Münih Teknik Üniversitesi (TUM) ve Köln Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, problem çözme ipuçları üretmek için bir web kamerası ile göz hareketlerini izleyerek matematikte güçlü ve zayıf yönleri tanıyan AI tabanlı bir öğrenme sistemi geliştirdiler. Bu, öğretmenlerin önemli ölçüde daha fazla çocuk bireysel desteği sağlamasını sağlar.
Güncel bir PC, iyi bir grafik kartı ve standart bir web kamerası: Prof. Achim Lilienthal’ın araştırmasına göre, öğrencilerin matematikte güçlü ve zayıf yönlerini tanımlamak için ihtiyacınız olan tek şey bu. İlke: Bir web kamerası göz hareketlerini izler. Göreve bağlı olarak, bir ısı haritası üzerinde dijital olarak görüntülenebilen belirli desenler ortaya çıkar, çocukların sık sık göründüğü kırmızı ve sadece kısaca baktıkları alanlara yeşildir. Bu, araştırmacıların verileri analiz etmesine yardımcı olur.
Tum robotik profesörü, “Yapay zeka sistemi kalıpları sınıflandırıyor” diyor. Bu temelde, yazılım öğrenci öğrenme ve egzersizleri öğrenme seçer.
Bulgular dergide yayınlandı Matematikte Eğitim Çalışmaları.
Isı haritaları aracılığıyla öğrenme stratejilerini tanımlayın
Maike Schindler, “Bir web kamerası kullanarak tek bir sistemde göz hareketlerini izlemek, desenler yoluyla öğrenme stratejilerini tanımak ve bireysel destek sunmak ve son olarak öğretmenler için otomatik destek raporları oluşturmak tamamen yeni” diyor Maike Schindler.
Köln Üniversitesi’ndeki kapsayıcı ve özel eğitim bağlamlarında Matematik Profesörü Tum Profesörü Lilienthal ile on yıl çalışmıştır. Ayrıca, web kamerası tabanlı göz izleme sisteminin geliştirildiği yakın zamanda tamamlanan KI-ALF araştırma projesine başkanlık ediyor. Araştırmaları “matematik öğrenmede büyük zorlukları olan” öğrencilere odaklanıyor. Lilienthal, yüksek başarılı çocuklar için “bireysel olarak özelleştirilmiş derslerin” de gelecekte mümkün olduğuna inanıyor.
Bir öğretim derecesine sahip olan Prof. Schindler ve ekibi, çocukların sayıları ekledikleri, çıkartmaları, çarpması ve böldüğü veya onları tanıması veya temsil etmesi gereken yüzlerce görevi tanımladı. Schindler, “Görsel olarak sunulan görevler, dijital öğrenme materyalleri özellikle bu yaklaşım için uygundur” diyor. Örneğin, çocuklardan noktaları on sıralı bir tabloda saymaları istenir ve sadece alt sırada birkaç nokta eksiktir.
Hızlı bir şekilde yakalanan öğrenciler alt sıraya atlar ve sadece geriye doğru sayarlar. Satırları ve noktaları ayrı ayrı sayanlar desteğe ihtiyaç duyanlar arasındadır. Dijital sistem, çocukların nerede göründüğünü ve AI’nın kalıpları bireysel uygulama programlarına çevirdiğini göstermek için bir ısı haritası kullanır.
Basitleştirilmiş, yüksek hassasiyetli göz izleme
Şu anda göz hareketlerini kaydeden basitleştirilmiş göz izleme sistemini geliştirmek için, Tum Profesör Lilienthal, robot araştırmalarında karşılık gelen sistemlerle de çalışmasından faydalanıyor. Bu çalışmada şu anda küçük insansı robot Nao ile göz izleyicileri kullanıyor. Bu, insanlarla daha iyi iletişim kurmasını sağlar. Ancak, bu çok hassas sistemler binlerce avroya mal oluyor.
Okullar için daha uygun maliyetli bir çözüm bulmak için araştırmacılar, teknik uzmanlığı matematiksel didaktiklerden gelen bilgilerle akıllıca birleştirdiler. Gelişmiş sistemler maksimum bir derece sapma ile çalışırken, web kameraları üç ila dört derece daha düşük bir doğruluk vardır. Çözüm: “AI-Alf matematik görevleriyle, öğrencilerin sonuçta sorunların ekran ekranına baktıklarını biliyoruz” diyor Lilienthal.
“Bunu web kamerasıyla göz izlemeyi otomatik olarak yeniden ayarlamak için kullanıyoruz.” Sistem yavaş yavaş yanlışlıkla başa çıkmayı öğrendi. Profesör, “Bugün, web kameralarımızla veya üst düzey göz izleyicilerimizle çalışsak da uygulamamızda hiçbir fark yaratmıyor” diyor.
Bu, Prof Maike Schindler tarafından geliştirilen AI sistemini uygun fiyatlı hale getirir ve bu nedenle okul kullanımı için giderek daha önemlidir.
Wulfen Kapsamlı Okul: Sistemi kullanmak için Almanya’da ilk okul
Yapay zeka temelli öğrenme sistemini kullanan ilk okulun North Ren-Westphalia, Dorsten’deki Wulfen Kapsamlı Okulu olmasının bir nedeni budur. Burada, standartlaştırılmış bir matematik testi, 5 yılın başında 180 çocuğun üçte birinin “aritmetik zorluklar” olduğunu ortaya koydu.
Diyerek şöyle devam etti: “Yapay zeka tabanlı öğrenme sistemi yardımıyla temel matematik becerilerinde önemli ölçüde daha fazla çocuğu destekleyebileceğimiz için mutluyuz. Bu, öğretmen eksikliğinden dolayı daha fazla öğrencinin matematik performanslarını geçmişe göre iyileştirmelerine yardımcı olabileceğimiz anlamına geliyor.”
Kapsamlı okulda, beş öğrenci Ki-Alf sistemiyle aynı anda bireysel iyileştirici derslerde çalışabilir ve bir matematik öğretmeni tarafından desteklenebilir ve eşlik edebilir. Normalde öğretmenler her seferinde sadece bir çocuğa bireysel destek verebilirler.
Schindler, “Özellikle kıt kaynaklar ve öğretmen kıtlığı zamanlarında, temel matematik becerilerini geliştirme sistemimiz okullar için mükemmel bir destektir.”
