Echtzeit-Feedback für Tutoren im Online-Lernen

Es gibt Hinweise darauf, dass es den Lernenden hilft, ihr Verständnis und Lernen zu vertiefen, wenn sie Erklärungen erstellen. Echtzeit-Feedback für Tutoren während des Unterrichts zu geben, kann jedoch knifflig sein. Das gilt besonders für Fachthemen, bei denen die Antworten kompliziert und nuanciert sein können. Um das anzugehen, wurden zwei Methoden entwickelt, um Tutoren sofortiges Feedback zu geben, wie sie Schüler während Online-Unterricht effektiv loben können. Diese erste Arbeit hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt, mit einer hohen Erfolgsquote beim korrekten Erkennen von effektivem versus ineffektivem Lob.

Feedback ist wichtig für das Lernen, aber seine Wirkung kann variieren. Gutes Feedback sollte stattfinden, nachdem ein Lernender die Möglichkeit hatte, sich mit dem Material auseinanderzusetzen. Dieses Feedback sollte Missverständnisse ansprechen. Echtzeit-Feedback, das erklärt, warum eine bestimmte Antwort als gut oder schlecht gilt, kann für Tutoren sehr hilfreich sein. Das Online-Training umfasst Szenarien, in denen Tutoren üben können, wie sie auf Schüler reagieren, die möglicherweise mit der Motivation kämpfen. Die Tutoren erhalten dann Anleitungen zu ihren Antworten.

Das Ziel dieser Studie ist es, Tutoren durch fortschrittliche Sprachmodelle Echtzeit-Feedback zu geben. Die Methode umfasst einen templatebasierten Ansatz, der ähnliche Inhalte in den Antworten der Tutoren identifiziert. Dieser Prozess wird als Named Entity Recognition (NER) bezeichnet, ein Teil davon, wie Computer Sprache verstehen. Indem spezifische Phrasen markiert werden, die effektives oder ineffektives Lob zeigen, kann das System wertvolles Feedback an den Tutor geben. Zum Beispiel, wenn ein Tutor sagt: "Gute Arbeit! Du hast die richtige Antwort," kann das System erkennen, dass diese Antwort sich mehr auf das Ergebnis als auf die Anstrengung konzentriert, was nicht so effektiv ist. Das Feedback würde den Tutor dann anleiten, mehr auf das Lob für die Anstrengung und den Lernprozess zu achten.

Automatische Bewertungen von kurzen Antworten haben aufgrund von Fortschritten in der künstlichen Intelligenz an Aufmerksamkeit gewonnen. Bei dieser Methode werden die Antworten der Lernenden anhand verschiedener Techniken des maschinellen Lernens bewertet. Der Prozess besteht normalerweise aus zwei Hauptschritten: zuerst eine Trainingsphase, in der das Modell aus vorhandenen Beispielen lernt, und zweitens die Verwendung des trainierten Modells, um neue Antworten zu bewerten. Obwohl diese Methoden Vorteile haben, gibt es auch Nachteile, wie den Bedarf an vielen Trainingsdaten und Schwierigkeiten mit spezifischen Antworten von Schülern.

Diese Studie untersucht, wie man Tutoren in Online-Sitzungen sofortiges Feedback geben kann, insbesondere wie man effektives Lob anbietet. Sprachmodelle können helfen, verschiedene Lobarten zu identifizieren und Tutoren Feedback zu geben. Die Forschung zielt darauf ab, zwei Hauptfragen zu bewerten: Wie können wir verschiedene Arten von Lob, die von Tutoren gegeben werden, identifizieren, und wie können wir diese Informationen nutzen, um effektives Feedback zu geben?

#Die Bedeutung von Feedback

Feedback kann einen grossen Einfluss auf die Lernergebnisse haben. Es kann jedoch helfen oder hinderlich sein, je nachdem, wie es gegeben wird. Feedback ist am effektivsten, wenn es erfolgt, nachdem die Schüler mit dem Unterricht in Kontakt gekommen sind und Missverständnisse angesprochen werden. Sofortiges Feedback, das klar ist, warum eine bestimmte Antwort gut oder schlecht ist, ist wertvoll, da es den Lernenden hilft, effektiv zu üben.

Tutoren üben, wie sie auf Szenarien reagieren, in denen Schüler Schwierigkeiten haben könnten, insbesondere mit der Motivation. Sie erklären ihr Vorgehen, bevor sie Feedback erhalten. Ein Ziel dieser Forschung ist es, Antworten zu schaffen, die den Tutoren klare Erklärungen darüber geben, was eine gute oder schlechte Antwort ausmacht. Die Hoffnung ist, die Art und Weise zu verbessern, wie Tutoren Feedback erhalten, damit sie in ihren Rollen wachsen und den Schülern besser helfen können.

#Was ist Named Entity Recognition?

