斯坦福大学的Quizbot一个教授的聊天机器人用于学习事实信息的抽认卡詹航

斯坦福大学的“Quizbot” - 一个教授的聊天机器人 - 用于学习事实信息的抽认卡

斯坦福大学的研究人员已经证明，一种相对较新的技术 - 一种他们称之为“QuizBot”的聊天机器人 - 在帮助学生学习和保留信息方面可以比抽认卡更有效。

在一项有36名学生使用flashcard应用程序或QuizBot学习的研究中，该团队发现学生正确地回忆起QuizBot中所涵盖内容的正确答案超过25％，并且使用QuizBot和flashcards学习的时间超过2.6倍。flashcard应用程序和QuizBot都教授从科学和人身安全到高级英语词汇的信息他们有相同的测序算法，用于选择学生旁边的项目。

根据计算机科学助理教授Emma Brunskill的说法，更长的学习时间是QuizBot工作得更好的一个关键部分 ， 他是该 论文的合着者，该论文 将发表在SIGCHI计算系统人类因素会议论文 集中。该团队于5月8日在苏格兰格拉斯哥的CHI 2019年展示了其研究结果。

“QuizBot更具会话性，更有趣。学生们觉得他们有真正的学习伙伴，“ 研究生领导的研究生Sherry Ruan说。 计算机科学教授James Landay是该论文的高级作者。

ChatBots是人工智能的一个分支，其中计算机程序通过文本消息与人类交互。它们在客户服务和电子商务应用中比在教室中更常见。如果您在考虑在线购买时曾与客户服务代表聊过，那么您可能已经与ChatBot进行了互动。

QuizBot是chatbot公式的新版本。它通过文本提出事实问题，就像老师一样。学生输入答案，询问澄清问题和请求提示。QuizBot然后以对话的方式理解和回应，好像另一个人在另一边。与抽认卡不同，ChatBots能够识别近乎未命中的答案，并为学生提供额外的指导甚至鼓励。

设计这种教育系统的一个障碍是计算机必须能够以各种形式识别正确的答案。并非所有学生都以相同的方式回答，使用相同的单词或语法。当然，总是存在拼写错误的可能性。这就是人工智能的用武之地。

为了测试QuizBot在评分中的准确性，该团队从他们的研究中随机选择了11,000个会话日志。他们发现QuizBot在96.5％的时间是正确的 - 在144个问题中只有5个不正确的评估。其中一个是拼写错误，其中三个是因为算法惩罚的答案太短，但仍然正确。由于QuizBot误解了该语言，因此只出现了一个错误。

研究人员认为，QuizBot可能是后闪卡世界非正式学习的曙光。“我认为围绕聊天机器人有很多兴奋，尽管它们还没有在教育中广泛使用，”Brunskill说道，他也是人工智能人工智能实验室的负责人。“但那应该改变。”

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