論文の概要: Taking the Next Step with Generative Artificial Intelligence: The Transformative Role of Multimodal Large Language Models in Science Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00832v2
• Date: Tue, 3 Sep 2024 19:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 04:11:38.734853
• Title: Taking the Next Step with Generative Artificial Intelligence: The Transformative Role of Multimodal Large Language Models in Science Education
• Title（参考訳）: 生成人工知能の次のステップ:科学教育における多モーダル大言語モデルの役割
• Authors: Arne Bewersdorff, Christian Hartmann, Marie Hornberger, Kathrin Seßler, Maria Bannert, Enkelejda Kasneci, Gjergji Kasneci, Xiaoming Zhai, Claudia Nerdel,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は、テキスト、音声、視覚入力を含むマルチモーダルデータを処理できる。 本稿では,科学教育の中心的な側面におけるMLLMの変革的役割について,模範的な革新的な学習シナリオを提示することによって考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.87944568193996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The integration of Artificial Intelligence (AI), particularly Large Language Model (LLM)-based systems, in education has shown promise in enhancing teaching and learning experiences. However, the advent of Multimodal Large Language Models (MLLMs) like GPT-4 with vision (GPT-4V), capable of processing multimodal data including text, sound, and visual inputs, opens a new era of enriched, personalized, and interactive learning landscapes in education. Grounded in theory of multimedia learning, this paper explores the transformative role of MLLMs in central aspects of science education by presenting exemplary innovative learning scenarios. Possible applications for MLLMs could range from content creation to tailored support for learning, fostering competencies in scientific practices, and providing assessment and feedback. These scenarios are not limited to text-based and uni-modal formats but can be multimodal, increasing thus personalization, accessibility, and potential learning effectiveness. Besides many opportunities, challenges such as data protection and ethical considerations become more salient, calling for robust frameworks to ensure responsible integration. This paper underscores the necessity for a balanced approach in implementing MLLMs, where the technology complements rather than supplants the educator's role, ensuring thus an effective and ethical use of AI in science education. It calls for further research to explore the nuanced implications of MLLMs on the evolving role of educators and to extend the discourse beyond science education to other disciplines. Through the exploration of potentials, challenges, and future implications, we aim to contribute to a preliminary understanding of the transformative trajectory of MLLMs in science education and beyond.
• Abstract（参考訳）: 教育における人工知能(AI)、特にLarge Language Model(LLM)ベースのシステムの統合は、教育と学習経験の強化を約束している。 しかし、GPT-4のような多モーダル大規模言語モデル(MLLM)の出現は、テキスト、音声、視覚入力を含む多モーダルデータを処理し、教育におけるリッチでパーソナライズされたインタラクティブな学習環境の新たな時代を開く。 本稿では,マルチメディア学習の理論を基礎として,科学教育の中心的な側面におけるMLLMの変革的役割を,模範的な革新的な学習シナリオを提示することによって探求する。 MLLMの応用は、コンテンツ作成から学習のための適切なサポート、科学的実践における能力の育成、評価とフィードバックの提供まで様々である。 これらのシナリオはテキストベースやユニモーダル形式に限らず、マルチモーダルになり、パーソナライズ、アクセシビリティ、潜在的な学習効率が向上する。 多くの機会に加えて、データ保護や倫理的考慮といった課題がより健全になり、責任ある統合を保証するための堅牢なフレームワークが求められます。 本稿では,理科教育におけるAIの効果的な倫理的活用を確実にするために,教育者の役割に取って代わるのではなく,技術が補完するMLLMの実装において,バランスのとれたアプローチの必要性を強調する。 これは、MLLMが教育者の役割を進化させる上での無意味な意味を探求し、科学教育を超えて他の分野にまでその言説を広げるために、さらなる研究を求めるものである。 我々は,可能性,課題,将来的な意味の探索を通じて,理科教育以降におけるMLLMの変容軌道の予備的理解をめざす。

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