Брюс М. Макларен
Американский исследователь, академик и писатель (родился в 1959 году)
Брюс Мартин Макларен
Рожденный28 октября 1959 г.
Питтсбург, Пенсильвания , США
Род занятийИсследователь, ученый и автор
Дети2
Академическое образование
ОбразованиеБакалавр наук, магистр компьютерных наук
, магистр компьютерных наук
, интеллектуальные системы,
доктор философии, интеллектуальные системы
Альма-матерУниверситет Миллерсвилла, Пенсильвания
Университет Питтсбурга
научный руководительПрофессор Кевин Д. Эшли
Академическая работа
УчрежденияУниверситет Карнеги-Меллона
Немецкий исследовательский центр искусственного интеллекта
Университет Саара
Основные интересыИскусственный интеллект, Образовательные технологии, Цифровые обучающие игры, Машинная этика
Веб-сайтhttp://www.cs.cmu.edu/~bmclaren/

Брюс Мартин Макларен (родился в 1959 году в Питтсбурге, штат Пенсильвания ) — американский исследователь, учёный и автор. Он является профессором Института взаимодействия человека и компьютера в Университете Карнеги-Меллона [1] , руководителем лаборатории McLearn [2] и бывшим президентом Международного общества искусственного интеллекта в образовании (2017–2019). [3]

Научные исследования Макларена сосредоточены на изучении того, как студенты учатся с помощью цифровых обучающих игр (также называемых образовательными играми ), интеллектуальных систем обучения , принципов электронного обучения и совместного обучения . Макларен также является соучредителем, вместе с Винсентом Элевеном , Mathtutor [4] , бесплатного веб-сайта для интеллектуальных систем обучения математике в средней школе. Он написал или был соавтором более 200 научных статей, [5] входит в 0,5% лучших ученых мира в области искусственного интеллекта (по данным ScholarGPS [6] по количеству публикаций и качеству научных вкладов ), и имеет пять патентов. [7]

Образование

Макларен получил степень бакалавра в области компьютерных наук (с отличием) в Университете Миллерсвилля, штат Пенсильвания, в 1981 году. Позже он учился в Университете Питтсбурга , где получил степень магистра в области компьютерных наук в 1984 году и степень магистра в области интеллектуальных систем в 1994 году. В 1999 году Макларен получил степень доктора философии в области интеллектуальных систем в Университете Питтсбурга. [8] Его докторская диссертация называлась «Оценка релевантности случаев и принципов с использованием методов операционализации». [9] Его научным руководителем был Кевин Эшли. Макларен опубликовал статью, основанную на его докторской диссертации, в журнале Artificial Intelligence Journal. [10]

Карьера

Макларен начал свою карьеру в качестве инженера-программиста, работая в General Electric . После получения степени магистра наук Макларен присоединился к Институту робототехники в Университете Карнеги-Меллона в качестве научного программиста, а затем руководителя проекта в Лаборатории интеллектуальных систем. В 1986 году он присоединился к Carnegie Group, компании по искусственному интеллекту и экспертным системам, в качестве старшего консультанта, где он отвечал за проекты компании по экспертным системам в Европе. Позже он работал старшим инженером и менеджером проектов в Carnegie Group в Соединенных Штатах до 1998 года. После получения степени доктора философии в 1999 году Макларен присоединился к OpenWebs Corporation, где он сначала работал директором по исследованиям и разработкам, а затем директором по технологиям электронной коммерции. В 2002 году Макларен покинул OpenWebs, чтобы присоединиться к Университету Карнеги-Меллона (CMU) в качестве системного ученого. В 2015 году он стал доцентом-исследователем в CMU. [11]

С 2006 по 2010 год он работал приглашенным старшим научным сотрудником в Немецком исследовательском центре искусственного интеллекта в Саарбрюккене , Германия , где он проводил исследования по совместному обучению, аргументации и технологии анализа совместной аргументации. В обоих проектах ARGUNAUT и LASAD его исследования были сосредоточены на разработке образовательных технологий с использованием методов ИИ, чтобы помочь учителям модерировать совместные электронные дискуссии и аргументы. [12] [13]

Макларен был избран в Исполнительный комитет Международного общества искусственного интеллекта в образовании на шестилетний срок в 2011 году. С 2017 по 2019 год он занимал пост президента общества. [14] Во время своего пребывания на посту президента Макларен учредил ежегодные (а не двухгодичные) конференции общества, начал присуждать премии за достижения в жизни два раза в год [15] и работал над созданием более разнообразного общества в отношении пола, расы и географии. Как президент, Макларен был процитирован в статье 2019 года об ИИ в классе в статье PBS [16] В 2021 году Макларен был снова избран в Исполнительный комитет общества.

