REU Site: Leveraging The Learning Sciences & Technologies to Enhance Education and Learning in Secondary Schools
REU 网站:利用学习科学
基本信息
- 批准号:1950683
- 负责人:
- 金额:$ 32.06万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2020
- 资助国家:美国
- 起止时间:2020-06-01 至 2025-05-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This Research Experiences for Undergraduates (REU) Site at the Worcester Polytechnic Institute will provide a ten-week summer undergraduate research experience in learning sciences and technologies, with a focus on understanding achievement gaps among secondary school students. It will host three cohorts of eight students each summer, engaging 24 unique students. The increased use of educational technology has increased the amount of educational data available to researchers. These data have higher external validity than short-term laboratory studies, supporting the potential for making stronger conclusions about effective instructional practices. These data contain knowledge that could be analyzed to enhance understanding of how students best learn and how best to teach them. This REU will enable young researchers to analyze this data and contribute to understanding high-impact teaching practices, how to group learners for instruction, and what type of feedback or remediation is most applicable to a learner. These research activities will provide new information about the effectiveness of both technological and traditional educational interventions for a variety of learners in secondary school classrooms. REU undergraduates will experiment with deep learning approaches to analyze data from secondary school classrooms that use learning technologies. The goal will be to interpret and understand classroom activities that lead to meaningful student learning. Undergraduate researchers will use data collected by ASSISTments and Graspable Math. These are learning environments for mathematics developed by researchers at Worcester Polytechnic Institute and deployed in several schools throughout the United States. Undergraduates will analyze data using educational data mining techniques, such as student modeling to better estimate intervention impacts and clustering to determine which students are most similar. In addition, they will use E-TRIALS, a platform that simplifies running A/B experiments, to test educational interventions such as new hints or video instruction developed by teachers. To analyze classroom engagement, they will use ACORN, a deep-learning technology that assesses classroom dynamics by automatically monitoring student gaze and learner engagement. This project is supported by the NSF Improving Undergraduate STEM Education Program: Education and Human Resources, which supports research and development projects to improve the effectiveness of STEM education for all students. By funding REU sites, the program supports development of the next generation of STEM professionals.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
伍斯特理工学院的本科生(REU)网站的研究经验将为学习科学和技术方面提供十周的夏季本科研究经验,重点是了解中学生的成就差距。每年夏天,它将举办三个八名学生的同伙,吸引24名独特的学生。教育技术的使用增加增加了研究人员可用的教育数据量。这些数据比短期实验室研究具有更高的外部有效性,从而支持对有效教学实践得出更强结论的潜力。这些数据包含可以分析的知识,以增强对学生如何最佳学习以及如何最好地教他们的理解。此REU将使年轻的研究人员能够分析这些数据,并有助于了解高影响力的教学实践,如何分组学习者进行教学以及最适合学习者的反馈或补救。这些研究活动将为中学教室中的各种学习者提供有关技术和传统教育干预措施的有效性的新信息。 REU本科生将尝试采用深度学习方法,以分析使用学习技术的中学教室的数据。目标是解释和理解导致有意义的学生学习的课堂活动。本科研究人员将使用辅助和可抓取数学收集的数据。这些是伍斯特理工学院研究人员开发的数学学习环境,并在美国的几所学校中部署。 本科生将使用教育数据挖掘技术(例如学生建模,以更好地估计干预措施和聚类)来分析数据,以确定哪些学生最相似。此外,他们还将使用电子审判(简化A/B实验的平台)来测试教育干预措施,例如教师开发的新提示或视频教学。 为了分析课堂参与度,他们将使用Acorn,这是一种深入学习技术,可以通过自动监视学生目光和学习者的参与来评估课堂动态。该项目得到了NSF改善本科STEM教育计划的支持:教育和人力资源,该计划支持研发项目,以提高所有学生STEM教育的有效性。通过资助REU网站,该计划支持下一代STEM专业人员的开发。该奖项反映了NSF的法定任务,并使用基金会的知识分子优点和更广泛的影响标准,被认为值得通过评估来获得支持。
项目成果
