ヴィンセント・アレヴェン

ヴィンセント・アレヴェン博士
ヴィンセント・アレヴェン博士
母校	ピッツバーグ大学（博士号）; デルフト工科大学;
	科学者としてのキャリア
フィールド	認知心理学、人間とコンピュータの相互作用
機関	カーネギーメロン大学

ヴィンセント・アレヴェンはカーネギーメロン大学ヒューマンコンピュータインタラクション研究所のヒューマンコンピュータインタラクションの教授であり、学部課程のディレクターである。^[1]^[2]

1998年、彼はピッツバーグに拠点を置くCarnegie Learning , Inc.を共同設立しました。同社は、インテリジェントな個別指導ソフトウェアを含むCognitive Tutor数学コースを販売しています。 ^[3] Alevenは、中学校の数学インテリジェント個別指導システムの無料ウェブサイトである Mathtutor ^[4]の共同設立者でもあります。

カーネギーメロン大学では、Alevenの研究はインテリジェントな個別指導システムと教育ゲームに焦点を当てています。彼のグループは、教育者がプログラミングなしでインテリジェントな個別指導システムを作成できるCognitive Tutor Authoring Tools (CTAT ^[5] )を開発しました。Alevenのグループはまた、EDM2013でのベストペーパー賞、^[6] AIED2009でのベスト学生論文賞、^[7]認知科学会議2008での認知と学生学習賞など、いくつかのベストペーパー賞を受賞しています。 ^{[8] Alevenは、Amy Ogan、}Ryan S. Baker、Matthew Easterday、Martina Rau、Ido Roll など、多くの著名なポスドクや博士課程の学生を指導してきました。

アレヴェンはマイクロソフト社からコンピュータ教育分野のトップ著者に選出された。^[9]

教育

ヴィンセント・アレヴェンは、1980年から1988年までデルフト工科大学（TU Delft）に在籍し、1988年にコンピュータサイエンスの理学修士号を取得して卒業しました。その後、1989年から1997年までピッツバーグ大学に在籍し、知能システムの博士号を取得しました。1997年、カーネギーメロン大学に博士研究員として加わりました。それ以来、人工知能、知能教育システム、認知モデリング、学習およびメタ認知スキル、事例ベース推論を専門とする研究を行っています。現在は、カーネギーメロン大学のヒューマンコンピュータインタラクション研究所で教授および学部課程のディレクターを務めています。

研究

認知チューター

アレブンは同僚のケネス・ケーディンガーとともに、数学コースのガイド付き個別指導をサポートするインテリジェントな個別指導ソフトウェアである Cognitive Tutor の作成に協力しました。彼の研究では、Cognitive Tutor による自己説明が従来の方法よりも学校での生徒の成績を向上させることができるかどうかを調査しました。アレブンと彼の同僚研究者は、練習問題で Cognitive Tutor を使用して自分の問題を定期的に説明した生徒は、ソフトウェアを使用しない生徒よりも大幅に成績が優れていることを発見しました。これらの結果は、すべての生徒を支援するために教室での使用に拡張できる自己説明および学習ソフトウェアの利点を強調しています。^[10]

ITS による MOOC の強化

Aleven 氏は、同僚の Jonathan Sewall、Ryan Baker、Yuan Wang、Octav Popescu 氏とともに、実践学習と学生の全体的なパフォーマンスを向上させるために、大規模公開オンラインコース (MOOC) にインテリジェントチュータリングシステム (ITS) を導入しました。ITS は、複雑な練習問題を学生に指導し、その作業を説明させることで、実践学習をサポートします。研究者らはまた、インテリジェントコンピューターチューターを作成するツールキットである Cognitive Tutor Authoring Tools (CTAT) を MOOC に組み込みました。彼らの研究は、CTAT または同様の ITS を MOOC に組み込む技術的な実現可能性を実証しました。この研究は、ITS と組み合わせたオンラインコースでの 1 対 1 のコーチングによる実践学習の有効性も示しています。^[11]

適応グリッドと学習テクノロジー

2016年、アレブンは同僚のマクラフリン、グレン、ケーディンガーとともに、学習者間の固有の違いや、問題解決の共通のハードルなどの学習者間の類似点に適応することで、デジタルチューターの有効性を高めることができるかどうかを調査しました。この論文で、アレブンと同僚は、適応性グリッドと呼ばれるツールを紹介しています。これは、適応性に関する研究結果を整理し、開発者がどの形式の適応性をチュータリングシステムに組み込むのが最適かを判断しやすくするものです。^[12]^[13]

「適応性グリッドには 3 つの列があり、デジタルチュータリングシステムが学習者に適応できる 3 つの方法、つまり設計ループ、タスクループ、ステップループが示されています。設計ループでは、システム設計者は特定のタスクドメインの対象学習者に関するデータを使用して、これらの学習者により適した新しいバージョンのシステムを作成します。タスクループでは、デジタルチューターが学生の問題を選択します。ステップループでは、デジタルチューターが問題内のステップで支援を提供します。適応性グリッドの水平行は、学習者の特性、状態、またはアクションに関連して、デジタルチューターが適応できるものを示しています。」^[14]