Макларен выступал с докладами на различных конференциях по образовательным технологиям, включая 11-ю Международную конференцию по электронному обучению и электронному преподаванию (ICeLeT 2024) в Исфахане, Иран, [17] Международную конференцию IEEE по инженерии, технологиям и образованию 2021 года (TALE 2021) в Ухане, Китай, [18] Летний институт австралийской аналитики обучения в 2019 году (ALASI 2019), [19] e-Learning Korea 2018, [20] и 24-ю Международную конференцию по компьютерам в образовании в 2016 году в Мумбаи, Индия. [21]

Макларен является преподавателем программы METALS (магистратура по образовательным технологиям и прикладным учебным наукам) [22] в Университете Карнеги-Меллона и преподает курс METALS с 2016 года. [23]

Исследовать

Исследования Макларена сосредоточены на трех областях образовательных технологий: обучение с помощью цифровых обучающих игр; обучение спорам и рассуждениям посредством компьютерного совместного обучения; и обучение с помощью интерактивных отработанных и ошибочных примеров. Макларен также провел фундаментальные исследования того, как этические рассуждения могут быть реализованы с помощью методов искусственного интеллекта, что иногда называют « машинной этикой ».

Цифровые обучающие игры

В сотрудничестве с профессором Джоди Форлицци Макларен разработал цифровую обучающую игру под названием Decimal Point для обучения десятичным дробям и десятичным операциям учащихся средней школы. [24] В 2017 году они провели исследование, в котором приняли участие 153 ученика из двух средних школ, 70 учеников узнали о десятичных дробях, играя в Decimal Point, тогда как 83 ученика узнали тот же контент с помощью более традиционного, компьютерного подхода. В исследовании игра привела к значительно лучшим результатам обучения, как на немедленном, так и на отложенном посттесте, и была оценена учениками как значительно более увлекательная. [25] Позже они провели несколько повторений исследования и достигли тех же результатов. Повторные исследования также показали, что игра более эффективна при обучении учащихся женского пола, чем учащихся мужского пола. [26]

Совсем недавно Макларен и его команда исследовали множество вопросов, связанных с цифровыми обучающими играми, включая студенческое агентство, [27] [28] гендерные эффекты, [29] интеллектуальный анализ образовательных данных на основе игр, [30] [31] и влияние обратной связи и подсказок на обучение учащихся. [32] Команда Макларена провела исследования во многих средних школах в районе Питтсбурга с этими новыми исследовательскими вопросами. В готовящейся к выходу главе книги описываются многочисленные исследования, проведенные с обучающей игрой Decimal Point в период с 2014 по 2023 год. [33]

В 2023 году Макларен вместе со своим аспирантом Хуи Нгуеном написали главу книги для Справочника по ИИ в образовании о том, как искусственный интеллект использовался в цифровых обучающих играх. [34] Лаборатория Макларена также исследовала использование большой языковой модели (LLM - ChatGPT) в качестве средства реагирования на подсказки для самообъяснения в контексте десятичной точки. [35]

Обучение спору посредством совместного обучения с использованием компьютера

С 2005 года Макларен проводил исследования в области компьютерно-поддерживаемого совместного обучения (CSCL) и того, как технологии могут быть использованы для поддержки конструктивистского обучения. Его первоначальная работа в области совместного обучения включала полуавтоматическую разработку интеллектуальных репетиторов для поддержки совместного обучения, [36] изучение алгебры посредством написанного диадного сотрудничества с когнитивными репетиторами, [37] и изучение химии посредством написанного диадного сотрудничества с виртуальной лабораторией. Это исследование подтвердило утверждение о том, что совместное обучение можно улучшить с помощью руководства, либо явного указания о шагах, которые нужно предпринять, либо обратной связи по содержанию предметной области, действиям учащихся и/или сотрудничеству. [38]

