<div dir="ltr">Dear faculty and students,<br><br>We look forward to seeing you this Tuesday, April 19th, at noon in NSH 3305 for AI lunch. To learn more about the seminar and lunch, or to volunteer to give a talk, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">AI Lunch webpage</a>. <b>We are looking for someone to give a talk on May 10th</b>.<br><br>On Tuesday, <a href="http://www.christopia.net/">Christopher MacLellan</a> will give a talk titled "Using the Apprentice Learner Architecture to model human learning from demonstrations and feedback in digital environments."<br><br><b>Abstract:</b> Understanding the nature of human intelligence and developing intelligent agents capable of modeling humans are fundamental goals of artificial intelligence research. Prior work modeling human problem solving has explored how hand-constructed domain models (e.g., production-rule models) can be used to explain human behavior. Typically, these models account for how humans improve their problem-solving performance given practice (i.e., speed-up learning), but they do not account for how humans acquire initial domain models. One approach to acquiring domain knowledge that has been explored in the machine learning literature is <i>Apprentice Learning</i> (also called programming by demonstration, learning by watching, or imitation learning). Previous work has explored how apprentice learning can be used as an efficient, user-friendly approach to programming computers and robots by providing them with demonstrations rather than computer code. In the current work, we investigate the possibility that computational approaches for apprentice learning can be used to model human learning in digital learning environments, such as intelligent tutoring systems. Towards this end, I present the Apprentice Learner Architecture, which provides a framework for building models of apprentice learning in these digital environments. Next, I show how this architecture can be used to construct models of human learning capable of simulating and predicting human behavior in intelligent tutors. In particular, I show how apprentice learner models can be used to simulate human behavior in a fraction arithmetic tutor and how these simulations can be used to accurately predict the main experimental effects of a human study that used the fractions tutor. Finally, I conclude with directions for future work. <div><br>Best,<br>Ellen and Ariel<br></div></div>