[Ingediend op 8 mei 2020]

PDF downloaden

Abstract: Leerpadaanbeveling is het hart van adaptief leren, de
onderwijsparadigma van een interactief onderwijssysteem (IES) dat een
gepersonaliseerde leerervaring gebaseerd op de leergeschiedenis van de student
activiteiten. In typische bestaande IES's moet de student volledig gebruik maken van een
aanbevolen leeritem om een ​​nieuwe aanbeveling te krijgen. Deze workflow
komt met verschillende beperkingen. Er is bijvoorbeeld geen mogelijkheid voor de
student om feedback te geven over de keuze van leeritems gemaakt door het IES.
Bovendien is het mechanisme waarmee de keuze wordt gemaakt ondoorzichtig voor de
student, waardoor het vermogen van de student om zijn leerproces te volgen wordt beperkt. Daartoe,
we introduceren Rocket, een Tinder-achtige gebruikersinterface voor een algemene klasse van IES's.
Rocket biedt een visuele weergave van kunstmatige intelligentie
(AI) geëxtraheerde kenmerken van leermateriaal, waardoor de student snel kan
beslissen of het materiaal aan hun behoeften voldoet. De student kan kiezen tussen
zich bezighouden met het materiaal en een nieuwe aanbeveling ontvangen door te vegen of
tikken. Rocket biedt de volgende potentiële verbeteringen voor IES-gebruiker
Interfaces: Ten eerste verbetert Rocket de uitlegbaarheid van IES-aanbevelingen door
studenten een visuele samenvatting laten zien van de betekenisvolle AI-geëxtraheerde functies die worden gebruikt
in het besluitvormingsproces. Ten tweede maakt Rocket zelfpersonalisatie mogelijk
de leerervaring door gebruik te maken van de eigen kennis van de studenten
capaciteiten en behoeften. Ten slotte biedt Rocket studenten fijnmazig
informatie over hun leertraject, waardoor ze een manier hebben om hun eigen leerproces te beoordelen
vaardigheden en volg hun leervoortgang. We presenteren de broncode van Rocket,
waarin we de onafhankelijkheid en uitbreidbaarheid van elk onderdeel benadrukken, en
openbaar maken voor alle doeleinden.