論文の概要: AI and personalized learning: bridging the gap with modern educational goals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02798v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 15:07:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:01:36.472615
• Title: AI and personalized learning: bridging the gap with modern educational goals
• Title（参考訳）: AIとパーソナライズドラーニング:現代の教育目標とのギャップを埋める
• Authors: Kristjan-Julius Laak, Jaan Aru,
• Abstract要約: OECD Learning Compass 2030の目標を考慮したAI駆動型パーソナライズドラーニングソリューションの特性について検討する。 現代のPL技術が現代教育に欠かせない要素を取り入れた地域を特定する。 本稿では,人工知能と教師が共用する学習手法を融合したハイブリッドモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Personalized learning (PL) aspires to provide an alternative to the one-size-fits-all approach in education. Technology-based PL solutions have shown notable effectiveness in enhancing learning performance. However, their alignment with the broader goals of modern education is inconsistent across technologies and research areas. In this paper, we examine the characteristics of AI-driven PL solutions in light of the OECD Learning Compass 2030 goals. Our analysis indicates a gap between the objectives of modern education and the current direction of PL. We identify areas where most present-day PL technologies could better embrace essential elements of contemporary education, such as collaboration, cognitive engagement, and the development of general competencies. While the present PL solutions are instrumental in aiding learning processes, the PL envisioned by educational experts extends beyond simple technological tools and requires a holistic change in the educational system. Finally, we explore the potential of large language models, such as ChatGPT, and propose a hybrid model that blends artificial intelligence with a collaborative, teacher-facilitated approach to personalized learning.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズドラーニング(Personalized Learning, PL)は、教育におけるワンサイズ・フィット・オール・アプローチの代替手段を提供することを目的としている。 技術ベースのPLソリューションは、学習性能の向上に顕著な効果を示している。 しかし、近代教育の幅広い目標との整合性は、技術や研究分野間で矛盾している。 本稿では,OECD Learning Compass 2030の目標を考慮したAI駆動PLソリューションの特性について検討する。 分析の結果,現代教育の目的とPLの方向性とのギャップが示唆された。 現代のPL技術が、コラボレーション、認知エンゲージメント、一般能力の発達など、現代教育の本質的要素を取り入れた方がよい分野を特定する。 現在のPLソリューションは、学習プロセスを支援するのに有効であるが、教育専門家が想定するPLは、単純な技術ツールを超えて、教育システムに全体的変化を必要とする。 最後に、ChatGPTのような大規模言語モデルの可能性について検討し、人工知能と、個人化学習に対する協調的かつ教師に熟練したアプローチをブレンドするハイブリッドモデルを提案する。

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