参考文献

^ Aleven, Vincent. 「ウェブサイト」。 2020年5月30日閲覧。
^ 「HCIIウェブページ」。 2012年11月2日閲覧。
^ 「カーネギーラーニングウェブサイト」。 2012年11月2日閲覧。
^ 「Mathtutor」。 2012年11月2日閲覧。
^ 「CTATウェブサイト」。 2012年11月2日閲覧。
^ Rau, MA, Scheines, R., Aleven, V., & Rummel, N. (2013). 表象理解は流暢さを高めるのか、それともその逆なのか? 仲介モデルの探求。SK D'Mello、RA Calvo、A. Olney (編)、第 6 回国際教育データマイニング会議 (EDM 2013) の議事録 (pp. 161-169): 国際教育データマイニング協会。
^ Rau, MA, Aleven, V., & Rummel, N. (2009) 複数の表現と自己説明プロンプトを備えたインテリジェントな指導システムは分数の学習をサポートします。V. Dimitrova、R. Mizoguchi、B. du Boulay (編) 2009 年教育における人工知能に関する会議議事録: 思いやりのある学習システムの構築: 知識表現から感情モデル化まで (pp. 441-448)。アムステルダム、オランダ: IOS プレス。
^ Salden, R., Aleven, V., Renkl, A., & Schwonke, R. (2008). 実例と指導による問題解決: サポートの冗長性または相乗効果? 認知科学協会第 30 回年次会議 CogSci 2008 ニューヨークで発表された論文。
^ 「Microsoft アカデミック検索」。
^ Aleven, Vincent AWMM; Koedinger, Kenneth R. (2002年3月). 「効果的なメタ認知戦略：コンピュータベースの認知チューターによる実践と説明による学習」.認知科学. 26 (2): 147–179. doi : 10.1207/s15516709cog2602_1 .
^ Aleven, Vincent; Baker, Ryan; Wang, Yuan; Sewall, Jonathan; Popescu, Octav (2016). 「MOOC に非プログラマーによるインテリジェントチューターの作成を導入」( PDF)。第 3 回 (2016 年) ACM カンファレンス on Learning @ Scale - L@S '16 の議事録。pp. 313–316。doi : 10.1145 /2876034.2893442。ISBN 9781450337267. S2CID 124986。
^ 「Vincent Aleven」www.cs.cmu.edu . 2018年2月7日閲覧。
^ カーネギーメロン大学。「デジタルチューターの適応 - サイモンイニシアチブ - カーネギーメロン大学」www.cmu.edu 。 2018年2月7日閲覧。
^ カーネギーメロン大学。「デジタルチューターの適応 - サイモンイニシアチブ - カーネギーメロン大学」www.cmu.edu 。 2018年2月7日閲覧。

外部リンク

カーネギーメロン大学のアレブンの個人ページ
カーネギーメロン大学のアレヴェン教授の公式ウェブサイト
マイクロソフトの学術検索における Aleven のプロフィール
インテリジェントな指導システムのためのオーサリングツール
数学チューター

参照

[1] Aleven, Vincent. 「ウェブサイト」。 2020年5月30日閲覧。

[2] 「HCIIウェブページ」。 2012年11月2日閲覧。

[3] 「カーネギーラーニングウェブサイト」。 2012年11月2日閲覧。

[4] 「Mathtutor」。 2012年11月2日閲覧。

[5] 「CTATウェブサイト」。 2012年11月2日閲覧。

[6] Rau, MA, Scheines, R., Aleven, V., & Rummel, N. (2013). 表象理解は流暢さを高めるのか、それともその逆なのか? 仲介モデルの探求。SK D'Mello、RA Calvo、A. Olney (編)、第 6 回国際教育データマイニング会議 (EDM 2013) の議事録 (pp. 161-169): 国際教育データマイニング協会。

[7] Rau, MA, Aleven, V., & Rummel, N. (2009) 複数の表現と自己説明プロンプトを備えたインテリジェントな指導システムは分数の学習をサポートします。V. Dimitrova、R. Mizoguchi、B. du Boulay (編) 2009 年教育における人工知能に関する会議議事録: 思いやりのある学習システムの構築: 知識表現から感情モデル化まで (pp. 441-448)。アムステルダム、オランダ: IOS プレス。

[8] Salden, R., Aleven, V., Renkl, A., & Schwonke, R. (2008). 実例と指導による問題解決: サポートの冗長性または相乗効果? 認知科学協会第 30 回年次会議 CogSci 2008 ニューヨークで発表された論文。

[9] 「Microsoft アカデミック検索」。

[10] Aleven, Vincent AWMM; Koedinger, Kenneth R. (2002年3月). 「効果的なメタ認知戦略：コンピュータベースの認知チューターによる実践と説明による学習」.認知科学. 26 (2): 147–179. doi : 10.1207/s15516709cog2602_1 .

[11] Aleven, Vincent; Baker, Ryan; Wang, Yuan; Sewall, Jonathan; Popescu, Octav (2016). 「MOOC に非プログラマーによるインテリジェントチューターの作成を導入」( PDF)。第 3 回 (2016 年) ACM カンファレンス on Learning @ Scale - L@S '16 の議事録。pp. 313–316。doi : 10.1145 /2876034.2893442。ISBN 9781450337267. S2CID 124986。

[12] 「Vincent Aleven」www.cs.cmu.edu . 2018年2月7日閲覧。

[13] カーネギーメロン大学。「デジタルチューターの適応 - サイモンイニシアチブ - カーネギーメロン大学」www.cmu.edu 。 2018年2月7日閲覧。

[14] カーネギーメロン大学。「デジタルチューターの適応 - サイモンイニシアチブ - カーネギーメロン大学」www.cmu.edu 。 2018年2月7日閲覧。