通过自动问题生成增加远程学习的交互性:挑战,通过机器学习的解决方案和CEDERJ的一个案例研究

M. Amorim, J. Simões, F. Assis, J. Pinheiro, Daniel S. Menasch, C. Motta, Ageu Cavalcanti Pacheco
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摘要

主动学习正在给教育带来革命性的变化。主动学习促进师生互动,降低学生辍学率,提高学习效率。然而,在在线环境中,学生通过CEDERJ风格的半面对面教学平台进行互动,主动学习是具有挑战性的。在本文中,我们建议使用互动问卷来接近CEDERJ远程教育课程的学生和教师。的问题,然而,需要提交学生(ı́或者适当的难度。因此,其中一个挑战是确定问题的难度,大多数问题只回答一次。为了克服这一挑战,我们建议使用机器学习,从问题中提取属性,并根据这些属性对它们进行分类。使用贝叶斯决策树和天真的一个分类,初步结果显示分类问题的可能性根据段落ı́或者困难。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Aumentando a Interatividade no Ensino a Distância via Geração Automática de Questões: Desafios, Soluções via Aprendizado por Máquina e Um Estudo de Caso no CEDERJ
O aprendizado ativo vem revolucionando a educação. Promovendo a maior interação entre alunos e professores, o aprendizado ativo diminui a taxa de evasão de alunos e aumenta a eficácia do aprendizado. Entretanto, o aprendizado ativo é desafiador num ambiente online, em que os alunos interagem por uma plataforma de ensino semi-presencial no estilo do CEDERJ. Neste artigo, propomos o uso de questionários interativos para aproximar alunos e professores do curso de ensino a distância do CEDERJ. As questões, no entanto, precisam ser apresentadas aos alunos no nı́vel de dificuldade adequado. Um dos desafios consiste, então, em determinar a dificuldade de questões que, em sua maioria, são respondidas apenas uma única vez. Para contornar tal desafio, propomos o uso de aprendizado por máquina, a fim de extrair atributos das questões e classificá-las segundo tais atributos. Usando uma árvore de decisão e um classificar naive Bayes, resultados preliminares indicam a possibilidade de classificar as questões de acordo com seu nı́vel de dificuldade.
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