Named Entity Recognition (NER) ist ein Weg für Computer, Schlüsselstücke von Informationen in Texten zu identifizieren und zu klassifizieren. Ein Beispiel dafür wäre der Satz "John sagte, dass Pittsburgh im Winter wunderbar ist", wobei "John", "Pittsburgh" und "Winter" eine Person, einen Ort und eine Zeit darstellen. NER konzentriert sich darauf, diese Schlüssel-Elemente im Text zu finden und sie in verschiedene Kategorien zu sortieren, wie Menschen oder Orte.

In der Bildung haben Forscher NER verwendet, um Texte automatisch zu bewerten, aber es wurde selten angewendet, um Feedback zu geben. Diese Studie zielt darauf ab, NER zu nutzen, um wichtige Lob-Elemente in den Antworten der Tutoren zu finden und Vorlagen für Feedback zu erstellen, die Tutoren helfen, ihre Lobtechniken zu verbessern.

#Datensammlung und Analyse

Die verwendeten Daten beinhalten Antworten von Tutoren, die an Kursen über effektives Lob teilnehmen. Die Tutoren kommen aus verschiedenen Hintergründen, und das Ziel ist es, ihnen zu helfen, zu lernen, wie sie Lob nutzen können, um Schüler zu motivieren. Effektives Lob sollte aufrichtig, spezifisch, unmittelbar, authentisch und auf den Lernprozess fokussiert sein.

Die Antworten der Tutoren wurden in drei Arten von Lob sortiert: anstrengungsbasiertes, ergebnisbasiertes und personenbasiertes Lob. Studien zeigen, dass anstrengungsbasiertes Lob effektiver ist, um Schüler zu ermutigen. Zum Beispiel betont der Satz "Ich mag, wie du hart gearbeitet hast" den Lernprozess, während ergebnisbasiertes Lob wie "Tolle Arbeit!" sich auf das Ergebnis konzentriert und möglicherweise nicht so hilfreich ist.

Die Studie zielt darauf ab, die Art und Weise zu verbessern, wie Tutoren in Bezug auf ihr Feedback bewertet werden. Mithilfe eines Sprachmodells wollen Forscher die verschiedenen Lobarten in den Antworten der Tutoren erkennen. Dies hilft, klares, korrektives Feedback an unerfahrene Tutoren zu geben, damit sie verstehen, wie sie effektiver loben können.

#Ergebnisse der Forschung

Die Studie hat die Arten von Lob, die Tutoren verwendet haben, aufgeschlüsselt, und die Forscher haben gemessen, wie gut ihr Sprachmodell diese identifizieren konnte. Die Ergebnisse zeigten, dass das Modell recht gut darin war, anstrengungsbasiertes Lob zu erkennen, jedoch Schwierigkeiten hatte, ergebnisbasiertes Lob zu identifizieren. Es besteht Bedarf an mehr Beispielen in den Daten, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern.

Ausserdem stellten die Forscher fest, dass einige Rückmeldungen zu den Lobarten zwar genau waren, es jedoch Fälle gab, in denen das Modell Lob nicht erkannte, obwohl es sollte, oder umgekehrt. Dies zeigt, dass das System weiter verfeinert werden muss, damit es besser mit verschiedenen Tutor-Antworten umgehen kann.

#Zukünftige Richtungen

In Zukunft können mehrere Schritte unternommen werden, um die Effektivität des Feedback-Systems zu stärken. Ein robusterer Ansatz zur Handhabung von Daten mit geringer Ressourcendichte ist entscheidend. Die Verwendung von Datenaugmentierungsstrategien – wie dem Sammeln von realen Beispielen und der Anwendung von Synonym-Ersatz – könnte helfen, das Modell zu verbessern.

Zusätzlich würde die Entwicklung besserer Bewertungsmetriken auch die Effektivität des Feedbacks verbessern. Dies würde helfen, Fälle zu berücksichtigen, in denen das Modell teilweise korrekt ist oder richtig identifiziert, wenn es kein relevantes Lob in der Antwort eines Tutors gibt.

Schliesslich besteht das Ziel darin, diese Techniken nicht nur in den aktuellen Lobkursen, sondern auch in anderen Schulungen anzuwenden, um sicherzustellen, dass alle unerfahrenen Tutoren Zugang zu effektivem Feedback haben, das ihre Entwicklung unterstützt.

#Fazit

Die Integration fortschrittlicher Sprachmodelle in die Tutorenausbildung hat das Potenzial, den Feedbackprozess erheblich zu verbessern. Indem verschiedene Lobarten korrekt identifiziert und detaillierte Erklärungen bereitgestellt werden, können unerfahrene Tutoren effektiver in ihren Rollen werden. Diese Forschung bildet die Grundlage für ein System, das nicht nur die Entwicklung von Tutoren unterstützt, sondern letztendlich darauf abzielt, die Lernerfahrungen der Schüler zu verbessern. Durch ständige Verfeinerung und Erkundung zusätzlicher Anwendungen sieht die Zukunft der Tutorenausbildung vielversprechend aus.