A General Application of Singular Value Decomposition Techniques in Automated Learning Environments

In the automated learning environments such as AI Assisted Unschooling, Singular Value Decomposition (SVD) has become a bread and butter technique for generating student progress reports in noisy and unstructured learning environments.  It's difficult to use automatically generated data to evaluate student performance because of the large dimensionality of the datasets, the presence of noise, a large number of fairly arbitrary and meaningless data, and interactions between students in the data set.  A myriad of SVD techniques have been demonstrated to aid each of these issues, but current best practices fail to apply these techniques in a coherent and interoperable way.  This paper seeks to combine a range of proven SVD analysis techniques into methodological framework suitable for general application in the field of AI Assisted Unschooling and other automated learning environments.
การใช้งานทั่วไปของเทคนิคการสลายตัวของค่าเอกพจน์ในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้อัตโนมัติ ในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้อัตโนมัติ เช่น AI Assisted Unschooling, การสลายตัวของค่าเอกพจน์ (SVD) ได้กลายเป็นเทคนิคหลักสำหรับการสร้างรายงานความก้าวหน้าของนักเรียนในสภาพแวดล้อมการเรียนรู้ที่มีเสียงดังและไม่มีโครงสร้าง เป็นเรื่องยากที่จะใช้ข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติเพื่อประเมินผลการปฏิบัติงานของนักเรียน เนื่องจากชุดข้อมูลมีขนาดที่ใหญ่ การมีอยู่ของสัญญาณรบกวน ข้อมูลจำนวนมากที่ค่อนข้างไร้เหตุผลและไร้ความหมาย และการโต้ตอบระหว่างนักเรียนในชุดข้อมูล มีการสาธิตเทคนิค SVD มากมายเพื่อช่วยแต่ละปัญหาเหล่านี้ แต่แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในปัจจุบันล้มเหลวในการใช้เทคนิคเหล่านี้ในลักษณะที่สอดคล้องกันและทำงานร่วมกันได้ บทความนี้พยายามที่จะรวมเทคนิคการวิเคราะห์ SVD ที่ได้รับการพิสูจน์แล้วเข้ากับกรอบระเบียบวิธีที่เหมาะสมสำหรับการใช้งานทั่วไปในด้านการเรียนรู้ในโรงเรียนโดยใช้ AI Assisted และสภาพแวดล้อมการเรียนรู้อัตโนมัติอื่นๆ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence