare sistemi di tutoraggio
I ricercatori della Carnegie Mellon University hanno dimostrato come possono costruire sistemi di tutoraggio intelligenti. Questi sistemi sono efficaci nell’insegnamento di varie materie, tra cui l’algebra e la grammatica.

I ricercatori hanno utilizzato un nuovo metodo che si basa sull’intelligenza artificiale per consentire a un insegnante di insegnare un computer. La formulazione rende questo metodo confuso, ma pensalo come un computer a cui viene insegnato da un insegnante umano. Il computer può essere insegnato dall’insegnante umano mostrandogli come risolvere alcuni problemi, come l’aggiunta multicolonna. Se il computer sbaglia il problema, l’insegnante può correggerlo.

Risolvere i problemi da solo
Una delle parti interessanti di questo metodo è che il sistema informatico è in grado non solo di insegnare e risolvere i problemi come è stato insegnato, ma può anche risolvere tutti gli altri problemi dell’argomento generalizzando. Ciò significa che il computer può finire per risolvere un problema al di fuori dei modi in cui l’insegnante gli ha insegnato.

“Uno studente potrebbe imparare un modo per fare un problema e questo sarebbe sufficiente”, ha detto Weitekamp. “Ma un sistema di tutoraggio deve imparare ogni modo di risolvere un problema. Deve imparare come insegnare la risoluzione dei problemi, non solo come risolvere i problemi. “

La sfida che Weitekamp spiega è una delle maggiori nello sviluppo di sistemi di tutoraggio basati sull’intelligenza artificiale. I sistemi di tutoraggio intelligenti di nuova concezione possono tenere traccia dei progressi degli studenti, aiutare a determinare cosa fare dopo e aiutare gli studenti a sviluppare nuove competenze selezionando problemi di pratica efficaci.

Lo sviluppo di sistemi di tutoraggio basati sull’intelligenza artificiale
Ken Koedinger è un professore di interazione uomo-computer e psicologia. Koedinger è stato uno dei primi sviluppatori di tutor intelligenti e, lavorando con altri, le regole di produzione sono state programmate a mano. Secondo Koedinger, ogni ora di istruzione tutorata richiedeva 200 ore di sviluppo. Alla fine, il gruppo ha sviluppato un metodo più efficace, che ha dimostrato tutti i modi possibili per risolvere un problema. Ciò ha richiesto 200 ore a 40 o 50, ma è estremamente difficile dimostrare tutte le possibili soluzioni ad alcuni schemi.

Koedinger ha affermato che il nuovo metodo potrebbe finire per consentire a un insegnante di sviluppare una lezione di 30 minuti nello stesso lasso di tempo.

“L’unico modo per arrivare al tutor intelligente completo fino ad ora è stato scrivere queste regole di intelligenza artificiale”, ha detto Koedinger. “Ma ora il sistema sta scrivendo quelle regole.”

Nel nuovo metodo, un programma di apprendimento automatico viene utilizzato per simulare i modi in cui gli studenti imparano. Weitekamp ha creato un’interfaccia didattica che utilizza un processo “mostra e correggi” per la programmazione.

Mentre il metodo è stato dimostrato con l’aggiunta di più colonne, il motore di apprendimento automatico utilizzato può essere applicato ad altre materie, come risoluzione di equazioni, aggiunta di frazioni, chimica, grammatica inglese e ambienti di esperimento scientifico.

Uno degli obiettivi principali è che questo metodo consenta agli insegnanti di costruire le proprie lezioni informatizzate, senza la necessità di un programmatore di intelligenza artificiale. Ciò consente agli insegnanti di applicare le proprie opinioni personali su come insegnare o quali metodi utilizzare.

Weitekamp, ​​Koedinger e lo scienziato di sistema HCII Erik Harpstead hanno scritto l’articolo che descrive il metodo. È stato accettato dalla Conferenza dei fattori umani nei sistemi informatici (CHI 2020). La conferenza era originariamente prevista per questo mese, ma la pandemia COVID-19 l’ha costretta ad essere cancellata. Il documento può ora essere trovato negli atti della conferenza, situati nella biblioteca digitale dell’Association for Computing Machinery.

L’Institute of Education Sciences e Google hanno contribuito a sostenere la ricerca.

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