Модель діалогу людини-викладача контролює діяльність у AutoTutor
Natalie K. Person, Arthur S. Graesser, Roger J. Kreuz, Victoria Pomeroy і група дослідження викладання
Мета цієї роботи полягає в тому, щоб показати, як переважні особливості успішної взаємодії людини-викладача можуть бути інтегровані в педагогічному агента - AutoTutor. AutoTutor - це повністю автоматизована навчальна система, яка моделює кроки діалогу кваліфікованого викладача у відповідь на вводяться учнем вихідні дані. В основі процесу моделювання лежить п'яти-крокова структура, рідко використовувана звичайними викладачами. Ми оцінювали AutoTutor як ефективну навчальну систему і як співрозмовника під час занять з віртуальними студентами різного рівня здібностей. За результатами оцінок трьох циклів занять було виявлено наступне: (1) AutoTutor пристосований до ефективного з педагогічною точки зору діалогу, подібному кроки діалогу викладача, (2) AutoTutor - досить ефективний співрозмовник.
Введення
За останнє десятиліття з'явилося кілька досліджень, в яких була зроблена спроба розкрити механізм викладання, відповідальний за придбання студентами знанні. У наукових роботах наводилося багато даних з аналізу спільних діалогів (collaborative discourse), виникають на лекціях між студентами та викладачами (Fox, 1993; Graesser & Person, 1994; Graesser, Person & Magliano, 1995; Hume, Michael, Rovick & Evens, 1996; McArthur, Stasz, & Zmuidzinas, 1990; Merrill, Reiser, Ranney, & Trafton, 1992; Moore, 1995; Graesser & Person, 1999; Person, Graesser, Magliano & Kreuz, 1994; Person, Kreuz, Zwaan & Graesser, 1995; Putnam, 1987). p> Наприклад, ми дізналися, що заняття в основному контролюються викладачем, тобто викладачі, а не студенти, зазвичай визначають, коли і які теми будуть охоплені на занятті. Крім того, ми знаємо, що викладачі рідко використовують в роботі складні або "ідеальні" моделі викладання, які часто включаються до складу інтелектуальних навчальних систем. Натомість викладачі більше люблять покладатися на локальні стратегії, які виникають при спілкуванні. Хоча багато виявлені факти, як, наприклад, ці, роблять процес викладання яскравіше, вони представляють значну проблему для творців інтелектуальних навчальних систем. Зрештою, створення розумного співрозмовника - чималий подвиг. Однак якщо автори майбутніх навчальних систем побажають систематизувати знання, отримані при вивченні викладання, наступне покоління навчальних систем буде включати в себе педагогічних агентів, які займуться навчальним діалогом. Мета цієї статті подвійна. По-перше, ми хочемо показати, як основні риси кваліфікованого викладання можуть бути включені в навчальну систему - AutoTutor. По-друге, ми надамо дані кількох попередніх випробувань оцінок якості, в ході яких AutoTutor взаємодіє з віртуальними студентами з різним рівнем здібностей.
AutoTutor - це повністю автоматизована навчальна система, яка була розроблена групою дослідження викла...
