Assessment Modeling: Fundamental Pre-training Tasks for Interactive Educational Systems

1 개요[ | ]

Assessment Modeling Fundamental Pre-training Tasks for Interactive Educational Systems
대화형 교육 시스템을 위한 평가 모델링 기초 사전훈련 과제

저자: Youngduck Choi, Youngnam Lee, Junghyun Cho, Jineon Baek, Dongmin Shin, Hangyeol Yu, Yugeun Shim, Seewoo Lee, Jonghun Shin, Chan Bae, Byungsoo Kim, Jaewe Heo

인공지능(AI)의 다른 많은 영역과 마찬가지로 교육용 AI(AIEd) 분야에는 시험 점수 예측이나 정오 검토과 같이 레이블이 부족하고 비용이 많이 드는 특정 과제가 있다. 레이블이 부족한 문제를 해소하는 일반적인 방법은 학습 항목 내용의 표현을 학습하는 모델을 사전훈련하는 것이다. 그러나 이러한 방법은 사용가능한 전체 범위의 학생 상호작용 데이터를 활용하지 못하며 학생의 학습 행동이 모델링되지 않는다. 이에 우리는 일반적인 대화형 교육 시스템을 위한 기본적인 사전훈련 과제인 평가 모델링을 제안한다. 평가는 교육학적 평가 역할을 할 수 있는 학생-시스템 상호작용의 피처이다. 예시에는 학생 답변의 정오와 적시성이 포함된다. 평가 모델링은 상호작용의 주변 컨텍스트에 따라 평가를 예측하는 것이다. 대량으로 사용가능한 대화형 피처들에 대해 사전훈련하는 것이 자연스럽지만, 예측 대상을 평가로 한정하면 레이블이 부족한 교육 문제에 대해 과제의 관련성에 초점을 맞추고 관련성이 적은 노이즈는 줄일 수 있다. 다양한 평가 조합의 효율성은 탐색을 위해 열려 있지만, 레이블이 부족한 교육 문제에 대한 적절한 사전훈련 작업을 선택하기 위한 우선적인 지침 원리로서 평가 모델링을 제안한다.

2 참고[ | ]