Improving chatbots in higher education. Intent recognition evaluation.

Autor/inn/en	Li, Hong; Arndt, Tamar; Kravcík, Milos
Titel	Improving chatbots in higher education. Intent recognition evaluation.
Quelle	Aus: Wollersheim, Heinz-Werner (Hrsg.); Karapanos, Marios (Hrsg.); Pengel, Norbert (Hrsg.): Bildung in der digitalen Transformation. Münster; New York: Waxmann (2021) S. 257-267 PDF als Volltext kostenfreie Datei (1); PDF als Volltext kostenfreie Datei (2) Link als defekt meldenVerfügbarkeit
Reihe	Medien in der Wissenschaft. 78
Sprache	englisch
Dokumenttyp	online; Sammelwerksbeitrag
ISSN	1434-3436
ISBN	978-3-8309-4456-0
DOI	10.25656/01:26641
URN	urn:nbn:de:0111-pedocs-266416
Schlagwörter	Evaluation; Fallstudie; Verstehen; Dialogsystem; Digitale Medien; Künstliche Intelligenz; Medieneinsatz; Benutzerfreundlichkeit; Experiment; Künstliche Intelligenz; Lernen; Modell; Natürliche Sprache; Roboter; Sprache; Student; Verstehen; Evaluation; Hochschule; Fallstudie; Intention; Dialogsystem; Verbesserung; Assistent; Annotation; Lernen; Experiment; Natürliche Sprache; Sprache; Roboter; Hochschule; Annotation; Intention; Modell; Verbesserung; Assistent; Student; Benutzerfreundlichkeit
Abstract	Intelligent assistants provide a lot of potential in the development of scalable mentoring solutions for higher education. Chatbots became popular also in this field, but they may cause users' frustration if they do not understand the user correctly. Therefore, it is crucial to evaluate their performance in recognizing user messages, in order to know their weak points and improve them accordingly. In their experiments, the autors took one chatbot used by students of educational sciences and evaluated it from various perspectives. The results indicate that this kind of validation can help to improve the usability of chatbots in the learning domain. (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2024/1