Nov, 2023
运用符号知识增强深度神经网络：朝向可信和可解释的教育人工智能
Augmenting deep neural networks with symbolic knowledge: Towards trustworthy and interpretable AI for education
Danial Hooshyar, Roger Azevedo, Yeongwook Yang
TL;DR人工神经网络在教育应用中具有适应性教育服务的重要性，然而由于三个重大挑战，即难以整合教育知识、学习和反思偏见，以及缺乏解释性，它们在实践中的教育潜力受到限制。该研究认为神经符号人工智能具有解决这些挑战的潜力，通过开发一种称为 NSAI 的方法，它将教育知识注入和提取到深度神经网络中，以建模学习者的计算思维。研究发现 NSAI 方法相较于仅在训练数据上训练的深度神经网络以及通过 SMOTE 和自编码器方法来增强训练数据的深度神经网络具有更好的泛化能力。此外，NSAI 方法使得从学得的网络中提取规则成为可能，便于解释与推理以及优化初始教育知识。这些发现表明神经符号人工智能能够克服人工神经网络在教育领域中的局限，实现可信赖和可解释的应用。