MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3157782429 · doi:10.1145/3449193

Can Crowds Customize Instructional Materials with Minimal Expert Guidance?

2021· article· en· W3157782429 sur OpenAlexaff
Kexin Yang, Tomohiro Nagashima, Junhui Yao, Joseph Jay Williams, Kenneth Holstein, Vincent Aleven

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Crowdsensing and Crowdsourcing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNational Science Foundation
Mots-clésCrowdsourcingCrowdsComputer sciencePipeline (software)PersonalizationTUTORTask (project management)Mathematics educationData scienceMultimediaWorld Wide WebPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AI-based educational technologies may be most welcome in classrooms when they align with teachers' goals, preferences, and instructional practices. Teachers, however, have scarce time to make such customizations themselves. How might the crowd be leveraged to help time-strapped teachers? Crowdsourcing pipelines have traditionally focused on content generation. It is an open question how a pipeline might be designed so the crowd can succeed in a revision/customization task. In this paper, we explore an initial version of a teacher-guided crowdsourcing pipeline designed to improve the adaptive math hints of an AI-based tutoring system so they fit teachers' preferences, while requiring minimal expert guidance. In two experiments involving 144 math teachers and 481 crowdworkers, we found that such an expert-guided revision pipeline could save experts' time and produce better crowd-revised hints (in terms of teacher satisfaction) than two comparison conditions. The revised hints however, did not improve on the existing hints in the AI tutor, which were carefully-written but still have room for improvement and customization. Further analysis revealed that the main challenge for crowdworkers may lie in understanding teachers' brief written comments and implementing them in the form of effective edits, without introducing new problems. We also found that teachers preferred their own revisions over other sources of hints, and exhibited varying preferences for hints. Overall, the results confirm that there is a clear need for customizing hints to individual teachers' preferences. They also highlight the need for more elaborate scaffolds so the crowd can have specific knowledge of the requirements that teachers have for hints. The study represents a first exploration in the literature of how to support crowds with minimal expert guidance in revising and customizing instructional materials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the ACM on Human-Computer InteractionMême sujetMobile Crowdsensing and CrowdsourcingTravaux en français237 207