Statistical Consequences of using Multi-armed Bandits to Conduct Adaptive Educational Experiments
Notice bibliographique
Résumé
Randomized experiments can provide key insights for improving educational technologies, but many students may experience conditions associated with inferior learning outcomes in these experiments. Multiarmed bandit (MAB) algorithms can address this issue by accumulating evidence from the experiment as it runs and modifying the experimental design to assign more helpful conditions to a greater proportion of future students. Using simulations, we explore the statistical impact of using MAB algorithms for experiment design, focusing on the tradeoff between acquiring statistically reliable information from the experiment and benefits to students. We consider how temporal biases in patterns of student behavior may impact the results of MAB experiments, and model data from ten previous educational experiments to demonstrate potential impacts of MAB assignment. Results suggest that MAB experiments can lead to much higher average benefits to students than traditional experimental designs, although at least twice as many participants are needed for acceptable statistical power. Using an optimistic prior distribution for the MAB algorithm mitigates the loss in power to some extent, without significantly reducing benefits to students. Additionally, longer experiments with MAB assignment still assign fewer students to a less effective condition than typical practice of a shorter experiment followed by choosing one condition for all future students. Yet, MAB assignment does increase false positive rates, especially if there are temporal biases in when students enter the experiment. Caution must thus be used when interpreting results from MAB assignment in cases where students can choose when to participate in the experiment. Overall, in scenarios where student characteristics do not vary over time, MAB experimental designs can be beneficial for students and effective for reliably determining which of two differing conditions is better given large sample sizes.
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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 | 0,160 | 0,372 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».