Um 최근에 공부하다 네브래스카-링컨 대학교에서 발표한 연구에 따르면 인공지능(AI) 과학, 기술, 공학 과정의 학생 성과 향상aria 그리고 수학(STEM).
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연구에 따르면 STEM 전공의 유지율은 50% 미만으로 떨어졌으며 졸업률은 비STEM 전공자에 비해 약 20% 더 낮습니다. UNL에서 빅데이터 및 인공지능 전문 연구원인 Mohammad Hasan은 그는 거의 24.000명의 학생이 재학 중인 이 대학의 STEM 과정에서 이러한 실망스러운 추세를 목격했다고 말했습니다..
하산은 학기가 끝날 때마다 낮은 성적을 개선하는 방법을 묻는 학생들이 많아 마음이 불편하다고 말했다.
이 늦은 시점에 하산은 “내가 할 수 있는 일이 별로 없었다”고 말했다. “그래서 학기 초에 '야, 너 잘하고 있는데 공부를 잘 못 하면, 어쩌면 너. 결국 낮은 성적을 받게 될 거예요' 또는 '잘하고 있어요'.”
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Hasan은 전 UNL 연구원이자 현 펜실베니아 리하이 대학교 교수인 Bilal Khan과 협력하여 537년부터 2015년까지 컴퓨팅 과학 과정 학생 2018명의 숙제, 테스트 및 최종 성적을 기반으로 AI 모델을 훈련했습니다.
2019년 가을에 그들은 동일한 과정을 수강하는 65명의 학부생을 대상으로 모델을 테스트했습니다. 12명은 학기 시작 후 XNUMX주, XNUMX주, XNUMX주차에 AI 모델의 예상 성공 여부(좋음, 공정함, 위험이 높음, 실패 위험 있음)가 포함된 자동 이메일을 받았습니다.
나머지 33명의 학생은 '예측할 수 없다'는 메시지를 받았다. 학기말에는 첫 번째 그룹의 거의 91%가 과정을 통과한 반면 두 번째 그룹의 73%가 과정을 통과했습니다.
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AI 모델에서 자신의 상태를 적극적으로 확인한다고 응답한 학생 응답자 중 86%가 예측을 본 후 노력을 더 많이 했다고 답했습니다.
Hasan은 이 연구의 유망한 결과가 국립과학재단(National Science Foundation)으로부터 "미래의 당신이 보내는 메시지(Messages from a Future You)"라는 스마트폰 앱을 개발하기 위한 600.000만 달러의 보조금을 확보하는 데 도움이 되었다고 말했습니다. 원래 AI 모델이 STEM 학생들을 위한 포괄적인 개입이 되려면 여전히 몇 가지 핵심 구성 요소가 필요하다고 그는 말했습니다.
“그 당시 저는 기본적으로 학생들의 성적을 사용하여 미래 성과를 예측하고 있었습니다. 그리고 내가 봐야 할 것은 단지 성적만이 아니라 그들의 삶의 다른 측면도 살펴봐야 한다는 것을 깨달았습니다.”라고 Hasan은 말했습니다. “예를 들어, 그들이 공부에 참여하고 있나요? 그들은 공부할 동기가 있습니까? 그들은 그것을 할 수 있다고 생각합니까? 그들은 동료들과 잘 연결되어 있습니까? 연구실 강사, 교수 등으로부터 충분한 도움을 받고 있습니까? 그래서 우리는 이 앱을 디자인했습니다.”
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