論文の概要: Social Life Simulation for Non-Cognitive Skills Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00273v1
• Date: Wed, 1 May 2024 01:45:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:47:02.547150
• Title: Social Life Simulation for Non-Cognitive Skills Learning
• Title（参考訳）: 非認知的スキル学習のための社会生活シミュレーション
• Authors: Zihan Yan, Yaohong Xiang, Yun Huang,
• Abstract要約: 大型言語モデル(LLM)によって実現された対話型プラットフォームであるSimuLife++を紹介する。 このシステムでは、ユーザーは主人公として行動し、1つまたは複数のAIベースのキャラクターをさまざまな社会的シナリオで作り出すことができる。 その結果,サゲ剤の添加は物語の浸漬を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.730401608473805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Non-cognitive skills are crucial for personal and social life well-being, and such skill development can be supported by narrative-based (e.g., storytelling) technologies. While generative AI enables interactive and role-playing storytelling, little is known about how users engage with and perceive the use of AI in social life simulation for non-cognitive skills learning. To this end, we introduced SimuLife++, an interactive platform enabled by a large language model (LLM). The system allows users to act as protagonists, creating stories with one or multiple AI-based characters in diverse social scenarios. In particular, we expanded the Human-AI interaction to a Human-AI-AI collaboration by including a sage agent, who acts as a bystander to provide users with more insightful perspectives on their choices and conversations. Through a within-subject user study, we found that the inclusion of the sage agent significantly enhanced narrative immersion, according to the narrative transportation scale, leading to more messages, particularly in group chats. Participants' interactions with the sage agent were also associated with significantly higher scores in their perceived motivation, self-perceptions, and resilience and coping, indicating positive impacts on non-cognitive skills reflection. Participants' interview results further explained the sage agent's aid in decision-making, solving ethical dilemmas, and problem-solving; on the other hand, they suggested improvements in user control and balanced responses from multiple characters. We provide design implications on the application of generative AI in narrative solutions for non-cognitive skill development in broader social contexts.
• Abstract（参考訳）: 非認知的スキルは、個人的および社会的生活の幸福のために不可欠であり、そのようなスキル開発は物語に基づく技術(例えば、ストーリーテリング)によって支えられる。 生成型AIはインタラクティブでロールプレイングなストーリーテリングを可能にするが、非認知的スキル学習のための社会生活シミュレーションにおいてAIをどのように利用しているかは、ほとんど分かっていない。 そこで我々は,大規模言語モデル(LLM)によって実現された対話型プラットフォームであるSimuLife++を紹介した。 このシステムでは、ユーザーは主人公として行動し、1つまたは複数のAIベースのキャラクターをさまざまな社会的シナリオで作り出すことができる。 特に,人間とAIのインタラクションを人間-AI-AIのコラボレーションに拡張した。 本研究により,サゲエージェントの内包は物語伝達の規模に応じて物語の没入を著しく向上させ,特にグループチャットにおけるメッセージの増加につながった。 参加者とセージエージェントとの相互作用は、動機づけ、自己知覚、レジリエンスと対処において有意に高いスコアに関連付けられ、非認知的スキルの反映に肯定的な影響が示唆された。 参加者の面接結果は, 意思決定, 倫理的ジレンマの解決, 問題解決におけるサージエージェントの助力についてさらに説明し, また, ユーザコントロールの改善, 複数文字からのバランスの取れた応答についても示唆した。 我々は、より広い社会的文脈における非認知的スキル開発のための物語解法における生成的AIの適用に関する設計上の意味を提供する。

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