지능형 튜터링 시스템에서의 데이터 기반 힌트 제공

Data-Driven Hints in Intelligent Tutoring Systems

본 장에서는 지능형 튜터링 시스템(ITS)을 위한 데이터 기반 힌트 생성 기술의 발전을 살펴봅니다. Hint Factory 및 Interaction Networks는 과거 학생 데이터를 활용하여 다음 단계 힌트, 중간 목표 및 전략적 하위 목표를 생성하는 데 활용되었습니다. 또한 데이터 기반 기술은 시스템이 힌트를 제공하기에 적절한 시점을 파악하는 데 기여했습니다. 본 장에서는 행동 기반 문제 해결 데이터를 활용한 추가적인 데이터 기반 적응 가능성 및 대규모 언어 모델(LLM)과의 통합 가능성을 탐구합니다.

This chapter explores the evolution of data-driven hint generation for intelligent tutoring systems (ITS). The Hint Factory and Interaction Networks have enabled the generation of next-step hints, waypoints, and strategic subgoals from historical student data. Data-driven techniques have also enabled systems to find the right time to provide hints. We explore further potential data-driven adaptations for problem solving based on behavioral problem solving data and the integration of Large Language Models (LLMs).