Authoring Tools for Designing Intelligent Tutoring Systems: a Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Authoring tools have been broadly used to design Intelligent Tutoring Systems (ITS). However, ITS community still lacks a current understanding of how authoring tools are used by non-programmer authors to design ITS. Hence, the objective of this work is to review how authoring tools have been supporting ITS design for non-programmer authors. In order to meet our goal, we conduct a Systematic Literature Review (SLR) to identify the primary studies on the use of ITS authoring tools, following a pre-defined review protocol. Among the 4622 papers retrieved from seven digital libraries published from 2009 to June 2016, 33 papers are finally included after applying our exclusion and inclusion criteria. We then identify the main ITS components authored, the ITS types designed, the features used to facilitate the authoring process, the technologies used to develop authoring tools and the time at which authoring occurs. We also look for evidence of the benefits of ITS authoring tools. In summary, the main findings of this work are: (1) there is empirical evidence of the benefits (i.e., mainly in terms of effectiveness, efficiency, quality of authored artifacts, and usability) of using ITS authoring tools for non-programmer authors, specially to aid authoring of learning content and to support authoring of model-tracing/cognitive and example-tracing tutors; 2) domain and pedagogical models have been much more targeted by authoring tools; (3) several ITS types have been authored, with an emphasis on model-tracing/cognitive and example-tracing tutors; (4) besides providing features for authoring all four ITS components, current authoring tools are also presenting general features (e.g., view learners’ statistics and reuse tutor design) to create broader authoring tools; (5) a great diversity of technologies, which include AI techniques, software solutions and distributed technologies, are used to develop ITS authoring tools; and (6) authoring tools have been mainly targeting ITS design before students’ instruction, but works are also addressing authoring during and/or post-instruction relying both on human and artificial intelligence. We conclude this work by showing several promising research opportunities that are quite important and interesting but underexplored in current research and practice.
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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 | 0,039 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».