The Role of Self-Improving Tutoring Systems in Fostering Pre-Service Teacher Self-Regulated Learning
Notice bibliographique
Résumé
Computer-based learning environments serve as a valuable asset to help strengthen teacher preparation and preservice teacher self-regulated learning. One of the most important advantages is the opportunity to collect ambient data unobtrusively as observable indicators of cognitive, affective, metacognitive, and motivational processes that mediate learning and performance. Ambient data refers to teacher interactions with the user interface that include but are not limited to timestamped clickstream data, keystroke and navigation events, as well as document views. We review the claim that computers designed as metacognitive tools can leverage the data to serve not only teachers in attaining the aims of instruction, but also researchers in gaining insights into teacher professional development. In our presentation of this claim, we review the current state of research and development of a network-based tutoring system called nBrowser, designed to support teacher instructional planning and technology integration. Network-based tutors are self-improving systems that continually adjust instructional decision-making based on the collective behaviors of communities of learners. A large part of the artificial intelligence resides in semantic web mining, natural language processing, and network algorithms. We discuss the implications of our findings to advance research into preservice teacher self-regulated learning.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».