期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Comparing Different Approaches to Generating Mathematics Explanations Using Large Language Models
比较使用大型语言模型生成数学解释的不同方法
- DOI:
- 发表时间:2023
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Prihar, Ethan;Lee, Morgan;Hopman, Mia;Kalai, Adam Tauman;Vempala, Sofia;Wang, Allison;Wickline, Gabriel;Murray, Aly;Heffernan, Neil
- 通讯作者:Heffernan, Neil
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Neil Heffernan其他文献
Using Criterion as a self-study writing tool
使用Criterion作为自学写作工具
- DOI:
- 发表时间:
2013 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Neil Heffernan;Junko Otoshi,Yoshitaka Kaneko;矢野謙一;Junko Otoshi;植田晃次;大年順子;矢野謙一;Junko Otoshi - 通讯作者:
Junko Otoshi
PDCAサイクルから3ポジショニングシステムへ―学習者の自己成長と言語学習の自律化に向けた大学英語教員の正統的役割―
从PDCA循环到三定位体系 - 大学英语教师对学习者自我成长和语言学习自主性的合法作用 -
- DOI:
- 发表时间:
2013 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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金岡 正夫
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- DOI:
- 发表时间:
2010 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
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伊東治己
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日本英语课堂的书面反馈:注重内容和组织
- DOI:
- 发表时间:
2014 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Neil Heffernan;Junko Otoshi,Yoshitaka Kaneko - 通讯作者:
Junko Otoshi,Yoshitaka Kaneko
The Influence of Goal Orientation, Past Language studies
目标导向、过去语言研究的影响
- DOI:
- 发表时间:
2012 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Akira Nakayama;Neil Heffernan;Hiroyuki Matsumoto;Tomohito Hiromori - 通讯作者:
Tomohito Hiromori
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将 ASSISTments 用于大学数学:支持有效性和结果可转移性的评估
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2215842 - 财政年份:2023
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- 批准号:
1940236 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 32.06万 - 项目类别:
Standard Grant
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- 批准号:
1917808 - 财政年份:2019
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$ 32.06万 - 项目类别:
Standard Grant
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让教师掌握主动权:利用机器学习实现与学生的个性化互动 (DRIVER-SEAT)
- 批准号:
1822830 - 财政年份:2018
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$ 32.06万 - 项目类别:
Standard Grant
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1759229 - 财政年份:2018
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$ 32.06万 - 项目类别:
Standard Grant
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支持美国高校博士生参加第十一届教育数据挖掘国际会议(EDM 2018)
- 批准号:
1840771 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 32.06万 - 项目类别:
Standard Grant
CIF21 DIBBs: PD: Enhancing and Personalizing Educational Resources through Tools for Experimentation
CIF21 DIBB:PD:通过实验工具增强和个性化教育资源
- 批准号:
1724889 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 32.06万 - 项目类别:
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相似国自然基金
硅藻18S rDNA用于溺死地点推断人工智能预测模型的构建及法医学应用研究
- 批准号:82371901
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配子生成素GGN不同位点突变损伤分子伴侣BIP及HSP90B1功能导致精子形成障碍的发病机理
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计算病理学技术在法医学自动化硅藻检验及溺水地点推断中的应用研究
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REU 网站:CyberAI:利用人工智能实现智能系统的网络安全解决方案
- 批准号:
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从森林学、地质学、考古学的角度阐明支持末木窑长期运转的资源利用的实际状况。
- 批准号:
24K00156 - 财政年份:2024
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$ 32.06万 - 项目类别:
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- 批准号:
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$ 32.06万 - 项目类别:
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- 批准号:
23K18710 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 32.06万 - 项目类别:
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利用多效性开发心脏代谢疾病的多基因风险评分
- 批准号:
10797389 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 32.06万 - 项目类别: