Machine Pedagogical Intelligence: The Cognitive and Computational Architectures of Automated Instruction
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- The Cognitive Architectures: Explore how frameworks like ACT-R, Soar, and LIDA are evolving from general problem solvers into "Pedagogical Minds" capable of recursive mindreading.
- The Mathematics of Mastery: distinct deep dives into Bayesian Knowledge Tracing (BKT), Deep Knowledge Tracing (DKT), and the latest attention-based mechanisms (SAKT, SAINT+).
- Generative AI & LLMs: How to transform Large Language Models from hallucinating "answer engines" into Socratic tutors using Chain-of-Thought reasoning, Maieutic prompting, and neuro-symbolic grounding.
- Strategic Planning: Implementing Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) to enable AI to make long-term strategic decisions about when to hint, when to explain, and when to let a student struggle.
- Affective Computing: Building the "Emotional Loop" to detect frustration, boredom, and flow via multimodal analytics.
- Fairness by Design: Addressing the "Reading Confound" and ensuring algorithmic equity in automated instruction.
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