В сотрудничестве с коллегами и своими студентами Макларен разработал программные инструменты, используя комбинацию методов ИИ и языкового анализа, для анализа совместной аргументации или электронных обсуждений, чтобы помочь учителям вести множественные обсуждения и, следовательно, помогать студентам изучать навыки аргументации. В статье, опубликованной в 2010 году, он и его студенты показали, что программные классификаторы могут быть созданы с использованием методов машинного обучения для определения ключевых конструкций в совместных онлайн-аргументах. Учитель может использовать эти конструкции, чтобы направлять студентов в дебатах и ​​обучении друг с другом. [39]

Макларен и его команда сосредоточились на разработке методов анализа и обратной связи, которые используют структуру, порядок и текстовые вклады аргументов, чтобы у учителя была информация для руководства и консультирования сотрудничающих групп. Макларен и его коллеги использовали сопоставление графов, машинное обучение и методы обработки языка для анализа электронных обсуждений из классов этики в старших классах и университетского образования. Он и его команда разработали алгоритм под названием DOCE (обнаружение кластеров по примеру), который, учитывая помеченные кластеры примеров, может идентифицировать похожие кластеры вкладов студентов в новых обсуждениях. [40] В конечном счете, как DOCE, так и комбинированный подход машинного обучения/анализа текста используются в контексте системы ARGUNAUT для предоставления «оповещений», чтобы учитель мог с первого взгляда увидеть и отреагировать на проблемы в электронных обсуждениях. [41]

Веб-пространство для аргументации Макларена и разнообразные методы анализа позднее стали широко доступны широкому кругу студентов и других исследователей в рамках другого проекта, в котором он вместе с Нильсом Пинквартом [42] был главным исследователем, LASAD – Learning to Argue: Generalized Support Across Domains. [43]

Обучение с использованием интерактивных рабочих и ошибочных примеров

Исследование Макларена также изучало, как примеры с решениями, как правильные, так и неправильные, могут использоваться для помощи студентам в обучении. В трех отдельных, но похожих исследованиях он и его коллеги исследовали, могут ли примеры, изучаемые в сочетании с обучаемыми задачами, привести к лучшему обучению. Они обнаружили, что примеры с решениями, чередующиеся с изоморфными обучаемыми задачами, не давали большего прироста в обучении, чем обучаемые задачи в одиночку. С другой стороны, группа примеров в трех исследованиях училась более эффективно, чем группа, обучаемая в одиночку; студенты тратили на 21% меньше времени на изучение того же объема материала. [44]

Макларен является одним из первых исследователей образовательных технологий, которые широко изучили обучающий потенциал интерактивных ошибочных примеров. [45] В начале 2010-х годов он принял участие в нескольких исследовательских проектах, в которых изучались учебные преимущества ошибочных примеров. Он провел исследования в классе с учениками средней школы, изучающими математику, которые показали, что ученики, работавшие с ошибочными примерами для изучения десятичных дробей, показали лучшие результаты на отложенном последующем тесте, чем те, кто работал с задачами для решения. [46] Что касается правильных проработанных примеров, он и его коллеги позже показали, что проработанные примеры могут привести к такому же объему обучения, но за значительно меньшее время, чем ошибочные примеры, интеллектуально обученные задачи и задачи для решения в области химии. [47]

Макларен также сотрудничал с профессором Райаном Бейкером , экспертом в области интеллектуального анализа образовательных данных, и другими коллегами по анализу аффективных состояний студентов, когда они учатся на ошибочных примерах. [48]

Машинная этика

В рамках своего диссертационного исследования Макларен построил вычислительную модель этического рассуждения, в частности программу, созданную с использованием ИИ и методов рассуждения на основе прецедентов, которая извлекает и анализирует этические дилеммы. Таким образом, Макларен признан одним из первых исследователей, внесших вклад в область исследований машинной этики , и, согласно Google Scholar, является вторым наиболее цитируемым исследователем в этой области. [49] Журнальная статья, опубликованная Маклареном о его докторской работе [50], часто цитируется в этом исследовательском сообществе. Макларен также написал журнальную статью, описывающую как его диссертационное исследование, так и его более раннюю работу над системой этического рассуждения под названием TRUTH-TELLER. [51] [52] Статья CNN 2016 года, в которой цитируется Макларен, обсуждает вопрос машинной этики и робототехники. [53]

