論文の概要: Foundation Models for Education: Promises and Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10959v1
- Date: Mon, 8 Apr 2024 15:59:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 08:39:42.490291
- Title: Foundation Models for Education: Promises and Prospects
- Title（参考訳）: 教育のための基礎モデル:約束と展望
- Authors: Tianlong Xu, Richard Tong, Jing Liang, Xing Fan, Haoyang Li, Qingsong Wen,
- Abstract要約: 本稿では,パーソナライズされた学習,教育の不平等,推論能力などの基礎モデルの強みについて論じる。
AIの過信と創造性のリスクと機会を強調します。
我々は、教育の基盤モデルが人間とAIの能力を調和させ、動的で包括的で適応的な教育エコシステムを育む未来を構想する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.75073974210808
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the advent of foundation models like ChatGPT, educators are excited about the transformative role that AI might play in propelling the next education revolution. The developing speed and the profound impact of foundation models in various industries force us to think deeply about the changes they will make to education, a domain that is critically important for the future of humans. In this paper, we discuss the strengths of foundation models, such as personalized learning, education inequality, and reasoning capabilities, as well as the development of agent architecture tailored for education, which integrates AI agents with pedagogical frameworks to create adaptive learning environments. Furthermore, we highlight the risks and opportunities of AI overreliance and creativity. Lastly, we envision a future where foundation models in education harmonize human and AI capabilities, fostering a dynamic, inclusive, and adaptive educational ecosystem.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTのような基礎モデルの出現により、教育者はAIが次の教育革命を推進しているかもしれない変革的な役割に興奮している。
様々な産業における基盤モデルの発展速度と大きな影響は、人類の未来にとって重要な領域である教育への変化について深く考えることを強いる。
本稿では、パーソナライズされた学習、教育不平等、推論能力などの基礎モデルの強みと、AIエージェントと教育フレームワークを統合して適応的な学習環境を構築する教育に適したエージェントアーキテクチャの開発について論じる。
さらに、AI過信と創造性のリスクと機会を強調します。
最後に、教育の基盤モデルが人間とAIの能力を調和させ、動的で包括的で適応的な教育エコシステムを育む未来を構想する。
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