オープンな教育資源のクロスモダルの適応的再構築
Tang Shengju1, Feng Li2, Zhan Wang2
1Engineering Education Innovation Research Center, The Open University of Sichuan, Chengdu, 610073, China. tangshengjutsj@163.com.
大人向けのオンライン学習リソースをパーソナライズするために ダイナミック・ノレッジ・グラフ強化型クロスモダル・レコメンデーションモデル (DKG-CMR) を開発しました このAIのアプローチは メンタルワークロードを減らし 資源発見を向上させ 教育のアクセシビリティを向上させます
科学分野:
- 人工知能
- 認知科学
- 教育技術
背景:
- オンライン学習のリソースを 多様性のある大人の学習者に個性化することは 難しいことです
- 既存の推奨システムは,クロスモダルのデータとリアルタイムの関連性で苦労しています.
- 推奨システムにおける認知効率の最適化は ユーザー体験にとって極めて重要です
研究 の 目的:
- ダイナミック・ノレッジ・グラフ (DKG-CMR) で強化されたクロスモダル・レコメンデーション・モデルを提案し,評価する.
- 異なるデータ型 (テキスト,ビデオ,ユーザー行動) に関する意味の整合性を改善する.
- 大人の学習者に対する認知の負担を軽減し,推奨の効率を高める.
主な方法:
- 学習者の行動とコースの目標に基づいて継続的に更新されるダイナミックな知識グラフを使用しました.
- マルチモダルの理解と類似性の向上のための対照的な学習を採用しました.
- メンタルワークロードの評価のためにNASA-TLXを使用した1,520人の成人の学習者に対してDKG-CMRモデルを評価した.
主要な成果:
- マルチモダルの理解において高い精度 (F1スコア=0.912) を達成し,基準値を33.7%上回った.
- ダイナミックな知識グラフは,低システムの遅延で35.5%の推奨精度を改善しました.
- 成人学習者は,認知された精神的な作業量が40.5%減少し,リソーススクリーニング時間が56.8%減少したと報告しました.
結論:
- DKG-CMRモデルは,オープンな教育におけるリソースのアクセシビリティとパーソナライゼーションを効果的に強化しています.
- コグニティブ・ロードの減少は,ユーザー体験と効率の向上の重要な要因です.
- テクノ・コグニティブ・オプティマイゼーションの精度と運用効率のバランスをとるCognitive-Friendly Recommendation (CFR) の基準を確立した.
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