Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education

論文の概要: Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14601v1
Date: Fri, 2 Feb 2024 23:54:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-25 16:45:40.870881
Title: Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education
Title（参考訳）: 教育における適応学習に生成AIを導入する
Authors: Hang Li, Tianlong Xu, Chaoli Zhang, Eason Chen, Jing Liang, Xing Fan, Haoyang Li, Jiliang Tang, Qingsong Wen
Abstract要約: 我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献すると主張している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 60.8973486604967
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The recent surge in generative AI technologies, such as large language models and diffusion models, have boosted the development of AI applications in various domains, including science, finance, and education. Concurrently, adaptive learning, a concept that has gained substantial interest in the educational sphere, has proven its efficacy in enhancing students' learning efficiency. In this position paper, we aim to shed light on the intersectional studies of these two methods, which combine generative AI with adaptive learning concepts. By presenting discussions about the benefits, challenges, and potentials in this field, we argue that this union will contribute significantly to the development of the next stage learning format in education.
Abstract（参考訳）: 近年、大規模な言語モデルや拡散モデルなどの生成AI技術の急増により、科学、金融、教育など、さまざまな分野におけるAIアプリケーションの開発が加速している。同時に、教育分野に多大な関心を寄せた適応学習は、生徒の学習効率を高める効果を証明している。本稿では,生成AIと適応学習の概念を組み合わせ,これらの2つの手法の交叉研究に光を当てることを目的とする。この分野での利益、課題、ポテンシャルに関する議論をすることで、この連合は教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献するだろうと論じる。

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