Wissenstracking mit GRKT verbessern

Wissenstracking ist ein wichtiger Teil von intelligenter Bildungstechnologie. Es geht darum, zu verfolgen, wie gut Schüler verschiedene Themen verstehen, basierend auf ihren Antworten auf Fragen. Dieser Prozess hilft Lehrern zu wissen, was Schüler lernen müssen, und hilft, ihre Lernerfahrung anzupassen.

In traditionellen Umgebungen konzentrierten sich Forscher darauf, vorherzusagen, wie Schüler bei Tests abschneiden würden. Frühe Methoden basierten auf der Idee, dass, wenn ein Schüler ein Konzept gut versteht, er wahrscheinlich verwandte Fragen richtig beantworten kann. Dieser Ansatz verwendete einfache Modelle, die leicht zu interpretieren waren. Mit dem technologischen Fortschritt wurden jedoch kompliziertere Deep-Learning-Modelle entwickelt, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

#Die Herausforderung mit aktuellen Modellen

Obwohl diese fortschrittlichen Modelle die Vorhersagegenauigkeit verbessert haben, übersehen sie oft das Hauptziel des Wissenstrackings. Viele Deep-Learning-Methoden bieten keine klaren Einsichten, wie sich das Verständnis der Schüler im Laufe der Zeit verändert. Das kann zu unerwarteten Ergebnissen führen, was es für Lehrer schwierig macht, diese Erkenntnisse in echten Klassenzimmern anzuwenden. Zum Beispiel könnte ein Modell zeigen, dass das Verständnis eines Schülers für ein Thema zunimmt, wenn er unbeteiligte Fragen richtig beantwortet. Das ist kein logisches Ergebnis und kann Lehrer verwirren.

Neben diesen unvernünftigen Ergebnissen haben viele Modelle Probleme, den dynamischen Prozess des Lernens eines Schülers zu erklären. Sie zeigen möglicherweise nicht, wie das Beherrschen eines Themas ein anderes beeinflusst, was zu Inkonsistenzen im Wissenstracking führt.

#Einführung eines neuen Ansatzes: GRKT

Um diese Probleme anzugehen, schlagen wir eine neue Methode namens Graph-basierte Vernünftige Wissenstracking (GRKT) vor. Unser Ansatz zielt darauf ab, ein realistischeres Modell dafür zu bieten, wie Schüler lernen, indem wir graphbasierte Methoden verwenden. Diese Technik hilft, die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten und wie sie sich gegenseitig in einem Lernkontext beeinflussen, zu visualisieren.

GRKT verfolgt einen dreistufigen Ansatz, um das Lernen von Schülern zu modellieren:

1. Wissenserfassung: In diesem Schritt untersuchen wir, wie Schüler Informationen abrufen, wenn sie Fragen beantworten.
2. Gedächtnisverstärkung: Hier schauen wir uns an, wie die Antworten der Schüler ihr Verständnis beeinflussen.
3. Wissenserwerb und Vergessen: In dieser Phase konzentrieren wir uns darauf, was Schüler nach dem Beantworten von Fragen tun und wie sie entweder ihr Wissen verstärken oder es vergessen.

Durch die Integration dieser drei Stufen in unser Modell kann GRKT die Veränderungen im Verständnis eines Schülers genauer erfassen.

#So funktioniert GRKT

Jede der drei Stufen in GRKT hat einen spezifischen Zweck im Wissenstracking:

#Wissenserfassung

In der ersten Stufe analysieren wir, wie gut Schüler Informationen abrufen, wenn sie mit neuen Fragen konfrontiert sind. Das basiert auf Prinzipien der kognitiven Psychologie, wo Lernen als Prozess des Kodierens, Speicherns und Abrufens von Erinnerungen betrachtet wird. Durch die Verfolgung der Informationen, die Schüler abrufen, können wir ihre Leistung bei verwandten Fragen besser vorhersagen.

#Gedächtnisverstärkung

In der zweiten Stufe betrachten wir, wie das Beantworten von Fragen das Gedächtnis der Schüler für relevante Konzepte entweder verstärkt oder schwächt. Wenn ein Schüler eine Frage richtig beantwortet, wird sein Verständnis für dieses Thema verstärkt. Falsche Antworten können jedoch zu Missverständnissen führen. GRKT erfasst diese Veränderungen und hilft Lehrern zu sehen, wie jede Antwort das zukünftige Lernen beeinflusst.

#Wissenserwerb und Vergessen

In der letzten Stufe erkunden wir die Massnahmen, die Schüler nach dem Beantworten von Fragen ergreifen. Das beinhaltet die Analyse, ob sie ihre richtigen Antworten überprüfen oder ihre Fehler korrigieren. Das Verständnis dieser Verhaltensweisen hilft uns, zu modellieren, wie Wissen im Laufe der Zeit erworben und verloren geht.

#Verwendung von Grafiken für Wissenstracking

GRKT verwendet graphbasierte Techniken, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten zu veranschaulichen. Graph-neuronale Netzwerke ermöglichen es uns, zu visualisieren, wie Wissen zwischen verwandten Themen verbreitet wird. Dieses Modell hilft, die Grenzen zwischen verwandten und unbeteiligten Konzepten zu klären, indem es zeigt, wie das Beherrschen eines Themas ein anderes beeinflussen könnte.

