We present a demonstration of REACT, a new Real-time Educational AI-powered Classroom Tool that employs EDM techniques for supporting the decision-making process of educators. REACT is a data-driven tool with a user-friendly graphical interface. It analyzes students' performance data and provides context-based alerts as well as recommendations to educators for course planning. Furthermore, it incorporates model-agnostic explanations for bringing explainability and interpretability in the process of decision making. This paper demonstrates a use case scenario of our proposed tool using a real-world dataset and presents the design of its architecture and user interface. This demonstration focuses on the agglomerative clustering of students based on their performance (i.e., incorrect responses and hints used) during an in-class activity. This formation of clusters of students with similar strengths and weaknesses may help educators to improve their course planning by identifying at-risk students, forming study groups, or encouraging tutoring between students of different strengths.


翻译:我们展示了REACT, 这是一种新的实时教育、AI-动力教室工具,它使用EDM技术支持教育工作者的决策进程。REACT是一个数据驱动工具,具有方便用户的图形界面。它分析学生的成绩数据,向教育工作者提供基于背景的警报和建议,供课程规划使用。此外,它包含在决策过程中提供解释和解释的模型和不可解释性解释的解释。本文件展示了我们拟议工具使用真实世界数据集的情景,并介绍了其结构和用户界面的设计。这一演示侧重于在课堂活动期间根据学生的成绩(即使用不正确的答复和提示)将其集中在一起。这种形成具有类似长处和弱点的学生群有助于教育者通过识别有风险的学生、组建学习组或鼓励在不同强处的学生之间进行辅导来改进他们的课程规划。

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