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Enregistrement W4416514054 · doi:10.1109/isncc66965.2025.11250441

AI-Powered Tutoring for Active Reading: A Pedagogical and Ethical Approach

2025· article· W4416514054 sur OpenAlexaff
Jihene Rezgui, Héloïse Masse, Ilian Djorf, Félix Jobin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueIntelligent Tutoring Systems and Adaptive Learning
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)DisciplineLimitingHigher educationEthical issuesControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In higher education, reading proficiency is essential for academic success. Yet, many students begin postsecondary studies with underdeveloped reading skills, limiting both knowledge acquisition and disciplinary engagement. This paper presents the design, implementation, and preliminary evaluation of an AIbased tutoring system for active reading, adapted from a speech therapy technology, called TutorIAt. Our system leverages speech recognition to guide students through critical reading processes, fosters self-regulated learning, and complements existing academic support services. We also discuss copyright management, ethical safeguards, and equitable use guidelines developed with faculty collaboration to ensure responsible deployment. Finally, we illustrate how the system engages students in using effective reading strategies as it provides feedback and phonetic analysis in less than 3 seconds after reading. Preliminary results show that such a system can promote more equitable, inclusive, and autonomous access to success in higher education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,282 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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