讨厌考试?现在,计算机可以通过观察您的学习来评分

讨厌考试?现在,计算机可以通过观察您的学习来评分


作者Aviva Rutkin你如何表明你知道你所知道的通常,你别无选择,只能参加考试一种新的算法既可以提高你的知识,也可以完全取消正式的测试它由斯坦福大学和加利福尼亚州谷歌的研究人员开发,分析学生在过去的实践问题上的表现,确定他们往往会出错的地方并形成他们整体知识的图景使用软件跟踪学生进度的想法并不新鲜但到目前为止,很少有尝试利用深度学习,通过消化大量数据使机器学习的前沿规则斯坦福大学的Chris Piech和他的团队为他们的系统提供了超过140万学生对在线学习平台可汗学院设置的数学问题的答案,以及相应的分数他们还训练神经网络按类型对问题进行排序:例如涉及平方根,图的斜率或计算线在图上与水平轴相交的位置有了这些信息,系统就开始了解每个学生在每种问题类型上的能力该模型可以通过查看他们已经回答的几十个其他问题,以高达85%的准确度预测学生是否会通过新的练习获得对错 Piech上个月在加拿大蒙特利尔的神经信息处理系统会议上公布了这些结果 Piech设想了一个更复杂的版本,不仅可以预测学生可能出错的问题,还可以了解原因 Piech说,这将是一件好事,“如果我们能够负担得起一个非常昂贵的导师,他们可以花时间思考你应该学习什么”这是不现实的,但有一天我们可以使用这种类型的软件来确定某人在哪里挣扎并帮助他们改进他说,最终,系统可以变得足够准确,完全取消考试 “我们的直觉告诉我们,如果你对学生在学习时所做的事情给予足够的重视,你就不需要让他们坐下来做一个测试”“如果你在他们学习的时候对学生给予足够的重视,你就会Boulder科罗拉多大学的Tamara Sumner表示,这种算法在现有技术水平上是一项重大进步 “特别令人印象深刻的是,这种方法不需要大量的人工输入来注释培训数据或手工艺专业模型”马萨诸塞州伍斯特理工学院的计算机科学家Neil Heffernan同意,开发更好的方法很重要预测学生的表现但他想知道新系统是否具有任何实用价值:例如,它能告诉我们如何更好地教授不同背景或技能水平的学生吗 “这意味着什么,能够更好地预测东西”他问道 “我希望我们能把它变成有意义的东西”(图片来源:Michael Gottschalk / Getty)这篇文章出现在标题“RoboTutor是一个集体行为”的印刷品中更多关于这些主题:
  • 首页
  • 游艇租赁
  • 电话
  • 关于我们