論文の概要: Artificial Intelligence Ecosystem for Automating Self-Directed Teaching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07300v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 19:00:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:19:34.457151
• Title: Artificial Intelligence Ecosystem for Automating Self-Directed Teaching
• Title（参考訳）: 自己指導型学習の自動化のための人工知能生態系
• Authors: Tejas Satish Gotavade,
• Abstract要約: 本研究は、自己指向学習を最適化するために設計された、革新的な人工知能駆動型教育概念を紹介する。 このシステムは、微調整されたAIモデルを活用して、カスタマイズされたロードマップ、自動プレゼンテーション生成、複雑な概念視覚化のための3次元モデリングを含む適応学習環境を作成する。
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• Abstract: This research introduces an innovative artificial intelligence-driven educational concept designed to optimize self-directed learning through personalized course delivery and automated teaching assistance. The system leverages fine-tuned AI models to create an adaptive learning environment that encompasses customized roadmaps, automated presentation generation, and three-dimensional modeling for complex concept visualization. By integrating real-time virtual assistance for doubt resolution, the platform addresses the immediate educational needs of learners while promoting autonomous learning practices. This study explores the psychological advantages of self-directed learning and demonstrates how AI automation can enhance educational outcomes through personalized content delivery and interactive support mechanisms. The research contributes to the growing field of educational technology by presenting a comprehensive framework that combines automated content generation, visual learning aids, and intelligent tutoring to create an efficient, scalable solution for modern educational needs. Preliminary findings suggest that this approach not only accommodates diverse learning styles but also strengthens student engagement and knowledge retention through its emphasis on self-paced, independent learning methodologies.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、パーソナライズされたコース配信と自動指導支援を通じて、自己指向学習を最適化するために設計された、革新的な人工知能駆動型教育概念を紹介する。 このシステムは、微調整されたAIモデルを活用して、カスタマイズされたロードマップ、自動プレゼンテーション生成、複雑な概念視覚化のための3次元モデリングを含む適応学習環境を作成する。 疑わしい解決のためのリアルタイム仮想支援を統合することで、プラットフォームは学習者の即時教育ニーズに対処し、自律的な学習の実践を促進する。 本研究は,自己指導型学習の心理的アドバンテージを探求し,個人化されたコンテンツ配信と対話的支援機構を通じて,AI自動化が教育成果をいかに向上させるかを実証する。 この研究は、自動化されたコンテンツ生成、視覚的な学習支援、インテリジェントなチューターを組み合わせた包括的なフレームワークを提示し、近代的な教育ニーズに対する効率的でスケーラブルなソリューションを作成することで、教育技術の分野の発展に貢献している。 予備的な知見は、このアプローチが多様な学習スタイルに適合するだけでなく、自己完結した独立した学習方法論に重点を置いて、学生のエンゲージメントと知識保持を強化することを示唆している。

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