Support for U.S. Doctoral Students to Participate in the Annual Artificial Intelligence in Education (AIED) and co-located Educational Data Mining (EDM) Conferences

支持美国博士生参加年度教育人工智能 (AIED) 和同期举办的教育数据挖掘 (EDM) 会议

基本信息

批准号：
2225091
负责人：
Neil Heffernan
金额：
$ 2.5万
依托单位：
Worcester Polytechnic Institute
依托单位国家：
美国
项目类别：
Standard Grant
财政年份：
2022
资助国家：
美国
起止时间：
2022-06-01 至 2024-08-31
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=2225091&HistoricalAwards=false
关键词：
Support U.S.Doctoral Students Participate

项目摘要

The United States has historically been the global leader in the field of artificial intelligence in education (AIED), or ways to use computerized artificial intelligence to enhance teaching and learning in contexts ranging from children learning math in school, to soldiers learning highly technical jobs in the US military. The preeminent conference in this field is the AIED conference; at this conference the latest research is presented and practitioners learn the state of the art techniques that allow creation of these important educational technologies. A related conference that is equally significant is the Educational Data Mining (EDM) conference, which focuses on research on big data and analytics for education. This proposal would provide partial travel support for 10 Ph.D. students from the United States, selected through a competitive process, to attend the AIED conference and/or EDM conference, present their work, and receive additional mentoring outside of their dissertation committees as part of a doctoral consortium. The intellectual merit of the work rests on the studies the graduate students submit to be considered for participation in the early career track of the conference; this work is then enhanced by guidance from world-class mentors who meet with the students in a structured format to improve their research. The broader impact includes the career impact on the twenty selected students, especially since promising graduate students whose advisors may not have funding to send them to the conference can still be included, and their work can be showcased and improved. Possible long-term broader impacts include building the field of artificial intelligence in education and data analytics researchers and thus eventually, improving the quality of education.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.

历史上，美国在教育人工智能（AIED）领域一直处于全球领先地位，即使用计算机化人工智能来增强教学和学习的方法，从儿童在学校学习数学到士兵在战场上学习高技术工作。美国军方。该领域最杰出的会议是 AIED 会议；在这次会议上，展示了最新的研究成果，实践者学习了最先进的技术，从而可以创造这些重要的教育技术。一个同样重要的相关会议是教育数据挖掘 (EDM) 会议，该会议重点关注教育大数据和分析的研究。该提案将为 10 名博士提供部分旅费支持。通过竞争过程选出的来自美国的学生参加 AIED 会议和/或 EDM 会议，展示他们的作品，并作为博士联盟的一部分在论文委员会之外接受额外的指导。这项工作的智力价值取决于研究生提交的研究成果，以考虑参与会议的早期职业轨道；然后，这项工作得到了世界级导师的指导，他们以结构化的形式与学生会面，以改进他们的研究。更广泛的影响包括对二十名入选学生的职业影响，特别是因为导师可能没有资金派他们参加会议的有前途的研究生仍然可以被包括在内，并且他们的工作可以得到展示和改进。可能的长期更广泛影响包括在教育和数据分析研究人员中建立人工智能领域，从而最终提高教育质量。该奖项反映了 NSF 的法定使命，并通过使用基金会的智力优点和知识进行评估，被认为值得支持。更广泛的影响审查标准。

项目成果

期刊论文数量（7）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Automatic Short Math Answer Grading via In-context Meta-learning

通过上下文元学习自动对简短数学答案进行评分

DOI：
发表时间：
2022-07
期刊：
International Educational Data Mining Society
影响因子：
0
作者：
Zhang, Mengxue;Baral, Sami;Heffernan, Neil;Lan, Andrew
通讯作者：
Lan, Andrew

Improving Automated Assessment and Feedback for Student Open-responses in Mathematics

改进学生数学开放式回答的自动评估和反馈

DOI：
10.3390/app14114532
发表时间：
2024-09-13
期刊：
Applied Sciences
影响因子：
0
作者：
Sami Baral
通讯作者：
Sami Baral

Exploring Common Trends in Online Educational Experiments

探索在线教育实验的共同趋势

DOI：
发表时间：
2022-07
期刊：
International Educational Data Mining Society
影响因子：
0
作者：
Prihar, Ethan;Syed, Manaal;Ostrow, Korinn;Shaw, Stacy;Sales, Adam;Heffernan, Neil
通讯作者：
Heffernan, Neil

Process-BERT: A Framework for Representation Learning on Educational Process Data

Process-BERT：教育过程数据表示学习框架

DOI：
发表时间：
2022-07
期刊：
Educational Data Mining Conference
影响因子：
0
作者：
Scarlatos, Alexander;Brinton, Christopher;Lan, Andrew
通讯作者：
Lan, Andrew

Identifying Explanations Within Student-Tutor Chat Logs

识别学生与导师聊天日志中的解释

DOI：
发表时间：
2022-07
期刊：
International Educational Data Mining Society
影响因子：
0
作者：
Prihar, Ethan;Moore, Alexander;Heffernan, Neil
通讯作者：
Heffernan, Neil

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通讯作者：
Yoshitaka Kaneko

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DOI：
发表时间：
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期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Yoshitaka Kaneko

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DOI：
发表时间：
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影响因子：
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通讯作者：
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DOI：
10.1016/j.epsr.2021.107477
发表时间：
2014
期刊：
Electric Power Systems Research
影响因子：
3.9
作者：
Carolyn Rosé;George Siemens;Hua Ai;Ryan Baker;Kristy Boyer;E. Brunskill;Brian Butler;B. Di;Eugênio;Jana Diesner;D. Gašević;Neil Heffernan;Worcester Polytechnic;Lillian Lee;Alice Oh;Korea;Mari Ostendorf;Keith Sawyer;S. B. Shum;Stephanie Teasley;Chong Wang;Jason D Williams;A. Wise;Simon Fraser University;Tanmay Sinha;Patrick Jermann;Nan Li;P. Dillenbourg;Marius Kloft;Felix Stiehler;Zhilin Zheng;Niels;Seungwhan Moon;Saloni Potdar;Lara Martin;Carolyn Rosé;Mike Sharkey;Robert Sanders;Bussaba Amnueypornsakul;Suma Bhat;Phakpoom Chinprutthiwong;Niels Pinkwart;A. Wise;A. Wise;S. N. Zhao;J. Mar;F. Hsiao
通讯作者：
F. Hsiao