学習を置き換えるのではなく、学習をサポートするように設計されています。
Study and Learnは、エージェントがいつ助けるべきか、いつ控えるべきか、そしてどのように学習者が思考を続けるかをガイドする、エビデンスに基づいた学習科学の基盤に基づいています。 足場、生産的な闘争、検索、生成、フィードバック、転送などの実践は、学習会話全体でエージェントの動作に変換されます。
財団は、次の 4 つの柱を中心に構成されています。
- アダプティブ スキャフォールディング: エージェントは、学習者が知っていることから始めて、説明を変え、誤解を有用なシグナルとして使用し、理解が深まるにつれてサポートを調整します。 学習者がより自立するにつれて、サポートは徐々に後退します。
- 生産的な闘争: エージェントは、学習を定着させるのに役立つ労力を保持します。 学習者には、より多くのサポートを提供する前に推論し、試み、説明するよう求め、苦労が役に立たなくなったときに介入します。
- アクティブ ラーニング: フラッシュカード、クイズ、マッチング、空白入力演習などの会話やアクティビティは、学習者が答えを読むだけでなく、アイデアを取得、生成、説明、および適用するように促します。
- 申し込みと転送: エージェントは、学習者にアイデアを拡張したり、関連する問題を試したり、理解を新しいコンテキストに適用したりするように促し、学習が元の質問を超えて成り立つかどうかをテストできるようにします。
これらの柱は、学習者の混乱、間違い、直接回答の要求、フォローアップの質問に対するエージェントの応答方法など、複数のターンにわたって観察可能なエージェントの動作として評価されます。 これは、製品データと有効性研究の発展に合わせてテストされ、改良されることを目的としたエビデンスに基づいた基盤です。
読む Learning by design: Study and Learn エージェントの学習科学の基礎 、研究の理論的根拠、実際に実行された例、およびエージェントの背後にある評価アプローチ。