एक AI-सहायता प्राप्त अनुकूली शैक्षणिक खेल प्रणाली का मूल्यांकन

अभिप्राय जैसे-जैसे शिक्षा में वृद्धि होती है, outreach और content दोनों में, एक छात्र की शैक्षणिक प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए स्वचालित प्रणालियों की आवश्यकता भी बढ़ती है। यह कार्य एक गेमिफाइड अनुकूली ट्यूटरिंग प्रणाली के पूर्व विकास पर आधारित है जो बिना प्रशिक्षक की मध्यस्थता के छात्र की सीखने की प्रक्रिया को स्वचालित और व्यक्तिगत करता है। हमारा व्यक्तिगत शिक्षण प्रणाली एक बढ़े हुए पेट्री नेटवर्क ग्राफ संरचना का उपयोग करती है ताकि गेम के माध्यम से छात्र की प्रगति को ट्रैक किया जा सके, जिससे हम छात्र के प्रदर्शन के आधार पर रास्तों को सक्षम या अक्षम कर सकें। एक बुद्धिमान घटक के रूप में, हमारी प्रणाली मजबूत सीखने के एजेंटों का उपयोग करती है ताकि छात्र के प्रदर्शन के आधार पर प्रणाली के व्यवहार को अनुकूली ढंग से समायोजित किया जा सके, जिसका उद्देश्य छात्र की सीखने को अनुकूलित करना है। अंत में, एक पूर्ण रूप से एकीकृत खेल प्रणाली है जो समाकलित परीक्षणों का उपयोग करके छात्र के प्रदर्शन को माप सकती है, उस जानकारी का उपयोग करके खेल की सामग्री को समायोजित कर सकती है, शिक्षार्थी की भ्रांतियों को संबोधित कर सकती है, और तेजी और अधिक प्रभावी सीखने के सत्र की दिशा में ले जा सकती है। अनुसंधान के निरंतर भाग के रूप में, हम अपने लागू किए गए खेल प्रणाली के पायलट और तुलना परीक्षण से डेटा प्रस्तुत करते हैं। हमारे तुलना परीक्षण के साथ, हम दिखाते हैं कि खेल मानक प्रयोगशाला की तुलना में छात्रों के लिए अधिक शैक्षिक उपयोगिता प्रदान करता है। सुधारित शैक्षणिक उपयोगिता की पुष्टि करने के लिए, हम संक्रमण से पूर्व और पश्चात दिए गए सामग्री परीक्षणों के परिणाम प्रस्तुत करते हैं। हम खेल प्रणाली की शैक्षणिक उपयोगिता को एक उदाहरण केस के माध्यम से भी सत्यापित करते हैं, जो छात्र के अनुकूलन की पूर्ण प्रक्रिया को दिखाता है और शैक्षणिक सहायता प्रदान करता है। हमारे परीक्षण और सत्यापन को साझा करके, हम अपनी बुद्धिमान शैक्षणिक खेल प्रणाली की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं। इसके अतिरिक्त, हम इस क्षेत्र में अन्य शोधकर्ताओं के लिए विकासात्मक अंतर्दृष्टियाँ प्रदान करते हैं जो अपने प्रणालियों को लागू करने या बेहतर बनाने का प्रयास कर रहे हैं।