論文の概要: Multimodality of AI for Education: Towards Artificial General
Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06037v2
- Date: Tue, 12 Dec 2023 15:26:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 12:29:23.687822
- Title: Multimodality of AI for Education: Towards Artificial General
Intelligence
- Title（参考訳）: 教育用AIのマルチモーダリティ : 汎用人工知能を目指して
- Authors: Gyeong-Geon Lee, Lehong Shi, Ehsan Latif, Yizhu Gao, Arne Bewersdorff,
Matthew Nyaaba, Shuchen Guo, Zihao Wu, Zhengliang Liu, Hui Wang, Gengchen
Mai, Tiaming Liu, and Xiaoming Zhai
- Abstract要約: マルチモーダル人工知能(AI)アプローチは、教育的文脈における人工知能(AGI)の実現に向けた道を歩んでいる。
この研究は、認知フレームワーク、高度な知識表現、適応学習機構、多様なマルチモーダルデータソースの統合など、AGIの重要な側面を深く掘り下げている。
本稿は、AGI開発における今後の方向性と課題に関する洞察を提供する、教育におけるマルチモーダルAIの役割の意味についても論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.121655991753483
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive examination of how multimodal artificial
intelligence (AI) approaches are paving the way towards the realization of
Artificial General Intelligence (AGI) in educational contexts. It scrutinizes
the evolution and integration of AI in educational systems, emphasizing the
crucial role of multimodality, which encompasses auditory, visual, kinesthetic,
and linguistic modes of learning. This research delves deeply into the key
facets of AGI, including cognitive frameworks, advanced knowledge
representation, adaptive learning mechanisms, strategic planning, sophisticated
language processing, and the integration of diverse multimodal data sources. It
critically assesses AGI's transformative potential in reshaping educational
paradigms, focusing on enhancing teaching and learning effectiveness, filling
gaps in existing methodologies, and addressing ethical considerations and
responsible usage of AGI in educational settings. The paper also discusses the
implications of multimodal AI's role in education, offering insights into
future directions and challenges in AGI development. This exploration aims to
provide a nuanced understanding of the intersection between AI, multimodality,
and education, setting a foundation for future research and development in AGI.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチモーダル人工知能(AI)アプローチが,教育的文脈における人工知能(AGI)の実現に向けてどのように進んでいるのかを包括的に検討する。
教育システムにおけるAIの進化と統合を精査し、聴覚、視覚、審美、言語的な学習様式を含むマルチモーダルの重要な役割を強調している。
この研究は、認知フレームワーク、高度な知識表現、適応学習機構、戦略的計画、洗練された言語処理、多様なマルチモーダルデータソースの統合など、AGIの重要な側面を深く掘り下げている。
教育パラダイムの改革におけるAGIの変革的ポテンシャルを批判的に評価し、教育と学習の有効性の向上、既存の方法論のギャップを埋めること、教育環境における倫理的配慮とAGIの責任ある利用に対処することに焦点を当てている。
本稿は、AGI開発における今後の方向性と課題に関する洞察を提供する、教育におけるマルチモーダルAIの役割の意味についても論じる。
この調査は、AIとマルチモダリティ、教育の交わりの微妙な理解を提供することを目的としており、AGIにおける将来の研究と開発の基礎を確立している。
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