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骈扬等:基于游戏化的智能导学系统冷启动解决方案研究


 

  2020年5月,北师大高精尖中心人工智能实验室论文A Gamified Solution to the Cold-Start Problem of Intelligent Tutoring System被国际教育人工智能会议(International Conference on Artificial Intelligence in Education)接收。该论文从系统和学习者的双重角度,阐释了智能导学系统中普遍存在的冷启动问题,并以提升动机为视角,提出了一种基于游戏化设计思想的通用解决框架,为学术界和工业界的相关研究与应用提供了思路。

 

  

  图 论文封面与内文截图

 

  随着人工智能领域的飞速发展,智能导学系统为学习者提供了越来越个性化的学习服务。但由于系统所依托的算法日渐丰富,其功能的复杂程度也随之加深。对于一般学习者而言,这些较为智能且复杂的功能,需要花费一定时间去熟悉与理解;与此同时,对于智能导学系统而言,算法的顺利运转和精准预测,也离不开学习者数据作为模型的输入。由此可见,对于智能导学系统的新用户而言,系统对用户数据的缺乏,与用户对系统功能的陌生,一同导致了智能导学系统的“冷启动”问题,影响了系统的用户留存率和使用体验。因此,本研究将“新手教程”和“用户问卷”巧妙融合在一起,形成了智能导学系统的冷启动解决方案,从而解决系统和用户双方面的冷启动问题。研究立足于教育教学中至关重要的“动机”因素,采用权威的游戏化设计框架——MDA(Mechanics, Dynamics and Aesthetics),旨在激发“新手教程”中用户对智能导学系统的使用兴趣,同时确保“用户问卷”中用户数据收集的完整性。实验结果证明了本研究的有效性和通用性。

  

  https://aic-fe.bnu.edu.cn/docs/20200720101706438465.pdf

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  供稿:人工智能实验室

  

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