Личная жизнь

Родители Макларена — Томас Джеймс Макларен, умерший в 2012 году и бывший пресвитерианским священником, и Ширли Мартин Макларен, бывшая учительница английского языка в средней школе. Макларен был женат на Габриэль Макларен ( урожденной Хубер) с 1990 года до их развода в 2013 году. Макларен — заядлый любитель активного отдыха и походов; он прошел пешком всю Аппалачскую тропу в 1989 году. [54]

Избранные статьи

  • Aleven, V., McLaren, B., Roll, I., & Koedinger, K. (2004). На пути к поиску помощи в обучении. Интеллектуальные системы обучения. Заметки лекций по информатике, 227–239. [55]
  • Эшли, К. Д. и Макларен, Б. М. (1995). Рассуждение с обоснованиями в сравнениях на основе прецедентов. В трудах Первой международной конференции по рассуждениям на основе прецедентов (ICCBR-95). Заметки лекций по искусственному интеллекту, 1010. Октябрь 1995 г., Сесимбра, Португалия. (стр. 133–144). Springer: Берлин. [56]
  • Бейкер РС, Макларен БМ, Хафф С., Ричи Дж. Э., Роу Э., Альмеда М. В., Могесси М. и Андрес Дж. М. А. (2021). На пути к совместному использованию моделей учащихся в различных системах обучения. В: Труды 22-й Международной конференции по искусственному интеллекту в образовании (AIED 2021). [57]
  • Eagle, M., Corbett, A., Stamper, J., McLaren, BM, Baker, R., Wagner, A., MacLaren, B., & Mitchell, A. (2016). Прогнозирование индивидуальных различий для моделирования учащихся у интеллектуальных наставников на основе предыдущей деятельности учащихся. В F. Cena, M. Desmarais, D. Dicheva, J. Zhang (ред.), Труды 24-й конференции по моделированию, адаптации и персонализации пользователей (UMAP 2016). ACM, Нью-Йорк, штат Нью-Йорк. (стр. 55–63). [58]
  • Holstein, K., McLaren, BM & Aleven, V. (2018). Преимущества обучения учащихся с помощью инструмента осведомленности учителя смешанной реальности в классах с искусственным интеллектом. В C. Rosé, R. Martínez-Maldonado, HU Hoppe, R. Luckin, M. Mavrikis, K. Porayska-Pomsta, B. McLaren и B. du Boulay (ред.). Труды 19-й Международной конференции по искусственному интеллекту в образовании (AIED 2018). LNAI 10947 (стр. 154–168). Springer: Berlin. [59]
  • Макларен, Б. М. (2003). Экстенсионально определяющие принципы и случаи в этике: модель ИИ. Журнал искусственного интеллекта, 150, 145–181. [60]
  • Макларен, Б. М. (2006). Вычислительные модели этического мышления: проблемы, начальные шаги и будущие направления. IEEE Intelligent Systems, опубликовано IEEE Computer Society. Июль/август 2006 г. 29-37.
  • Макларен, Б. М., Адамс, Д. М. и Майер, Р. Э. (2015). Эффекты отсроченного обучения с ошибочными примерами: исследование обучения десятичным дробям с помощью веб-репетитора. Международный журнал искусственного интеллекта в образовании, 25(4), 520–542.
