Fugu-MT 論文翻訳(概要): Role-Playing Simulation Games using ChatGPT

論文の概要: Role-Playing Simulation Games using ChatGPT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09161v1
Date: Wed, 14 Feb 2024 13:24:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-15 15:29:54.639577
Title: Role-Playing Simulation Games using ChatGPT
Title（参考訳）: ChatGPTを用いたロールプレイングシミュレーションゲーム
Authors: Rita Stampfl, Igor Ivki\'c and Barbara Geyer
Abstract要約: 大言語モデル(LLM)は、ロールプレイングシミュレーションゲームシナリオでChatGPTを使用して、アクティブな学習を促進することで、教育の質を高めることができる。本稿では,ChatGPTを用いて実生活シナリオを実践することで,LLMが学習に対する学生の関心を高める方法について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Since the COVID-19 pandemic, educational institutions have embarked on digital transformation projects. The success of these projects depends on integrating new technologies and understanding the needs of digitally literate students. The "learning by doing" approach suggests that real success in learning new skills is achieved when students can try out and practise these skills. In this article, we demonstrate how Large Language Models (LLMs) can enhance the quality of teaching by using ChatGPT in a role-playing simulation game scenario to promote active learning. Moreover, we discuss how LLMs can boost students' interest in learning by allowing them to practice real-life scenarios using ChatGPT.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミック以降、教育機関はデジタルトランスフォーメーションプロジェクトを開始した。これらのプロジェクトの成功は、新しいテクノロジーの統合と、デジタル字幕の学生のニーズの理解にかかっている。実践による学習」アプローチは、学生がこれらのスキルを試し実践できると、新しいスキルを学ぶ真の成功が達成されることを示唆している。本稿では,ChatGPTをロールプレイングシミュレーションゲームシナリオで用い,能動的学習を促進することで,Large Language Models(LLMs)が教育の質を高めることを実証する。さらに,ChatGPTを用いて実生活シナリオを実践することで,LLMが学習に対する学生の関心を高める方法について論じる。

関連論文リスト

Web vs. LLMs: An Empirical Study of Learning Behaviors of CS2 Students [2.0624236247076406]
ChatGPTは、プログラミングと関連概念を学習するためのツールとして、高等教育の学生に広く採用されている。 LLMを用いた学習において,学生がどれほど効果的か,どのような戦略が用いられているのかは明らかになっていない。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-21T07:16:18Z)
Learning-by-teaching with ChatGPT: The effect of teachable ChatGPT agent on programming education [2.4526138190971314]
本研究では,ChatGPTを教材として利用し,学習過程,特にプログラミング教育における生徒の学習を支援する可能性について検討する。この結果から,ChatGPTと対話することで,学習者の知識向上とプログラミング能力,特に可読性および論理的音声コードの記述が向上することが明らかとなった。学習者の自己統制学習能力は向上し、ChatGPTの教育が学習者の自己効力向上とSRL戦略のより良い実施を促進することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-12-05T04:12:03Z)
Exploring Knowledge Tracing in Tutor-Student Dialogues using LLMs [49.18567856499736]
本研究では,大規模言語モデル(LLM)が対話学習を支援することができるかどうかを検討する。我々は,学習者の知識レベルを対話全体にわたって追跡するために,ラベル付きデータに知識追跡(KT)手法を適用した。我々は,2つの学習対話データセットの実験を行い,従来のKT手法よりも学生の反応の正しさを予測できる新しいLCM-based method LLMKTが優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-24T22:31:39Z)
Simulating Classroom Education with LLM-Empowered Agents [48.26286735827104]
大型言語モデル (LLM) は、様々な知的教育タスクに応用され、教育支援を行っている。マルチエージェント型教室シミュレーション教育フレームワークSimClassを提案する。代表的クラスの役割を認識し、自動授業のための新しいクラス制御機構を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-27T14:51:07Z)
MathVC: An LLM-Simulated Multi-Character Virtual Classroom for Mathematics Education [18.449515431619837]
大規模言語モデル(LLM)は、最近、数学的な問題をモデル化し、文字をシミュレートする双方で強力な能力を示した。複数のLDMを模擬した学生用仮想教室であるMATHVCについて紹介する。シミュレーションにMMドメイン知識を統合すること、文字シミュレーションの基盤としてシンボルスキーマを定義すること、対話手順を推進するためにプラットフォームレベルでメタプランナを設計すること、の3つの革新を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-10T03:35:51Z)
ST-LLM: Large Language Models Are Effective Temporal Learners [58.79456373423189]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストの理解と生成において印象的な能力を示した。ビデオベースの対話システムでビデオを効果的にエンコードし、理解する方法は、まだ解決されていない。 LLM内部の時空間シーケンスをモデル化したビデオLLMベースラインST-LLMを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-30T10:11:26Z)
Large Language Model-Driven Classroom Flipping: Empowering Student-Centric Peer Questioning with Flipped Interaction [3.1473798197405953]
本稿では,大規模言語モデルにおけるフリップ相互作用に基づく教室のフリップの教育的アプローチについて検討する。欠落した相互作用は、プロンプトに対する回答ではなく、言語モデルを使用して質問を生成することである。本稿では,クイズ・クイズ・ルーチンとクイズ・プイズ・クイズ・ルーチンとを用いて,クイズ・クイズ・クイズ・クイズとアクイズ・クイズ・クイズ・インシデント・エンジニアリングを統合するワークフローを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-14T15:48:19Z)
Mastering Robot Manipulation with Multimodal Prompts through Pretraining and Multi-task Fine-tuning [49.92517970237088]
我々はマルチモーダルなプロンプトを理解するためにロボットを訓練する問題に取り組む。このようなタスクは、視覚と言語信号の相互接続と相補性を理解するロボットの能力にとって大きな課題となる。マルチモーダルプロンプトを用いてロボット操作を行うためのポリシーを学習する効果的なフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-14T22:24:58Z)
ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z)
What Would a Teacher Do? Predicting Future Talk Moves [19.952531500315757]
未来話移動予測(FTMP)と呼ばれる新しいタスクを導入する。会話履歴とそれに対応する会話の動きが与えられたとき、次の会話の動きを予測する。このタスクのためのニューラルネットワークモデルを導入し、複数のベースラインを大きなマージンで上回ります。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-09T17:45:16Z)
Interaction-limited Inverse Reinforcement Learning [50.201765937436654]
本稿では,教師の視点をカバーしたカリキュラム逆強化学習(CIRL)と,学習者の視点に着目した自己適用逆強化学習(SPIRL)の2つの訓練戦略を提案する。シミュレーション実験と実ロボットを用いた実験により,CIRLの無作為教師やSPIRLのバッチ学習者よりも高速な学習が可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-01T12:31:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。