用于开发AI辅导系统的机器教学交互设计

大语言模型(LLM)的人机协作可解释人工智能(XAI)智能辅导系统与学习分析大学教授与研究人员在线课程设计师

智能辅导系统(ITS)已被证明在单独使用或与传统教学结合使用时可以改善学生的教育成果。然而,构建ITS是一个耗时的过程,需要对现有工具进行专门的知识。现有的创作方法,包括认知辅导创作工具(CTAT)的示例追踪方法和SimStudent的通过辅导进行创作,使用演示编程来使作者比通过模型追踪的手动编程更快地构建ITS。然而,这些方法仍然存在创作时间长或难以创建完整模型的问题。在这项研究中,我们展示了使用学徒学习者(AL)框架构建的模拟学习者可以与一种强调模型透明性、输入灵活性和问题解决控制的新交互设计相结合,使作者能够在比现有创作方法更短的时间内实现更大的模型完整性。

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https://hci.top/zh/papers/chi/32367/2020

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DOI: https://doi.org/10.1145/3313831.3376226
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CHI
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2020
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大语言模型(LLM)的人机协作、可解释人工智能(XAI)、智能辅导系统与学习分析
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大学教授与研究人员、在线课程设计师
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