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Machine-Assisted Teaching for Open-Ended Problem Solving: Foundations and Applications

Description du projet

Enseignement assisté par ordinateur pour le développement des compétences en résolution des problèmes

La lecture, l’écriture et les technologies numériques constitueront les piliers de l’éducation de demain. Les besoins d’une société de plus en plus numérisée nous obligent à veiller à ce que les élèves de demain soient armés pour réussir dans les domaines des sciences, de la technologie, de l’ingénierie, des mathématiques (STIM) et de l’informatique. Cependant, enseigner des domaines ouverts tels que la programmation informatique ou la résolution d’énigmes conceptuelles représente un véritable défi. Dans ce contexte, le projet TOPS, financé par l’UE, propose un nouveau cadre computationnel qui modélise l’apprenant comme un agent d’apprentissage par renforcement qui apprend avec l’aide d’un enseignant automatisé. Cette technologie de nouvelle génération, destinée à l’enseignement assisté par ordinateur dans des domaines ouverts, est conçue pour favoriser la pensée computationnelle et les compétences en résolution de problèmes.

Objectif

Computational thinking and problem solving skills are essential for everyone in the 21st century, both for students to excel in STEM+Computing fields and for adults to thrive in the digital economy. Consequently, educators are putting increasing emphasis on pedagogical tasks in open-ended domains such as programming, conceptual puzzles, and virtual reality environments. When learning to solve such open-ended tasks by themselves, people often struggle. The difficulties are embodied in the very nature of tasks being open-ended: (a) underspecified (multiple solutions of variable quality), (b) conceptual (no well-defined procedure), (c) sequential (series of interdependent steps needed), and (d) exploratory (multiple pathways to reach a solution). These struggling learners can benefit from individualized assistance, for instance, by receiving personalized curriculum across tasks or feedback within a task. Unfortunately, human tutoring resources are scarce, and receiving individualized human-assistance is rather a privilege. Technology empowered by artificial intelligence has the potential to tackle this scarcity challenge by providing scalable and automated machine-assisted teaching. However, the state-of-the-art technology is limited: it is designed for well-defined procedural learning, but not for open-ended conceptual problem solving. The TOPS project will develop next-generation technology for machine-assisted teaching in open-ended domains. We will design novel algorithms for assisting the learner by bridging reinforcement learning, imitation learning, cognitive science, and symbolic reasoning. Our theoretical foundations will be based on a computational framework that models the learner as a reinforcement learning agent who gains mastery with the assistance of an automated teacher. In addition to providing solid foundations, we will demonstrate the performance of our techniques in a wide range of pedagogical applications.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2021-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
Contribution nette de l'UE
€ 1 495 000,00
Coût total
€ 1 495 000,00

Bénéficiaires (1)