  • Макларен, Б. М., Адамс, Д. М., Майер, Р. Э., и Форлицци, Дж. (2017). Компьютерная игра, которая способствует изучению математики больше, чем традиционный подход. Международный журнал игрового обучения (IJGBL), 7(1), 36–56. [61]
  • McLaren, BM, Farzan, R., Adams, DM, Mayer, RE, & Forlizzi, J. (2017). Раскрытие эффектов гендера и сложности проблемы в обучении с помощью образовательной игры. В E. André, R. Baker, X. Hu, MMT Rodrigo, и B. du Boulay (ред.). Труды 18-й Международной конференции по искусственному интеллекту в образовании (AIED 2017). LNAI 10331 (стр. 540–543). Springer: Berlin. [62]
  • McLaren, BM, Lim, S., & Koedinger, KR (2008). Когда и как часто следует давать студентам примеры с решениями? Новые результаты и резюме текущего состояния исследований. В BC Love, K. McRae, & VM Sloutsky (ред.), Труды 30-й ежегодной конференции Общества когнитивной науки (стр. 2176–2181). Остин, Техас: Общество когнитивной науки.
  • Макларен, Б. М., Ричи, Дж. Э., Нгуен, Х. и Хоу, Х. (2022). Как учебный контекст может повлиять на обучение с помощью образовательных технологий: уроки из исследования с использованием цифровой обучающей игры. Компьютеры и образование, 178. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2021.104366
  • Макларен, Б. М., Шойер, О. и Микшатко, Дж. (2010). Поддержка совместного обучения и электронных дискуссий с использованием методов искусственного интеллекта. Международный журнал искусственного интеллекта в образовании (IJAIED) 20(1), 1–46.
  • McLaren, BM, van Gog, T., Ganoe, C., Yaron, D., & Karabinos, M. (2015). Реализованные примеры более эффективны для обучения, чем высокоэффективное обучающее программное обеспечение. В C. Conati, N. Heffernan, A. Mitrovic, & MF Verdejo (ред.), Труды 17-й Международной конференции по искусственному интеллекту в образовании (AIED 2015). LNAI 9112 (стр. 710–713)
  • Наджар, А.С., Митрович, А. и Макларен, Б.М. (2014). Адаптивная поддержка против чередования отработанных примеров и обучающих задач: что приводит к лучшему обучению? Ольборг, Дания: в трудах 22-й конференции. Моделирование, адаптация и персонализация пользователей (UMAP 2014). LNCS 8538 (стр. 171–182).
  • Richey JE, Zhang, J., Das, R., Andres-Bray, JM Scruggs, R., Mogessie, M., Baker RS& McLaren, BM (2021). Игры и конфуз объясняют преимущества обучения для цифровой обучающей математической игры. В: Труды 22-й Международной конференции по искусственному интеллекту в образовании (AIED 2021). [63]
  • Шойер, О., Лолл, Ф., Пинкварт, Н. и Макларен, Б. М. (2010). Аргументация с компьютерной поддержкой: обзор современного состояния дел. Международный журнал компьютерно-поддерживаемого совместного обучения, 5(1), 43–102.

