3DG: A Framework for Using Generative AI for Handling Sparse Learner Performance Data From Intelligent Tutoring Systems

📄 arXiv: 2402.01746v1 📥 PDF

作者: Liang Zhang, Jionghao Lin, Conrad Borchers, Meng Cao, Xiangen Hu

分类: cs.CY, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-01-29

期刊: LAK 2024: International Workshop on Generative AI for Learning Analytics (GenAI-LA)

💡 一句话要点

提出3DG框架以解决智能辅导系统中的稀疏学习数据问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 智能辅导系统 学习表现数据 生成对抗网络 张量分解 个性化教育技术 数据稀疏性 生成模型

📋 核心要点

  1. 现有智能辅导系统中的学习表现数据稀疏，导致学习者建模和知识评估的准确性下降。
  2. 3DG框架通过将数据表示为三维张量，结合张量分解与生成模型，进行数据填充和扩增。
  3. 在成人识字中心的AutoTutor课程数据上，3DG框架生成的个性化学习表现模拟显示出优越的可靠性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

学习表现数据（如测验分数和尝试次数）对于理解学习者的参与度和知识掌握水平至关重要。然而，来自智能辅导系统（ITSs）的学习表现数据往往存在稀疏性，影响学习者建模和知识评估的准确性。为此，本文提出了3DG框架（3-Dimensional tensor for Densification and Generation），结合张量分解与先进的生成模型（包括生成对抗网络GAN和生成预训练变换器GPT），以增强数据的填充和扩增。该框架通过将数据表示为三维张量，捕捉学习者、问题和尝试的维度，首先进行数据的稠密化，然后利用生成AI模型进行个性化的学习模式扩增。应用于成人识字中心的AutoTutor课程数据，3DG框架有效生成了可扩展的个性化学习表现模拟。比较分析显示，在此背景下，GAN的可靠性优于GPT-4，突显了其在解决ITSs数据稀疏性挑战中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决智能辅导系统中学习表现数据的稀疏性问题。现有方法在处理稀疏数据时，往往无法准确建模学习者的知识水平和参与度，导致评估结果不可靠。

核心思路：3DG框架的核心思路是将学习表现数据表示为三维张量，并结合张量分解与生成模型进行数据的稠密化和扩增。通过识别个体学习模式，框架能够生成更为精准的学习表现模拟。

技术框架：该框架的整体架构包括三个主要模块：数据表示、张量分解和生成模型应用。首先，将学习表现数据构建为三维张量；其次，利用张量分解技术进行数据稠密化；最后，应用GAN和GPT等生成模型进行数据扩增。

关键创新：3DG框架的创新之处在于将张量分解与生成对抗网络相结合，显著提升了数据填充的准确性和生成的个性化程度。这一方法与传统的单一模型方法相比，能够更好地应对数据稀疏性问题。

关键设计：在设计中，框架采用了适应性聚类算法来识别学习者的个性化学习模式，并根据这些模式调整生成模型的参数设置。此外，损失函数的设计也考虑了生成数据的多样性和准确性，以确保生成结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，3DG框架在处理稀疏学习数据方面表现出色，生成的个性化学习表现模拟在可靠性上优于GPT-4，显示出显著的性能提升。这一发现为智能辅导系统中的数据处理提供了新的思路和方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化教育技术、智能辅导系统和在线学习平台。通过有效处理稀疏学习数据，3DG框架能够提升学习者的学习体验和成果，促进教育技术的进一步发展。未来，该框架有望在更广泛的教育场景中得到应用，推动个性化学习的实现。

📄 摘要（原文）

Learning performance data (e.g., quiz scores and attempts) is significant for understanding learner engagement and knowledge mastery level. However, the learning performance data collected from Intelligent Tutoring Systems (ITSs) often suffers from sparsity, impacting the accuracy of learner modeling and knowledge assessments. To address this, we introduce the 3DG framework (3-Dimensional tensor for Densification and Generation), a novel approach combining tensor factorization with advanced generative models, including Generative Adversarial Network (GAN) and Generative Pre-trained Transformer (GPT), for enhanced data imputation and augmentation. The framework operates by first representing the data as a three-dimensional tensor, capturing dimensions of learners, questions, and attempts. It then densifies the data through tensor factorization and augments it using Generative AI models, tailored to individual learning patterns identified via clustering. Applied to data from an AutoTutor lesson by the Center for the Study of Adult Literacy (CSAL), the 3DG framework effectively generated scalable, personalized simulations of learning performance. Comparative analysis revealed GAN's superior reliability over GPT-4 in this context, underscoring its potential in addressing data sparsity challenges in ITSs and contributing to the advancement of personalized educational technology.