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

Descrizione del progetto

L’insegnamento assistito da macchine per le capacità di risoluzione dei problemi

La lettura, la scrittura e la tecnologia digitale saranno i pilastri dell’istruzione del futuro. Le esigenze di una società sempre più digitalizzata ci impongono di garantire che gli studenti di domani siano attrezzati per prosperare nei campi della scienza, della tecnologia, dell’ingegneria, della matematica (STEM, science, technology, engineering, mathematics) e dell’informatica; ciononostante, insegnare domini aperti come la programmazione informatica o la risoluzione di enigmi concettuali costituisce una sfida. In questo contesto, il progetto TOPS, finanziato dall’UE, propone una nuova struttura computazionale che modella l’allievo come un agente di apprendimento per rinforzo che impara con l’assistenza di un insegnante automatico, avvalendosi di una tecnologia di nuova generazione per l’insegnamento assistito da macchine in ambiti aperti progettata per incoraggiare il pensiero computazionale e la capacità di risolvere problemi.

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

Parole chiave

Programma(i)

Argomento(i)

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

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Invito a presentare proposte

(si apre in una nuova finestra) ERC-2021-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
Contributo netto dell'UE
€ 1 495 000,00
Costo totale
€ 1 495 000,00

Beneficiari (1)