論文の概要: From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03512v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 13:22:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 20:28:22.314973
- Title: From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents
- Title（参考訳）: MOOCからMAICへ:LLMエージェントによるオンライン教育と学習の再構築
- Authors: Jifan Yu, Zheyuan Zhang, Daniel Zhang-li, Shangqing Tu, Zhanxin Hao, Rui Miao Li, Haoxuan Li, Yuanchun Wang, Hanming Li, Linlu Gong, Jie Cao, Jiayin Lin, Jinchang Zhou, Fei Qin, Haohua Wang, Jianxiao Jiang, Lijun Deng, Yisi Zhan, Chaojun Xiao, Xusheng Dai, Xuan Yan, Nianyi Lin, Nan Zhang, Ruixin Ni, Yang Dang, Lei Hou, Yu Zhang, Xu Han, Manli Li, Juanzi Li, Zhiyuan Liu, Huiqin Liu, Maosong Sun,
- Abstract要約: MAIC(Massive AI-empowered Course)は、LLM駆動のマルチエージェントシステムを活用して、AIが強化された教室を構築するオンライン教育の新たな形態である。
中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.15899922698631
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Since the first instances of online education, where courses were uploaded to accessible and shared online platforms, this form of scaling the dissemination of human knowledge to reach a broader audience has sparked extensive discussion and widespread adoption. Recognizing that personalized learning still holds significant potential for improvement, new AI technologies have been continuously integrated into this learning format, resulting in a variety of educational AI applications such as educational recommendation and intelligent tutoring. The emergence of intelligence in large language models (LLMs) has allowed for these educational enhancements to be built upon a unified foundational model, enabling deeper integration. In this context, we propose MAIC (Massive AI-empowered Course), a new form of online education that leverages LLM-driven multi-agent systems to construct an AI-augmented classroom, balancing scalability with adaptivity. Beyond exploring the conceptual framework and technical innovations, we conduct preliminary experiments at Tsinghua University, one of China's leading universities. Drawing from over 100,000 learning records of more than 500 students, we obtain a series of valuable observations and initial analyses. This project will continue to evolve, ultimately aiming to establish a comprehensive open platform that supports and unifies research, technology, and applications in exploring the possibilities of online education in the era of large model AI. We envision this platform as a collaborative hub, bringing together educators, researchers, and innovators to collectively explore the future of AI-driven online education.
- Abstract（参考訳）: オンライン教育の最初の例では、アクセス可能で共有可能なオンラインプラットフォームにコースがアップロードされた。
パーソナライズされた学習が依然として改善の可能性を秘めていることを認識し、新しいAI技術はこの学習形式に継続的に統合され、教育勧告やインテリジェントなチュータリングなど、さまざまな教育AIアプリケーションを生み出している。
大規模言語モデル(LLM)におけるインテリジェンス(インテリジェンス)の出現により、これらの教育強化は統合された基礎モデルの上に構築され、より深い統合を可能にした。
そこで本研究では,LLM駆動型マルチエージェントシステムを活用して,拡張性と適応性とを両立させる,MAIC(Massive AI-empowered Course)を提案する。
概念的枠組みと技術革新を探求するだけでなく、中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行っている。
500人以上の学生の10万人以上の学習記録から、一連の貴重な観察と初期分析を得た。
このプロジェクトは今後も進化を続け、最終的には、大規模なモデルAIの時代におけるオンライン教育の可能性を探究する研究、技術、アプリケーションをサポートし、統合する、包括的なオープンプラットフォームを確立することを目指している。
私たちはこのプラットフォームをコラボレーティブハブとして考えており、教育者、研究者、イノベーターをまとめて、AIによるオンライン教育の未来を探求します。
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