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ "Брюс Макларен - Страница факультета CMU".
  2. ^ «Лаборатория МакЛирн».
  3. ^ «История общества IAIED».
  4. ^ "Mathtutor" . Получено 2 ноября 2012 г.
  5. ^ «Брюс Макларен – Google Scholar».
  6. ^ "Профиль ScholarGPS для Брюса М. Макларена".
  7. ^ «Патенты изобретателя Брюса М. Макларена».
  8. ^ «Брюс М. Макларен – Образование».
  9. ^ Макларен, Брюс Мартин (1999). Оценка релевантности случаев и принципов с использованием методов операционализации (кандидат наук). Университет Питтсбурга.
  10. ^ Макларен, Брюс М. (2003). «Расширенное определение принципов и случаев в этике: модель ИИ». Искусственный интеллект . 150 ( 1– 2): 145– 81. doi :10.1016/S0004-3702(03)00135-8. S2CID  11588399.
  11. ^ «Брюс Макларен – Опыт».
  12. ^ Макларен, Брюс М.; Шойер, Оливер; Микшатко, Ян (январь 2010 г.). «Поддержка совместного обучения и электронных обсуждений с использованием методов искусственного интеллекта». Международный журнал искусственного интеллекта в образовании . 20 (1): 1– 46. doi :10.3233/JAI-2010-0001.
  13. ^ Макларен, Брюс. «Насколько сложным это должно быть? Упрощение разработки систем аргументации с использованием настраиваемой платформы».
  14. ^ «История общества IAIED».
  15. ^ «История общества IAIED и награды за достижения всей жизни».
  16. ^ «Технология ИИ разрушает традиционный класс. Вот отчет о ходе работ». PBS . 15 января 2019 г.
  17. ^ "Основной доклад Брюса Макларена на ICeLeT 2024".
  18. ^ "Основной доклад Брюса Макларена на TALE 2021".
  19. ^ "Программный доклад Брюса Макларена на ALASI 2019" .
  20. ^ "Основной доклад Брюса Макларена на конференции e-Learning Korea 2018".
  21. ^ "Основной доклад Брюса Макларена на ICCE 2016".
  22. ^ "МЕТАЛЛЫ (Магистры образовательных технологий и прикладных учебных наук)".
  23. ^ "METALS Capstone Course". 25 августа 2015 г.
  24. ^ «Десятичная точка: Проектирование и разработка образовательной игры для обучения десятичным дробям учащихся средней школы». 2014. S2CID  54060628.
  25. ^ Макларен, Брюс М.; Адамс, Дин М.; Майер, Ричард Э.; Форлицци, Джоди (2017). «Компьютерная игра, которая способствует изучению математики больше, чем традиционный подход». Международный журнал игрового обучения . 7 : 36– 56. doi :10.4018/IJGBL.2017010103.
  26. ^ Хоу, Синин; Нгуен, Хуй А.; Ричи, Дж. Элизабет; Макларен, Брюс М. (2020). «Изучение того, как гендер и удовольствие влияют на обучение в цифровой обучающей игре». Искусственный интеллект в образовании . Конспект лекций по информатике. Том 12163. С.  255–268. doi : 10.1007/978-3-030-52237-7_21. ISBN 978-3-030-52236-0. S2CID  220364540.
  27. ^ Нгуен, Хуй; Харпстед, Эрик; Ванг, Йею; Макларен, Брюс М. (2018). «Студенческое агентство и игровое обучение: исследование, сравнивающее низкое и высокое агентство». Искусственный интеллект в образовании . Конспект лекций по информатике. Том 10947. С.  338–351 . doi :10.1007/978-3-319-93843-1_25. ISBN 978-3-319-93842-4.
  28. ^ Харпстед, Эрик; Ричи, Дж. Элизабет; Нгуен, Хуй; Макларен, Брюс М. (2019). «Изучение тонкостей агентства и косвенного контроля в цифровых обучающих играх». Труды 9-й Международной конференции по аналитике обучения и знаниям . стр.  121– 129. doi :10.1145/3303772.3303797. ISBN 9781450362566. S2CID  67872086.
  29. ^ Хоу, Синин; Нгуен, Хуй А.; Ричи, Дж. Элизабет; Макларен, Брюс М. (2020). «Изучение того, как гендер и удовольствие влияют на обучение в цифровой обучающей игре». Искусственный интеллект в образовании . Конспект лекций по информатике. Том 12163. С.  255–268. doi : 10.1007/978-3-030-52237-7_21. ISBN 978-3-030-52236-0. S2CID  220364540.
  30. ^ Ричи, Дж. Элизабет; Чжан, Цзяи; Дас, Рохини; Андрес-Брей, Хуан Мигель; Скраггс, Ричард; Могесси, Майкл; Бейкер, Райан С.; Макларен, Брюс М. (2021). «Игры и конфуз объясняют преимущества обучения для цифровой обучающей игры по математике». Искусственный интеллект в образовании . Конспект лекций по информатике. Том 12748. С.  342–355 . doi :10.1007/978-3-030-78292-4_28. ISBN 978-3-030-78291-7.
