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Improving Feedback Generation in a Drawing-Based ITS
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AI
DOI：10.1007/978-3-031-98281-1_21.png)
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摘要
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本文提出对IntuiSketch智能辅导系统（ITS）架构的显著扩展，该系统旨在帮助学生学习解剖学领域知识。该ITS系统特别开发用于支持使用笔式平板电脑进行绘图学习，通过实时分析半结构化草图并向学生提供实时反馈。原始系统最初设计用于处理结构化绘图，现已改进为基于新的识别和监督引擎来处理半结构化草图。所提出的改进在于通过将不同类型的约束引入基于上下文驱动的约束多重集语法（CD-CMG）的形式化定义中，构建一个灵活的识别引擎。其核心思想是将约束分为主要约束和次要约束：主要约束通过暂停识别过程直至纠正关键错误来确保基本准确性，而次要约束允许微小偏差，以便学生可继续工作而不受中断。基于这些新的约束类别，我们提出调整反馈生成方式，即根据未满足约束的类型，反馈将实时生成或延迟生成，以更好地适应个体学习需求。系统在学生绘制的解剖学草图数据库上进行评估，测量了识别准确率以及即时反馈和延迟反馈的相关性。
Keyword:
ITS
Constraint-Based Tutors
Real-Time and Deferred Feedback
Online Sketch Recognition
Generative Drawing
期刊
G
IF:
0
论文数:
25
被引数:
0
机构
引用论文
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