The swift transitions in higher education after the COVID-19 outbreak identified a gap in the pedagogical support available to faculty. We propose a smart, knowledge-based chatbot that addresses issues of knowledge distillation and provides faculty with personalized recommendations. Our collaborative system crowdsources useful pedagogical practices and continuously filters recommendations based on theory and user feedback, thus enhancing the experiences of subsequent peers. We build a prototype for our local STEM faculty as a proof concept and receive favorable feedback that encourages us to extend our development and outreach, especially to underresourced faculty.


翻译:在COVID-19爆发后,高等教育迅速转型,发现教师在教学支持方面存在差距。我们提议建立一个智能的、以知识为基础的聊天室,处理知识蒸馏问题,为教师提供个性化建议。我们的合作系统众源根据理论和用户反馈,不断过滤建议,从而增强随后同龄人的经验。我们为本地STEM教师建立了一个原型,作为证据概念,并获得有利的反馈,鼓励我们扩大发展和外联,特别是向资源不足的教师推广。

0
下载
关闭预览

相关内容

如何构建你的推荐系统?这份21页ppt教程为你讲解
专知会员服务
65+阅读 · 2021年2月12日
专知会员服务
48+阅读 · 2020年10月20日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月5日
Arxiv
6+阅读 · 2018年3月28日
Arxiv
8+阅读 · 2018年2月23日
VIP会员
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
人工智能 | NIPS 2019等国际会议信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年3月21日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
LibRec 精选:CCF TPCI 的推荐系统专刊征稿
LibRec智能推荐
4+阅读 · 2019年1月12日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员