Dec, 2023
融合人工智能与学习分析为教育提供数据驱动的教学决策和个性化干预
Integrating AI and Learning Analytics for Data-Driven Pedagogical Decisions and Personalized Interventions in Education
Ramteja Sajja, Yusuf Sermet, David Cwiertny, Ibrahim Demir
TL;DR通过分析诸如学生压力水平、好奇心、困惑、焦虑、话题偏好和学习方法等关键数据点，本研究开发了一款创新的学习分析工具，利用 OpenAI 的 GPT-4 模型，该工具旨在量化学生参与度、绘制学习进展，并评估教学策略的有效性。将 Bloom 的分类法作为框架，该工具可以衡量学生提出的问题涉及的认知层次，从而阐明他们的学习进展。从这些测量结果中获得的信息可以帮助教育工作者提供宝贵的洞察力，以增强教学方法，找出潜在的改进领域，并为个别学生设计个性化的干预措施。通过详细评估该学习分析工具的设计细节、实施策略和排除干扰因素，本研究强调了该工具对提高教育成果和促进学生成功的潜在贡献。此外，还探讨了将该工具整合到现有教育平台及所需的强大、安全、可扩展的技术基础设施方面的实际问题。这项研究为利用人工智能塑造教育的未来，促进数据驱动的教学决策，并最终营造更有利于个性化学习的环境开辟了新途径。