Reducing Teachers' Cognitive Overload with a Recommender System in the Workplace
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an assistant, ARIALE (Authoring Resources for Implementing AdaptiveLearning Environments), that helps decrease the teacher's cognitive load when he has to deal with traditional help techniques, complex tasks or unknown environments in the workplace.The assistant adapts learning support and problemsolving support according to teachers' characteristics, while they are authoring learning sessions to teach decision-making in Network Design.ARIALE applies on-the-job training when a teacher can not spend time learning how to use a tool or how to solve a problem.Our methods for problem-solving support include Bayesian learning to recommend network topologies and our assistant provides adapted help to use a tool rather than teach how to use it.In order to reduce teachers' cognitive overload, problem-solving support helps the user in solving a problem related to Network Design.Instead of helping the user to achieve a goal step-by-step, problem-solving support provides the solution to the problem.According to the approach of our system for teaching Network Design, an example is a network topology with different number and types of links.Our system includes an implementation of problemsolving support and recommends topologies that the teacher can include in his teaching, when he does not have enough time to create an example from scratch [16].Learning support is a way to help teachers who do not have enough time to learn the use of a particular tool.Learning support works parallel to the authoring tool, and finds, selects and adapts contextsensitive support for Web-based help, according to a teacher's skills and plans [15].Then, our system selects the help strategy and techniques to deliver support, the kind of help content to show, and the media to display the content adapted to the teacher's preferences.This paper also discusses other characteristics of the help provided by ARIALE and we describe the methods that our system uses to adapt help to the teacher's attributes and plan. Research rationaleThis research addresses two problems that university teachers face when they are authoring teaching materials for their courses:1. Teachers do not have enough time to create teaching materials.2.Teachers do not have enough time to learn how to use the tools that could reduce the time required for the creation of materials.In general, users of software and, particularly, authors of educational material such as teachers face other two difficulties:1.The production paradox that could be experienced by teachers.The teacher is not familiar with the functionalities of the tool he is going to use,
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».