Vi beskriver en statistisk Natural Language Generation (NLG) metod för sammanfattning av tidsseriedata i samband med feedbackgenerering för studenter. I denna uppsats presenterar vi inledningsvis en metod för insamling av tidsseriedata från studenter (t.ex. Marks, föreläsningar deltog) och använda exempel feedback från föreläsare i ett datadrivet tillvägagångssätt för val av innehåll. Vi visar ett nytt sätt att bygga en belöning funktion för vår Förstärkning Learning agent som informeras av föreläsarnas metod för att ge feedback. Vi utvärderar vårt system med studenter på grundnivå genom att jämföra det med tre bassystem: ett regelbaserat system, föreläsarekonstruerade sammanfattningar och ett Brute Force-system. Vår utvärdering visar att den feedback som genereras av vår läroagent ses av studenterna som lika bra som återkopplingen från föreläsarna. Våra resultat tyder på att inlärningsagenten måste ta hänsyn till både studentens och föreläsarnas preferenser.
Forskningen inom REF relaterar närmast till LARC-projektet – de genererade rapporter baserade på tidsseriedata från elevföreläsningars närvaro och enkäter varje vecka, och använde sig av förstärkningsinlärning som informerades av föreläsarnas metod att ge återkoppling för att välja det innehåll som ska ingå i rapporten.
Generating Student Feedback from Time-Series Data Using Reinforcement Learning
{'venue': 'ENLG', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}