A Decision-Theoretic Tutor for Analogical Problem Solving
Notice bibliographique
Résumé
We describe a decision-theoretic tutor that helps students learn from Analogical Problem Solving (APS), i.e., from problem-solving activities that involve worked-out examples. This tutor incorporates an innovative example-selection mechanism that tailors the choice of example to a given student so as to trigger studying behaviors that are known to foster learning. The mechanism relies on a two-phase decision-theoretic process, as follows. First, a probabilistic user model corresponding to a dynamic Bayesian network simulates how a given student will use an example to solve a problem and what she will learn from doing so. Second, this simulation is quantified via an expected utility calculation, enabling the tutor to select the example with the highest expected utility for maximizing learning and problem-solving outcomes. Once an example is presented to a student, the user model generates an assessment of the student’s APS, enabling the selection mechanism to have up to date information on the student. Our empirical evaluation shows that this selection mechanism is more effective than standard selection approaches for fostering learning from APS. Here, we provide a comprehensive technical description of the example-selection mechanism, as well as an overview of its evaluation and a discussion of some of the challenges related to our decision-theoretic approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».