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1 Chien-Chang Lin, Anna YQ Huang and Owen HT Lu, ‘Artificial Intelligence in Intelligent Tutoring Systems toward Sustainable Education: A Systematic Review' (2023) 10 Smart Learning Environments < https://slejournal.sprin geropen.com/articles/10.1186/s40561-023-00260-y > accessed 12 August 2024.2 Potter Kaledio，Abill Robert和Louis Frank，“人工智能对学生学习经验的影响” [2024]社会科学研究网络 3 Anderson Pinheiro Cavalcanti等，“在线学习环境中的自动反馈：系统文献评论”（2021）2计算机和教育：人工智能100027 com/science/acrip/pii/s266920x21000217>访问2024年8月12日。 4 Peter Barasa，“肯尼亚数字化教学和教育中的数字化，工作和教学职业项目的未来”（2021） 5“基础教育统计手册”（2020）2 Potter Kaledio，Abill Robert和Louis Frank，“人工智能对学生学习经验的影响” [2024]社会科学研究网络 3 Anderson Pinheiro Cavalcanti等，“在线学习环境中的自动反馈：系统文献评论”（2021）2计算机和教育：人工智能100027 com/science/acrip/pii/s266920x21000217>访问2024年8月12日。 4 Peter Barasa，“肯尼亚数字化教学和教育中的数字化，工作和教学职业项目的未来”（2021） 5“基础教育统计手册”（2020）3 Anderson Pinheiro Cavalcanti等，“在线学习环境中的自动反馈：系统文献评论”（2021）2计算机和教育：人工智能100027 com/science/acrip/pii/s266920x21000217>访问2024年8月12日。 4 Peter Barasa，“肯尼亚数字化教学和教育中的数字化，工作和教学职业项目的未来”（2021） 5“基础教育统计手册”（2020）com/science/acrip/pii/s266920x21000217>访问2024年8月12日。4 Peter Barasa，“肯尼亚数字化教学和教育中的数字化，工作和教学职业项目的未来”（2021） 5“基础教育统计手册”（2020）4 Peter Barasa，“肯尼亚数字化教学和教育中的数字化，工作和教学职业项目的未来”（2021） 5“基础教育统计手册”（2020）5“基础教育统计手册”（2020）
免费实时在线SAT准备辅导
在为期六周的课程中，每个星期六将参加一个60分钟的会议，学生将以高达4人的身份工作。在卡内基学习认证的老师的支持下，学生将审查和练习考试中涉及的概念，例如：代数的心脏解决问题，解决问题和数据分析，提前数学以及数学的其他主题，包括地球和三角学。
智能辅导系统中的先决结构发现
近年来，在线教育平台已获得了极大的知名度，从而使人们对推荐教学内容的自动化方法越来越感兴趣。智能辅导系统（ITS）是计算机系统，可提供教育内容的良好建议，以优化学习者的进步，例如以社交机器人的教育[1]或大规模开放的在线课程的形式。an IT通常分解为四个组成部分：（i）有关教育概念，规则和解决问题策略的领域知识。特别包括需要掌握的技能或概念列表，称为知识组成部分（KCS），完成每项练习所需的KC列表以及KCS之间的关系，称为知识结构（KS）； （ii）估计学习者知识状态的演变的学生模型； （iii）一个向学习者推荐教育内容（在我们的案例练习中）的辅导模型，可能是基于领域知识和学生模型； （iv）用户界面。通常是从长远来看最大化学生的学习进步，从而依靠学习者认知技能的发展模型。学习进步既是导师试图最大化的自然外部奖励，又是学习者的内在动机，正如在发育心理学中的理论上一样[2]，而是为发展系统建模[3]。通常，对于学习者而言，最大化学习进步的教学活动（在我们的情况练习中）对于学习者来说不应该太难也不容易。这个想法与近端开发区域的概念一致
