Adaptivity is all you need in AI courseware

AIED(Artificial Intelligence in Education)
AI
• AI Courseware : Intelligent Tutoring System
• e-Advisor : Learning and Academic Management
Generative AI General AI or Language Model?

Adaptivity for AI Courseware
Adaptive
AI Courseware Leaner
Question : Data driven AI VS Just Software?

Measure
Update
Recommend
Adaptivity for AI Courseware
AI Courseware Leaner

What do wee need to measure?
Latent Variable
Knowledge
Skill
Component

Knowledge
Skill
Component
Latent Feature
Performance Data
O X
Observable Data
What do wee need to measure?

Two Types of Performance Data
Minn, S. (2022). AI-assisted knowledge assessment techniques for adaptive learning environments. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100050.

Performance VS Knowledge State
100
75
≠

We need Knowledge Map
https://services.businesswire.com
End
Map
Start

Two Approaches
https://www.aleks.com/about_aleks/tour_ai_pinpoint
Piech, C., Bassen, J., Huang, J., Ganguli, S., Sahami,
M., Guibas, L. J., & Sohl-Dickstein, J. (2015). Deep
knowledge tracing. Advances in neural information
processing systems, 28.

How to make a Structure?
{ ∅ }
{ a, c, i, g, h }
25
Start
End

Principle-1
1. 어떤 상태에 있더라도 최종 목적지에 도달하는 경로가 존재한다
2.A ⊂ B일 때 A → C 이면 B → C가 가능해야 한다
+ -
{ } { }
𝒇(𝒙)
X

Principle-2
1. 어떤 상태에 있더라도 최종 목적지에 도달하는 경로가 존재한다
2.A ⊂ B일 때 A → C 이면 B → C가 가능하다
A
B
C

Reducing Complexity
QUERY (A, q)
A를 모르면 q도 모를까?
(걸음마, 달리기)
True
q를 포함하지만,
A를 포함하지 않는 집합 삭제
{q,B}, {q,B,D} • • • • ->
삭제
Domain Expert

Sample Component
A : 지수를 포함하는 표현식의 몫
B : 두 이상식의 곱셈 : (x+3)*(x -2)
C : 좌표평면에 점 그래프 그리기
D : 기울기와 점의 위치로 선의 방정식 구성하기
E : 선형 방정식을 이용한 문제 풀이
F : 방정식을 선 그래프로 그리기
G : 소수와 정수의 곱셈
H : 정수 덧셈
I : 동치분수 :
𝟏
𝟐
=
𝟔
J: 정수 함수 그래프 작성

Sample Query
A : 지수를 포함하는 표현식의 몫, B : 두 이상식의 곱셈, C : 좌표평면에 점 그래프 그리기
D : 기울기와 점의 위치로 선의 방정식 구성하기, E : 선형 방정식을 이용한 문제 풀이(사례 중심)
F : 방정식을 선 그래프로 그리기, G : 소수와 정수의 곱셈, H : 정수 덧셈, I : 동치분수, J : 정수 함수 그래프 작성
QUERY (E, B) = E을 모르면 B도 모른다 = E을 알면 B도 안다 X
QUERY (F, B) = F을 모르면 B도 모른다 = F을 알면 B도 안다 X
QUERY (G, B) = G을 모르면 B도 모른다 = G을 알면 B도 안다 O ->B를 포함하지만 G를 포함하지 않는 집합 삭제
QUERY (H, B) = H을 모르면 B도 모른다 = H을 알면 B도 안다 O ->B를 포함하지만 H를 포함하지 않는 집합 삭제

Sample Map
A : 지수를 포함하는 표현식의 몫
B : 두 이상식의 곱셈
C : 좌표평면에 점 그래프 그리기
D : 기울기와 점의 위치로 선의 방정식 구성하기
E : 선형 방정식을 이용한 문제 풀이(사례 중심)
F : 방정식을 선 그래프로 그리기
G : 소수와 정수의 곱셈
H : 정수 덧셈
I : 동치분수
J: 정수 함수 그래프 작성
Knowledge Spaces and Learning Spaces (Jean-Paul Doignon, Jean-Claude Falmagne)

Measureing Knowledge State
a b c f

Deep Knowledge Tracing
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Student1 A G D B J D G J
Student2 B G A A B D I E G F
Student3 C D D A B B I J F
Student4 A G F D D D J D
Student5 A B G A J F
Student6 G B F C D E F G D
Student7 B F A D B A
Student8 G A B D B C D J
Student9 A F B I F J
Learning
Sequence

What Does Models Predict?
1 2 3 4 5 6 7 8 9
Student_N A G F D A D B F ?
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
Input Learning Sequence Correct Answer Probability

Forming Dependency between KC
{ A, B } = A를 맞추고 다음에 B를 맞출 확률(A->B)
A->B + A->C + • • • • • • • •
• + A->J
A B
C

A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
• Pedagogical approach
- Self-Efficacy, Cognitive load theory, Challenging Learning …
• Objective Goal(Function) Setting
Recommend next learning item

Objective Goal Setting
O X
A
O X
B
…
P*R+(1-P)*R’
P*R”+(1-P)*R”’
…
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
R R’
Reward Function

Limits of Problem Solving Data
X
X

Different way of adaptivity
Khan Academy + GPT 4.0 =
Khan Academy + Amigo =
Khanmigo

Extension of Adaptivity
Adaptive
Generative AI Courseware Leaner
Knowledge State
Preference
Emotion
Personal trait

Adaptivity is not all you need
교수자
강의
AI Tutor
• 차시별 강의 내용 복습, 이해 수준 진단
• 필요한 개념만 선별적 활용, 평가에 초점
• 수업에서 학생들이 어려워하는 개념 보충 강의
교수자
강의 AI
Tutor
• AI의 진도에 맞춘 수업 진행, 학습모드에서 동영상 및 자료 활용
• AI의 Adaptive 기능에 의존하는 대신, 물적, 시간적 자원을
개별 학생 수준의 튜터링 또는 관리에 투자

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