Equitable Access to Intelligent Tutoring Systems Through Paper-Digital Integration

Abstract

Intelligent Tutoring Systems (ITS) can only respond adaptively to the digital learning activities of the students. If students are learning offline without any digital devices, they have little or no means to receive personalized learning materials with the help of intelligent systems. This paper proposes a Paper-Digital Integration System that can provide offline learners equitable access to ITS capabilities by looking at their work on paper and giving personalized printable feedback. We analyzed data from a paper algebra assessment of N = 17 students and found mistakes that may generalize and help us offer adaptive paper-based recommendations to students. Our analysis showed us some specific algebra mistakes that may help in providing intelligent feedback.

Algoritmos de Reconhecimento de Dígitos para Integração de Equações Manuscritas em Sistemas Tutores Inteligentes

“…A proposta de Patel et al [Patel et al 2022] consiste em um sistema de assistência para estudantes com difícil acesso a formas online ou primariamente digitais de aprendizagem, com objetivo principal de oferecer recomendac ¸ões e comentários sobre erros comumente cometidos. Devido ao foco em estudos offline, um aspecto essencial do sistema é a captura de atividades manuscritas em papel e a sua digitalizac ¸ão e processamento, permitindo, assim, uma avaliac ¸ão adaptativa.…”

“…É importante destacar que esse, bem como estudos similares (por exemplo, [Anthony et al 2012, Wang et al 2016), consideram a entrada por escrita à mão através de uma interface de touchscreen (e.g., usando um tablet ou o touchpad de um notebook). Diferentemente, pesquisas recentes têm defendido a importância de STIs reconhecerem como entrada soluc ¸ões escritas à mão em papel [Patel et al 2022]. A ideia é permitir que os estudantes trabalhem como estão acostumados (ou seja, resolvendo problemas matemáticos escrevendo em uma folha de papel) e ainda se beneficiem do feedback e das instruc ¸ões personalizadas que os STIs fornecem.…”

“…Para implementar essa ideia, pode-se explorar o reconhecimento de caracteres/dígitos: uma técnica de visão computacional que reconhece dígitos e caracteres escritos à mão, entre outros símbolos matemáticos [Mouchère et al 2014]. No entanto, apesar de muitas pesquisas nessa área [Davis et al 2020, Vu et al 2021, Patel et al 2022, Zhao et al 2021, Yuan et al 2022a, Li et al 2022, Yuan et al 2022b, Zhao and Gao 2022, estudos anteriores sobre STIs para educac ¸ão matemática com base em entrada escrita à mão não experimentaram com algoritmos de última gerac ¸ão para reconhecimento de dígitos [Davis et al 2020], ou são limitados a problemas de álgebra [Patel et al 2022]. Para preencher essa lacuna, este artigo apresenta um estudo experimental comparando quatro algoritmos de última gerac ¸ão para reconhecimento de dígitos no contexto de problemas matemáticos de adic ¸ão e subtrac ¸ão.…”

“…Para preencher essa lacuna, este artigo apresenta um estudo experimental comparando quatro algoritmos de última gerac ¸ão para reconhecimento de dígitos no contexto de problemas matemáticos de adic ¸ão e subtrac ¸ão. Portanto, expandimos a literatura ao: i) considerar algoritmos de última gerac ¸ão, em vez de desenvolver reconhecedores do zero [Davis et al 2020], e ii) focar em um assunto matemático elementar (ou seja, adic ¸ão e subtrac ¸ão), em vez de tópicos mais avanc ¸ados [Patel et al 2022].…”

Learning Analytics Desconectada: Um Estudo de Caso em Análise de Produções Textuais

“…Além dos exemplos mencionados, em uma pesquisa recente, os autores de [Patel et al 2022] propuseram um sistema tutor inteligente para problemas de matemática, que pode ser classificado como ULA, pois são coletadas informac ¸ões offline, com a sugestão de envio de um relatório impresso para o aluno. Contudo, os autores focam apenas na técnica de reconhecimento de caracteres matemáticos, sem considerar as especificidades de todo o processo, as quais tornam a aplicac ¸ão democrática.…”