오토튜터

AutoTutor
오토튜터
개발자인텔리전트 시스템 연구소
유형인텔리전트 튜터링 시스템 및 교육용 소프트웨어
웹 사이트https://start.autotutor.org/

AutoTutor는 Arthur C를 포함한 멤피스 대학 인텔리전트 시스템 연구소 연구진이 개발한 인텔리전트 튜터링 시스템입니다. Graesser는 학생들이 자연어로 [1][2][3]된 튜토리얼 대화를 통해 뉴턴 물리학, 컴퓨터 사용능력 및 비판적 사고 주제를 배울 수 있도록 지원합니다.AutoTutor는 자연어 대화에 초점을 맞춘다는 점에서 인지 튜터 같은 다른 인기 있는 지능형 튜터링 시스템과 다릅니다.즉, 음성 또는 무료 텍스트 입력을 사용하여 사람의 입력이 제시되는 지속적인 대화의 형태로 과외가 진행된다는 것을 의미합니다.이 입력을 처리하기 위해 AutoTutor는 잠재 의미 분석, 정규 표현 일치 및 음성 행동 분류기를 포함한 계산 언어학 알고리즘을 사용합니다.이러한 보완적 기술은 입력의 일반적인 의미, 정확한 표현 또는 키워드 및 표현의 기능적 목적에 각각 초점을 맞춥니다.AutoTutor는 자연스러운 언어 입력 외에도 마우스 클릭, 감정 센서에서 추론된 학습자 감정, 학생 모델의 사전 지식 추정과 같은 임시 이벤트도 수용할 수 있습니다.이러한 입력에 근거하여 컴퓨터 튜터(또는 튜터)는 언제 응답할지, 어떤 음성으로 응답할지를 결정합니다.이 프로세스는 대화 상자별 프로덕션 규칙 집합을 포함하는 "스크립트"에 의해 수행됩니다.

AutoTutor는 인간 대 인간 과외 세션의 분석과 인지 학습 [4]원리에 기초한 이론적인 과외 전략을 바탕으로 인간 과외 교사의 담화 패턴을 시뮬레이션합니다.이 질문에서는 구두 설명과 추론을 필요로 하는 일련의 도전적인 자유형 질문을 답변으로 제시합니다.일반적으로 약 100번의 대화를 거치는 프로세스인 답변을 구성하는 동안 협업적이고 혼합된 이니셔티브 대화에 참여합니다.AutoTutor는 스피치 엔진, 몇 가지 표정, 기본적인 제스처를 갖춘 애니메이션 대화 에이전트를 통해 턴의 내용을 말합니다.일부 주제에는 그래픽 디스플레이, 인과 메커니즘의 애니메이션 또는 대화형 시뮬레이션 환경이 있다.AutoTutor는 대화 기록 내용을 분석하여 학습자의 인지 상태를 추적합니다.AutoTutor는 각 대화 순서의 단어와 문장을 학습자가 알고 있는 것에 민감한 방식으로 동적으로 선택합니다.최신 버전의 AutoTutor 시스템은 학습자의 인지 [5]상태뿐만 아니라 감정 상태에도 적응합니다.

AutoTutor는 대학생을 대상으로 한 컴퓨터 사용능력[6] 입문 [7]및 개념물리학에 관한 12회 이상의 실험에서 특히 심도 있는 추리 질문에 대한 학습 성과를 보여 줍니다.AutoTutor 테스트에서는 학습척도, 비교조건, 주제 및 AutoTutor 버전에 따라 평균 0.8(범위 0.4~1.5)의 효과 크기를 산출했습니다.비교를 위해 1.0의 효과 크기는 전체 문자 등급과 거의 동일합니다.그러나 콘텐츠 제작 시간과 비용은 슬라이드 덱이나 기존 교재와 같은 비인터랙티브 교육 자료에 비해 훨씬 더 많이 소요되며, 이는 인텔리전트 튜터링 [8]시스템의 일반적인 문제입니다.인텔리전트 튜터링 시스템의 오서링을 가속화하는 방법론은 이 분야에서 여전히 활발한 분야입니다.

레퍼런스

  1. ^ Graesser, A.C., Chipman, P., Haynes, B.C. 및 Olney, A. (2005) AutoTutor: 혼합 주도형 대화 기능을 갖춘 인텔리전트 튜터 시스템.IEEE Transactions on Education, 48, 612–618
  2. ^ Graesser, A.C., Person, N., Harter, D. 및 Tutoring Research Group(2001) AutoTutor International Journal of 인공지능 in Education, 12, 257–279에서 전술과 대화를 가르치고 있습니다.
  3. ^ Graesser, A.C., VanLehn, K., Rose, C., Jordan, P. 및 Harter, D.(2001)대화 대화 기능이 있는 인텔리전트 튜터링 시스템.AI 매거진, 22, 39-51.
  4. ^ Graesser, A.C., Wiemer-Hastings, K., Wiemer-Hastings, P., Kreuz, R. 및 Tutoring Research Group(1999)오토 튜터: 인간 튜터의 시뮬레이션.인지 시스템 연구 저널, 1, 35-51.
  5. ^ D'Mello, S. K., Craig, S. D., Gholson, B., Franklin, S., Picard, R. 및 Graesser, A. C. (2005)인텔리전트 튜터링 시스템의 센서 통합영향적 상호작용:2005년 뉴욕 인텔리전트 사용자 인터페이스 국제회의의 효과적 루프 워크숍 컴퓨터 (pp.7-13) : AMC 프레스
  6. ^ Graesser, A.C., Lu, S., Jackson, G.T., Mitchell, H., Ventura, M., Olney, A. & Louwerse, M. (2004)AutoTutor : 자연어로 대화하는 튜터.행동 연구 방법, 기구, 컴퓨터, 36, 180-193.
  7. ^ VanLehn, K., Graesser, A.C., Jackson, G.T., Jordan, P., Olney, A. 및 Rose, C.P. (2007)튜토리얼 대화가 독서보다 효과적인 때는 언제입니까?인지과학, 31, 3-62
  8. ^ Aleven, V., Sewall, J., McLaren, B.M. 및 K.R. & Koidder. (2006)실제 및 실험용으로 인텔리전트 튜터를 신속하게 제작할 수 있습니다.Kinshuk, R. Koper, P. Kommers, P. Kirschner, D. G. Sampson 및 W. Didderen(에드), 제6회 IEEE 국제고급학습기술회의 진행(ICALT 2006), (pp 8-471).

외부 링크