[论文解读] AI-Powered Learning: Making Education Accessible, Affordable, and Achievable

Ashok K. Goel|arXiv (Cornell University)|Jun 2, 2020

Online Learning and Analytics被引用 24

一句话总结

本文提出了一种由人工智能驱动的社会技术系统，通过整合四项创新的AI技术，提升在线高等教育的体验：VERA用于基于探究的学习科学教育，Jill Watson Q&A用于自动化问答，Jill Watson SA用于促进在线互动，以及Agent Smith用于快速部署问答代理。该系统显著提升了在线教育的可及性、可负担性和可实现性，取得了可衡量的成果，包括超过4,000名学生用户、节省超过500小时教师工作时间，以及在约25小时内完成新问答代理的部署。

ABSTRACT

We have developed an AI-powered socio-technical system for making online learning in higher education more accessible, affordable and achievable. In particular, we have developed four novel and intertwined AI technologies: (1) VERA, a virtual experimentation research assistant for supporting inquiry-based learning of scientific knowledge, (2) Jill Watson Q&A, a virtual teaching assistant for answering questions based on educational documents including the VERA user reference guide, (3) Jill Watson SA, a virtual social agent that promotes online interactions, and (4) Agent Smith, that helps generate a Jill Watson Q&A agent for new documents such as class syllabi. The results are positive: (i) VERA enhances ecological knowledge and is freely available online; (ii) Jill Watson Q&A has been used by >4,000 students in >12 online classes and saved teachers >500 hours of work; (iii) Jill Q&A and Jill Watson SA promote learner engagement, interaction, and community; and (iv). Agent Smith helps generate Jill Watson Q&A for a new syllabus within ~25 hours. Put together, these innovative technologies help make online learning simultaneously more accessible (by making materials available online), affordable (by saving teacher time), and achievable (by providing learning assistance and fostering student engagement).

研究动机与目标

• 开发一个集成的AI驱动社会技术系统，以提升在线高等教育的可及性、可负担性和可实现性。
• 通过AI自动化减少教师工作量，应对在线教育在可扩展性和可持续性方面的挑战。
• 利用AI驱动的社会代理，在在线学习环境中促进学生参与和社区建设。
• 通过自动化知识提取和代理生成，实现在新课程材料上快速部署AI助教。
• 评估AI工具在真实世界在线课程中对学生学业成果、参与度和教学效率的综合影响。

提出的方法

• 开发VERA，一种虚拟实验研究助理，通过模拟实验并指导学生进行假设检验，支持科学教育中的探究式学习。
• 实施Jill Watson Q&A，一种基于自然语言处理的虚拟助教，通过训练教育文档（包括课程大纲和用户指南）实现自动回答学生问题。
• 设计Jill Watson SA，一种社交代理，主动发起互动，鼓励参与，并加强在线学习社区。
• 创建Agent Smith，一种自动化系统，通过处理新课程文档（如课程大纲）在约25小时内生成新的Jill Watson Q&A代理。
• 将四个AI组件整合为一个统一的社会技术生态系统，以支持可扩展、低成本且高参与度的在线学习。
• 在12门在线课程中部署系统，覆盖超过4,000名学生，利用实时反馈和性能日志评估系统有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 AI系统如何通过使学习材料和支持资源易于获取，来提升在线教育的可及性？
• RQ2 AI驱动的虚拟助教在多大程度上能减轻在线高等教育中教师的时间负担？
• RQ3 AI社交代理能否有效促进在线学习环境中的学生参与和社区建设？
• RQ4 利用自动化系统，为新课程材料生成新AI助教的速度和准确性如何？
• RQ5 多种AI工具在真实世界在线课程中对学业成果、学生参与度和教学效率的综合影响是什么？

主要发现

• VERA增强了学生的生态学知识，且可免费在线获取，支持科学教育中的探究式学习。
• Jill Watson Q&A在12门在线课程中被超过4,000名学生使用，使教师节省了超过500小时的手动问答工作时间。
• Jill Watson Q&A与Jill Watson SA的结合显著提升了学习者的参与度、互动频率以及对学习社区的归属感。
• Agent Smith在约25小时内完成了为新课程大纲生成新Jill Watson Q&A代理的工作，证明了其快速部署能力。
• 集成的AI系统通过自动化支持、可扩展的协助和社区参与，成功使在线教育更具可及性、可负担性和可实现性。
• 系统在真实场景中的部署证实了其在减轻教师工作量的同时，保持或提升了学生的学习成果。