Help Helps, But Only So Much: Research on Help Seeking with Intelligent Tutoring Systems
Notice bibliographique
Résumé
Help seeking is an important process in self-regulated learning (SRL). It may influence learning with intelligent tutoring systems (ITSs), because many ITSs provide help, often at the student’s request. The Help Tutor was a tutor agent that gave in-context, real-time feedback on students’ help-seeking behavior, as they were learning with an ITS. Key goals were to help students become better self-regulated learners and help them achieve better domain-level learning outcomes. In a classroom study, feedback on help seeking helped students to use on-demand help more deliberately, even after the feedback was no longer given, but not to achieve better learning outcomes. The work made a number of contributions, including the creation of a knowledge-engineered, rule-based, executable model of help seeking that can drive tutoring. We review these contributions from a contemporary perspective, with a theoretical analysis, a review of recent empirical literature on help seeking with ITSs, and methodological suggestions. Although we do not view on-demand, principle-based help during tutored problem solving as being as important as we once did, we still view it as helpful under certain circumstances, and recommend that it be included in ITSs. We view the goal of helping students become better self-regulated learners as one of the grand challenges in ITSs research today.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».