利用代理范式增强智能辅导系统
本研究开发了一种名为“反思代理学习环境”（REAL）的认知框架。REAL 是一个可重复使用的框架，允许研究人员开发一个基于计算机的学习环境，用户可以通过将自己的想法传递给一些基于计算机的代理来进行学习，并观察体现其知识的代理如何根据他们的指示行事。我们的研究受益于智能辅导系统和代理技术的研究，强调反思是思维过程的一部分。它侧重于框架的设计及其可用性的测试。对具体实施的外部评估为 REAL 应用程序的未来设计提供了指导。我们希望，通过立足于当地实践的需求，REAL 应用程序可以让我们有机会了解如何将有关教学和学习的理论主张有效地转化为有意义的学习。
基于人工智能的信息素养辅导系统的概念
信息素养是数字时代的一项核心技能。在现代教育和工作环境中，信息素养变得越来越重要，因为知识工作越来越多地基于庞大且快速变化的知识来源。搜索和组织知识是一项持续的要求。高等教育有时在专门的课程中教授信息素养，通常只在其他课程中教授。研究表明，信息素养水平较低：例如，学生难以使用搜索词中的运算符、组织文献，并且往往不知道查找科学文献的适当来源。人工智能 (AI) 在高等教育中的潜力仍需探索，需要开发创新应用。计算机能否支持教学人员培养信息能力？——“教育中的人工智能”研究领域涉及人工智能方法在教育和培训背景下的应用和评估。这项研究的主要重点之一是分析和改进教学和学习过程。一方面，深度学习——在多层（“深度”）人工神经网络中学习——已成为人工智能研究的核心组成部分，并且已经创建了大量库或框架1，以简化
AdapTutAR：增强现实中的机器任务自适应辅导系统
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生成的AI及其对个性化智能辅导系统的影响
生成的人工智能（AI）正在通过在智能辅导系统（ITS）中启用高度个性化和适应性的学习环境来彻底改变教育技术。本报告深入研究了GPT-4（例如GPT-4）的生成AI的整合，以通过动态内容产生，实时反馈和自适应学习途径来增强个性化的教育。我们探讨了关键应用程序，例如自动化问题生成，自定义反馈机制以及响应个人学习者需求的交互式对话系统。该报告还解决了重大挑战，包括确保教学精度，减轻AI模型中的固有偏见以及维持学习者的参与度。未来的方向突出了多模式AI的潜在进步，辅导系统中的情绪智力以及AI驱动教育的道德含义。通过综合当前的研究和实际实施，本报告强调了生成AI在创造更有效，公平和引人入胜的教育经验方面的变革潜力。
智能辅导系统作为设计教育中形成性评估的工具
摘要在增加数字化时期，大学正在转向数字媒体来促进有效的学习。除了提供全面的学习平台外，还提供了学习材料和交流选择，在许多学科领域还开发了互动和自适应学习计划。这些所谓的智能辅导系统被用作讲座的工具，以使课程更加多样化，从而更有效。本文报告了使用智能辅导系统的使用，该系统被嵌入到计算机辅助设计教育中的形成性评估工具。系统使用了一百多个学期的机械工程专业的学生来为设计课程做准备。评估获得的系统数据然后讨论。结果表明，在形成性评估的框架内，智能辅导系统可以帮助学生完成开放的设计任务，并通过支持反馈使他们获得有效的解决方案。此外，本文介绍了系统数据的使用来通过检测和评估学生的知识差距和误解来改善课程。
3DG：使用生成AI来处理智能辅导系统的稀疏学习者性能数据的框架
抽象学习绩效数据（例如，测验得分和尝试）对于理解学习者的参与和知识掌握水平而言至关重要。但是，从智能辅导系统（ITS）收集的学习绩效数据通常会遭受稀疏性，从而影响了学习者建模和知识评估的准确性。为了解决这个问题，我们介绍了3DG框架（用于致密化和生成的3维张量），这是一种新型方法，将张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗性网络（GAN）和生成性预训练的变压器（GPT））相结合，以增强数据插入和增强数据插入。该框架首先将数据表示为三维张量，从而捕获学习者，问题和尝试的维度。然后，它通过张量分解来致密数据，并使用生成AI模型增强数据，该模型是根据通过聚类识别的个体学习模式量身定制的。由成人扫盲中心（CSAL）中心的自动课程中的数据应用，3DG框架有效地生成了可扩展的，个性化的学习绩效模拟。比较分析揭示了GAN在这种情况下比GPT-4的出色可靠性，强调了其在解决ITS的数据稀少挑战方面的潜力，并有助于进步个性化的教育技术。