May, 2023

基于机器学习的教学系统：概念框架

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TL;DR本文探讨了机器学习模型在组织背景下促进知识转移的潜力，以构建更具成本效益的基于 IT 的教学系统。通过系统的文献综述和概念分析，本研究为计算机支持的协同工作领域做出了贡献，为构建区别于众的人机交互的知识转移子领域奠定了基础。
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发现论文，激发创造
  • 机器教学：构建机器学习系统的新范式

    本文探讨了机器教学的范式转变，并提出将与机器学习算法有关的知识与教学过程进行脱耦，以加速创新和赋能数百万新的机器学习模型应用。

    Jul, 2017

  • 交互式知识辅助机器教学框架

    该研究提出了一个机器教学设计框架，讨论了人类老师的效率和机器学习性能的影响。作者详细介绍了一个特定于文本分类问题的机器教学系统，该框架聚焦于教学界面、机器学习器和知识库的关系，初步实验表明 MT 系统可以减少人类教学时间和机器学习器误差率。

    Apr, 2022

  • 机器学习马拉松：一种以行动为导向的机器学习教学概念

    引入 MachineLearnAthon 格式，该创新的教学概念旨在包容来自不同学科、数学、编程和领域专业知识水平不同的学生，通过使用工业数据集解决实际问题的 ML 挑战来促进数据素养和实践技能，从数据准备、部署到评估，涵盖整个 ML 流程。

    Jan, 2024

  • 在 SWeMLS-KG 中描述和组织语义 Web 和机器学习系统

    本论文研究了语义 Web 机器学习（SWeML）系统，评估了其特征和趋势，并提出了一个本体分类系统。结果表明，SWeML 系统应用广泛，特别是在深度学习和知识图谱技术的推动下，呈快速增长趋势。

    Mar, 2023

  • 面向通用、可扩展的贝叶斯教学框架及其在主题模型中的应用

    通过基于人类教学的伪边际抽样实现机器学习的普适性教学方法，成功地在主题模型上进行训练，并在电影简介数据中验证了该方法的优势。

    May, 2016

  • 在线机器学习的系统理论方法

    机器学习在系统理论的视角下对在线学习的建模存在不完善之处，本文提出了一种基于系统设计的在线学习框架，包括在线学习的新定义和关键设计参数的识别，以及系统结构和系统行为的划分。同时，通过以医疗保健提供者欺诈检测为案例研究，将讨论与实际在线学习挑战相结合。

    Apr, 2024

  • 知识追踪：一份调查报告

    该论文综合系统地回顾了知识追踪 (KT) 领域的文献，涵盖了从早期尝试到使用深度学习的最新现状，强调了模型的理论方面和基准数据集的特征，阐明了相关方法之间的关键建模差异，并以易于理解的格式总结了它们。最后，我们讨论了 KT 文献中的当前研究差距和可能的未来研究和应用方向。

    Jan, 2022

  • 将科学知识与机器学习相结合，用于工程和环境系统

    本文探讨了机器学习与传统基于物理模型的建模方法相结合解决复杂科学和工程问题的创新方法，总结了这些方法的应用领域，并描述了用于构建基于物理引导的机器学习模型和混合物理 - 机器学习框架的分类方法，提出了现有技术的分类方法，揭示了知识漏洞和不同学科间方法的潜在交叉点，可用作未来研究的思路。

    Mar, 2020

  • 迷失在翻译中：重新构想教育中的机器学习生命周期

    通过对过去十年应用机器学习技术于教育方面文章的定性调查，探讨了这些文献陈述的教育和社会目标与其解决的机器学习问题之间的对齐程度，发现存在跨学科差距，提出了扩展的机器学习生命周期来填补这个差距。

    Sep, 2022

  • 教学的学习

    本文介绍一种名为 “学习教学” 的方法，它利用两个智能代理相互交互：一个学生模型和一个教师模型。教师模型利用学生模型的反馈来优化自己的教学策略，以达到教师和学生的共同进化，并在各种机器学习任务下通过使用深度神经网络等模型来展示这一方法的实用价值。

    May, 2018