  31. ^ Нгуен, Хуэй; Ван, Йею; Стампер, Джон; Макларен, Брюс (2019). «Использование моделирования компонентов знаний для повышения уровня понимания предметной области в цифровой обучающей игре». Труды Международной конференции по интеллектуальному анализу образовательных данных (PDF) . стр.  139–148 .
  32. ^ Макларен, Брюс М.; Ричи, Дж. Элизабет; Нгуен, Хуй; Хоу, Синин (2022). «Как учебный контекст может повлиять на обучение с помощью образовательных технологий: уроки из исследования с помощью цифровой обучающей игры». Компьютеры и образование . 178 : 104366. doi : 10.1016/j.compedu.2021.104366 . S2CID  243811490.
  33. ^ «Десятичная точка: десятилетие изучения научных открытий с помощью цифровой обучающей игры» (PDF) .
  34. ^ «Цифровые обучающие игры в области искусственного интеллекта в образовании (ИИО): обзор». 17 августа 2023 г.
  35. ^ Нгуен, Хуй А.; Стек, Хайден; Хоу, Синин; Ди, Сара; Макларен, Брюс М. (2023). «Оценка навыков работы с десятичными числами в ChatGPT и генерация обратной связи в цифровой обучающей игре». arXiv : 2306.16639 [cs.HC].
  36. ^ Макларен, Брюс М.; Р, Кеннет; Шнайдер, Кёдингер Майк; Харрер, Андреас; Боллен, Ларс. «Загрузка данных для новичков: полуавтоматическое создание репетиторов с использованием файлов журналов учащихся».
  37. ^ «Улучшение обучения алгебре и совместной работы посредством совместных расширений алгебраического когнитивного репетитора». 2005. CiteSeerX 10.1.1.61.2141 . 
  38. ^ Цовальци, Димитра; Раммель, Николь; Макларен, Брюс М.; Пинкварт, Нильс; Шойер, Оливер; Харрер, Андреас; Браун, Изабель (2010). «Расширение виртуальной химической лаборатории с помощью сценария совместной работы для содействия концептуальному обучению». Международный журнал по технологиям расширенного обучения . 2 : 91. doi :10.1504/IJTEL.2010.031262.
  39. ^ Макларен, Брюс М.; Шойер, Оливер; Микшатко, Ян (январь 2010 г.). «Поддержка совместного обучения и электронных обсуждений с использованием методов искусственного интеллекта». Международный журнал искусственного интеллекта в образовании . 20 (1): 1– 46.
  40. ^ О'Мэлли, Клэр (8 июня 2009 г.). Распознавание творческого мышления в графических электронных обсуждениях с использованием методов сопоставления графов с помощью искусственного интеллекта. Lulu.com. С.  108–112 . ISBN 9781409285984.
  41. ^ Миксатко, Ян; Макларен, Брюс М. (2008). Что находится в кластере? Автоматическое обнаружение интересных взаимодействий в студенческих электронных обсуждениях. Конспект лекций по информатике. Том 5091. С.  333– 342. doi :10.1007/978-3-540-69132-7_37. ISBN 978-3-540-69130-3.
  42. ^ "Проф. д-р Нильс Пинкварт".
  43. ^ Проект ЛАСАД. 2010. С.  377–379 . doi :10.1007/978-3-642-13437-1_76. ISBN 978-3-642-13437-1.
  44. ^ «Когда и как часто следует давать студентам примеры с решениями? Новые результаты и краткое изложение текущего состояния исследований».
  45. ^ «Adapterrex: изучение преимуществ обучения на основе ошибочных примеров и их динамической адаптации в контексте математики средней школы».
  46. ^ Макларен, Брюс М.; Адамс, Дин М.; Майер, Ричард Э. (2015). «Эффекты отсроченного обучения с ошибочными примерами: исследование обучения десятичным дробям с помощью веб-репетитора». Международный журнал искусственного интеллекта в образовании . 25 (4): 520– 542. doi :10.1007/s40593-015-0064-x.
  47. ^ Макларен, Брюс М.; Ван Гог, Тамара; Ганоэ, Крейг; Ярон, Дэвид; Карабинос, Майкл (2015). «Работающие примеры более эффективны для обучения, чем высокоэффективное обучающее программное обеспечение». Искусственный интеллект в образовании . Конспект лекций по информатике. Том 9112. С.  710–713 . doi :10.1007/978-3-319-19773-9_98. hdl :1874/327002. ISBN 978-3-319-19772-2.
