論文の概要: Towards Educator-Driven Tutor Authoring: Generative AI Approaches for Creating Intelligent Tutor Interfaces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14713v1
- Date: Thu, 23 May 2024 15:46:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-24 14:16:19.434704
- Title: Towards Educator-Driven Tutor Authoring: Generative AI Approaches for Creating Intelligent Tutor Interfaces
- Title（参考訳）: 教育者主導型チュータオーサリングに向けて - インテリジェントチュータインターフェース構築のためのジェネレーティブAIアプローチ
- Authors: Tommaso Calo, Christopher J. MacLellan,
- Abstract要約: 我々は、教師インターフェイス作成において、教育者を支援するための生成AI機能を導入する。
提案手法では,Large Language Models (LLM) を利用して,チューターのレイアウトと内容を生成する。
小規模比較では,教師インタフェース設計の効率を高めるためのアプローチの可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31873871499564926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Intelligent Tutoring Systems (ITSs) have shown great potential in delivering personalized and adaptive education, but their widespread adoption has been hindered by the need for specialized programming and design skills. Existing approaches overcome the programming limitations with no-code authoring through drag and drop, however they assume that educators possess the necessary skills to design effective and engaging tutor interfaces. To address this assumption we introduce generative AI capabilities to assist educators in creating tutor interfaces that meet their needs while adhering to design principles. Our approach leverages Large Language Models (LLMs) and prompt engineering to generate tutor layout and contents based on high-level requirements provided by educators as inputs. However, to allow them to actively participate in the design process, rather than relying entirely on AI-generated solutions, we allow generation both at the entire interface level and at the individual component level. The former provides educators with a complete interface that can be refined using direct manipulation, while the latter offers the ability to create specific elements to be added to the tutor interface. A small-scale comparison shows the potential of our approach to enhance the efficiency of tutor interface design. Moving forward, we raise critical questions for assisting educators with generative AI capabilities to create personalized, effective, and engaging tutors, ultimately enhancing their adoption.
- Abstract（参考訳）: Intelligent Tutoring Systems(ITS)は、パーソナライズされた適応的な教育を提供する大きな可能性を示しているが、その普及は、専門的なプログラミングと設計スキルの必要性によって妨げられている。
既存のアプローチは、ドラッグアンドドロップを通じてコードのオーサリングを行わず、プログラミングの制限を克服するが、教育者は効果的なチューターインターフェイスを設計するために必要なスキルを持っていると仮定する。
この仮定に対処するために、私たちは、デザイン原則に固執しながら、彼らのニーズを満たすチューターインターフェースを作成する際に、教育者を支援するために、生成的AI機能を導入します。
提案手法は,Large Language Models (LLM) を利用して,教育者が入力として提供する高レベル要件に基づいて,チューターレイアウトと内容を生成する。
しかし、AI生成ソリューションに完全に依存するのではなく、設計プロセスに積極的に参加できるようにするため、インターフェース全体のレベルでも、個々のコンポーネントレベルでも生成することができる。
前者は、直接操作で洗練できる完全なインターフェースを備えた教育者を提供し、後者は、チューターインターフェイスに追加する特定の要素を作成する機能を提供する。
小規模比較では,教師インタフェース設計の効率を高めるためのアプローチの可能性を示している。
今後は、生成的AI能力を持つ教育者を支援して、パーソナライズされ、効果的で、魅力的な家庭教師を作るための重要な疑問を提起し、最終的に採用を拡大する。
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