Durch die Verwendung von Grafiken kann GRKT die komplexen Beziehungen erfassen, die zwischen verschiedenen Themen bestehen. Zum Beispiel, wenn ein Schüler über Dreiecke lernt, wird sein Verständnis für verwandte Themen, wie Flächenberechnung, ebenfalls verbessert. Das Modell berücksichtigt diese Verbindungen und ermöglicht vernünftigere Vorhersagen.

#Behandlung aktueller Probleme im Wissenstracking

Das Hauptziel von GRKT ist es, die Mängel in bestehenden Deep-Learning-Modellen anzugehen. Wir haben drei Hauptprobleme identifiziert:

1. Veränderung des Mastery von unbeteiligten Wissenskonstrukten: Aktuelle Modelle zeigen möglicherweise fälschlicherweise Verbesserungen in unbeteiligten Themen, wenn die Antworten auf eine einzige Frage korrekt sind. GRKT geht dem entgegen, indem es sicherstellt, dass Mastery-Veränderungen nur durch verwandte Konzepte propagiert werden.

2. Keine Mastery-Veränderung verwandter Wissenskonstrukte: Viele Modelle zeigen nicht, wie das Lernen eines Themas das Verständnis eines anderen positiv beeinflussen kann. GRKT sorgt dafür, dass verwandte Konzepte angemessen Änderungen in der Mastery widerspiegeln.

3. Inkonstante Richtung der Mastery-Veränderung: Einige Modelle liefern unerwartete Ergebnisse, bei denen das Verständnis eines Schülers nach einer richtigen Antwort abnimmt. Das GRKT-Modell erhält logische Verbindungen zwischen Antworten und Mastery-Veränderungen.

Indem wir uns auf diese Probleme konzentrieren und einen graphbasierten Ansatz verwenden, bietet GRKT eine realistischere Sicht darauf, wie Wissen sich entwickelt, während Schüler lernen.

#Experimente und Ergebnisse

Um die Effektivität von GRKT zu bewerten, führten wir umfassende Experimente mit mehreren Datensätzen durch. Wir verglichen GRKT mit elf anderen Basisverfahren, die im Wissenstracking weit verbreitet sind.

#Verwendete Datensätze

Die Datensätze, die wir verwendet haben, umfassen:

• ASSIST09: Erhoben aus einem Online-Nachhilfe-System, enthält dieser Datensatz die Schülerantworten auf verschiedene Mathematikfragen.
• ASSIST12: Ein weiterer Datensatz von der ASSISTments-Plattform, der sich auf einen anderen Zeitraum konzentriert.
• Junyi: Erhoben von einer Online-Bildungsplattform, enthält dieser Datensatz ebenfalls gekennzeichnete Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten.

Wir bereiten jeden Datensatz vor, um sicherzustellen, dass wir die Schülerantworten konsistent analysieren.

#Leistungsmetriken

Um die Leistung von GRKT zu messen, betrachteten wir verschiedene Metriken:

• Genauigkeit (ACC): Der Prozentsatz der korrekten Vorhersagen, die das Modell gemacht hat.
• Fläche unter der Kurve (AUC): Diese Metrik spiegelt die Fähigkeit des Modells wider, korrekte Antworten basierend auf dem Mastery eines Schülers für Konzepte vorherzusagen.
• Vernünftigkeitsmetriken: Wir entwickelten mehrere Metriken, die die Konsistenz und den logischen Fluss der Mastery-Veränderungen in Bezug auf die Schülerantworten bewerten.

#Ergebnisse

GRKT zeigte bemerkenswerte Ergebnisse im Vergleich zu Basis-Modellen. Es übertraf andere sowohl in der Vorhersagegenauigkeit als auch in den Vernünftigkeitsmetriken, was darauf hinweist, dass es nicht nur gut vorhersagt, sondern auch sinnvolle und logische Einblicke in die Lernprozesse von Schülern bietet.

Insbesondere erzielte GRKT perfekte Ergebnisse in den Konsistenzmetriken, was seine Fähigkeit demonstriert, kohärente Wissensänderungen über verwandte Themen hinweg aufrechtzuerhalten. Das hebt seine Effektivität hervor, die Einschränkungen vorheriger Modelle anzugehen.

#Fazit und zukünftige Arbeiten

Zusammenfassend stellt GRKT einen wichtigen Fortschritt in der Technologie des Wissenstrackings dar. Durch die Integration graphbasierter Methoden und einen strukturierten Ansatz zur Modellierung von Lernprozessen bietet es eine realistischere Sicht darauf, wie Schüler Wissen erwerben und behalten.

Zukünftige Arbeiten werden sich darauf konzentrieren, die Fähigkeiten von GRKT weiter zu verfeinern, etwa durch die Verbesserung seiner Fähigkeit, komplexere Schülerantworten, wie offene Fragen oder Essays, zu behandeln. Ausserdem planen wir, GRKT in echten Klassenzimmern zu implementieren, um seine praktische Nützlichkeit in Bildungsumgebungen zu bewerten.

Die fortlaufende Entwicklung und Validierung von GRKT können Lehrern leistungsstarke Werkzeuge bieten, um das Lernen ihrer Schüler besser zu verstehen und zu unterstützen.