  48. ^ Ричи, Дж. Элизабет; Андрес-Брей, Хуан Мигель Л.; Могесси, Майкл; Скраггс, Ричард; Андрес, Джулиана MAL; Стар, Джон Р.; Бейкер, Райан С.; Макларен, Брюс М. (2019-10-01). «Больше путаницы и разочарования, лучшее обучение: влияние ошибочных примеров». Компьютеры и образование . 139 : 173– 190. doi :10.1016/j.compedu.2019.05.012. ISSN  0360-1315. S2CID  181890094.
  49. ^ «Самый цитируемый автор в области машинной этики».
  50. ^ Макларен, Брюс М. (2003). «Расширенное определение принципов и случаев в этике: модель ИИ». Искусственный интеллект . 150 ( 1– 2): 145– 81. doi :10.1016/S0004-3702(03)00135-8. S2CID  11588399.
  51. ^ «Вычислительные модели этического мышления: проблемы, первые шаги и будущие направления».
  52. ^ Эшли, Кевин Д.; Макларен, Брюс М. (1995). «Рассуждение с рассуждениями в сравнениях на основе прецедентов». Исследования и разработки в области рассуждений на основе прецедентов . Конспект лекций по информатике. Том 1010. С.  133– 144. doi :10.1007/3-540-60598-3_13. ISBN 978-3-540-60598-0.
  53. ^ «Роботы: спасатели или терминаторы?». 25 сентября 2016 г.
  54. ^ «Брюс Макларен — Личная жизнь».
  55. ^ Aleven, Vincent; McLaren, Bruce; Roll, Ido; Koedinger, Kenneth (2004). "Toward Tutoring Help Seeking". Интеллектуальные системы обучения . Конспект лекций по информатике. Том 3220. С.  227– 239. doi :10.1007/978-3-540-30139-4_22. ISBN 978-3-540-22948-3. S2CID  1397725.
  56. ^ Эшли, Кевин Д.; Макларен, Брюс М. (1995). «Рассуждение с рассуждениями в сравнениях на основе прецедентов». Исследования и разработки в области рассуждений на основе прецедентов . Конспект лекций по информатике. Том 1010. С.  133– 144. doi :10.1007/3-540-60598-3_13. ISBN 978-3-540-60598-0.
  57. ^ Бейкер, Райан С.; Макларен, Брюс М.; Хатт, Стивен; Ричи, Дж. Элизабет; Роу, Элизабет; Альмеда, Массачусетс. Виктория; Могесси, Майкл; Андрес, Джулиана М. AL. (2021). «На пути к совместному использованию моделей учащихся в системах обучения». Искусственный интеллект в образовании . Конспект лекций по информатике. Том 12749. С.  60–65. doi : 10.1007/978-3-030-78270-2_10. ISBN 978-3-030-78269-6.
  58. ^ «Прогнозирование индивидуальных различий в моделировании учащихся у интеллектуальных наставников на основе предыдущей деятельности учащихся» (PDF) .
  59. ^ Холстейн, Кеннет; Макларен, Брюс М.; Алевэн, Винсент (2018). Преимущества обучения студентов с помощью инструмента осведомленности учителя смешанной реальности в классах с искусственным интеллектом. Конспект лекций по информатике. Том 10947. С.  154–168 . doi :10.1007/978-3-319-93843-1_12. ISBN 978-3-319-93842-4.
  60. ^ Макларен, Брюс М. (2003). «Расширенное определение принципов и случаев в этике: модель ИИ». Искусственный интеллект . 150 ( 1–2 ): 145–181 . doi :10.1016/S0004-3702(03)00135-8.
  61. ^ Макларен, Брюс М.; Адамс, Дин М.; Майер, Ричард Э.; Форлицци, Джоди (2017). «Компьютерная игра, которая способствует изучению математики больше, чем традиционный подход». Международный журнал игрового обучения . 7 : 36– 56. doi :10.4018/IJGBL.2017010103.
  62. ^ «Выявление влияния пола и сложности проблемы на обучение с помощью образовательной игры».
  63. ^ Ричи, Дж. Элизабет; Чжан, Цзяи; Дас, Рохини; Андрес-Брей, Хуан Мигель; Скраггс, Ричард; Могесси, Майкл; Бейкер, Райан С.; Макларен, Брюс М. (2021). Игры и конфуз объясняют преимущества обучения для цифровой обучающей математической игры. Конспект лекций по информатике. Том 12748. С.  342–355 . doi :10.1007/978-3-030-78292-4_28. ISBN 978-3-030-78291-7.
  • Личная страница Макларена в Университете Карнеги-Меллона
  • Страница проекта McLaren's Decimal Point
  • Страница проекта McLaren AdaptErrEx
  • Страница McLaren's Stochiometry Tutor
  • Страница репетитора по математике Макларена
  • Страница McLaren в Google Scholar
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Брюс_М._Макларен&oldid=1268644471"