Adaptive Practicing Design to Facilitate Self-Regulated Learning
Notice bibliographique
Résumé
Online higher education provides exceptional flexibility in learning but demands high self-regulated learning skills. The deficiency of self-regulated learning skills in many students highlights the need for support. This study introduces a confidence-based adaptive practicing system as an intelligent assessment and tutoring solution to enhance self-regulated learning in STEM disciplines. Unlike conventional intelligent tutoring systems that depend entirely on machine control, confidence-based adaptive practicing integrates learner confidence and control options into the AI-based adaptive mechanism to improve learning autonomy and model efficiency, establishing an AI-learner shared control approach. Based on Vygotsky’s zone of proximal development (ZPD) concept, an innovative knowledge-tracing framework and model called ZPD-KT was designed and implemented in the confidence-based adaptive practicing system. To evaluate the effectiveness of the ZPD-KT model, a simulation of confidence-based adaptive practicing was conducted. Findings showed that ZPD-KT significantly improves the accuracy of knowledge tracing compared to the traditional Bayesian knowledge-tracing model. Also, interviews with experts in the field underlined the potential of the confidence-based adaptive practicing system in facilitating self-regulated learning and the interpretability of the ZPD-KT model. This study also sheds light on a new way of keeping humans apprised of adaptive learning implementation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».