論文の概要: Leveraging Virtual Reality and AI Tutoring for Language Learning: A Case Study of a Virtual Campus Environment with OpenAI GPT Integration with Unity 3D
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12619v1
- Date: Tue, 19 Nov 2024 16:26:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-20 13:36:15.792782
- Title: Leveraging Virtual Reality and AI Tutoring for Language Learning: A Case Study of a Virtual Campus Environment with OpenAI GPT Integration with Unity 3D
- Title(参考訳): 言語学習のためのバーチャルリアリティとAIチューニングの活用:OpenAI GPTとUnity 3Dの統合による仮想キャンパス環境を事例として
- Authors: Adithya TG, Abhinavaram N, Gowri Srinivasa,
- Abstract要約: We have developed a scenario that have a virtual campus environment using Unity。
この仮想環境内には、OpenAIのGPTモデルを利用したAIチューターがあります。
これは、GPTが言語翻訳を処理できるため、ヒンディー語で言語学習のサポートを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: This paper presents a new approach to multiple language learning, with Hindi the language to be learnt in our case, by using the integration of virtual reality environments and AI enabled tutoring systems using OpenAIs GPT api calls. We have developed a scenario which has a virtual campus environment using Unity which focuses on a detailed representation of our universitys buildings 11th floor, where most of the cultural and technological activities take place. Within this virtual environment that we have created, we have an AI tutor powered by OpenAI's GPT model which was called using an api which moves around with the user. This provided language learning support in Hindi, as GPT is able to take care of language translation. Our approach mainly involves utilising speech to text, text to text conversion and text to speech capabilities to facilitate real time interaction between users and the AI tutor in the presence of internet. This research demonstrates the use of combining VR technology with AI tutoring for immersive language learning experiences and provides interaction.
- Abstract(参考訳): 本稿では,OpenAI の GPT api コールを用いて,仮想現実環境とAI を利用した学習システムを統合することで,Hindi を用いた多言語学習の新たなアプローチを提案する。
我々は,大学建物11階の詳細な表現に焦点を当てたUnityを用いた仮想キャンパス環境のシナリオを開発した。
私たちが作成したこの仮想環境の中では、OpenAIのGPTモデルを利用したAIチューターが存在します。
これは、GPTが言語翻訳を処理できるため、ヒンディー語で言語学習のサポートを提供する。
我々のアプローチは、主にテキスト、テキスト、テキストの変換、テキストから音声への変換を利用して、インターネットの存在下でのユーザとAI教師とのリアルタイムインタラクションを促進する。
本研究は,没入型言語学習体験において,VR技術とAI学習を組み合わせることで,インタラクションを実現することを実証する。
関連論文リスト
- Generative AI, Pragmatics, and Authenticity in Second Language Learning [0.0]
生成的AI(Artificial Intelligence)を言語学習と教育に統合する上で、明らかなメリットがある。
しかし、AIシステムが人間の言語に耐える方法のため、人間と同じ社会的認識を持つ言語を使えるような、生きた経験が欠けている。
言語や文化のバイアスは、そのトレーニングデータに基づいて構築されており、主に英語であり、主に西洋の情報源から来ている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-18T11:58:03Z) - Multimodal 3D Fusion and In-Situ Learning for Spatially Aware AI [10.335943413484815]
拡張現実における仮想世界と物理世界のシームレスな統合は、物理的な環境を意味的に「理解する」システムから恩恵を受ける。
本稿では,意味的知識と言語的知識を幾何学的表現と一体化する多モード3Dオブジェクト表現を提案する。
提案システムの有用性を,Magic Leap 2上の2つの実世界のARアプリケーションを用いて実証する:a) 自然言語を用いた物理環境における空間探索,b) 時間とともにオブジェクトの変化を追跡するインテリジェントなインベントリシステム。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-06T23:25:21Z) - VR-GPT: Visual Language Model for Intelligent Virtual Reality Applications [2.5022287664959446]
本研究では,VR環境における視覚言語モデルを用いたユーザインタラクションとタスク効率向上のための先駆的アプローチを提案する。
本システムは,視覚的テキスト命令に頼ることなく,自然言語処理によるリアルタイム・直感的なユーザインタラクションを支援する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-19T12:56:00Z) - Distributed agency in second language learning and teaching through generative AI [0.0]
ChatGPTは、テキストまたは音声形式のチャットを通じて非公式な第二言語プラクティスを提供することができる。
インストラクタはAIを使って、さまざまなメディアで学習と評価材料を構築することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-29T14:55:40Z) - Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds [70.97268311053328]
私たちのゴールは、シミュレーションされた3D環境で人間ができることを何でも達成できるエージェントを開発することです。
我々のアプローチは、最小限の仮定を示唆しながら、言語駆動の一般性に焦点を当てている。
我々のエージェントは、汎用的なヒューマンライクなインタフェースを使って、リアルタイムで環境と対話する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T17:50:32Z) - Video as the New Language for Real-World Decision Making [100.68643056416394]
ビデオデータは、言語で表現しにくい物理世界に関する重要な情報をキャプチャする。
ビデオは、インターネットの知識を吸収し、多様なタスクを表現できる統一インターフェースとして機能する。
ロボット工学、自動運転、科学といった分野における大きなインパクトの機会を特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-27T02:05:29Z) - Learning to Model the World with Language [100.76069091703505]
人間と対話し、世界で行動するためには、エージェントは人々が使用する言語の範囲を理解し、それを視覚の世界に関連付ける必要がある。
私たちのキーとなるアイデアは、エージェントが将来を予測するのに役立つ信号として、このような多様な言語を解釈すべきである、ということです。
我々は、将来のテキストや画像表現を予測するマルチモーダル世界モデルを学ぶエージェントであるDynalangでこれをインスタンス化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T17:57:49Z) - Build-a-Bot: Teaching Conversational AI Using a Transformer-Based Intent
Recognition and Question Answering Architecture [15.19996462016215]
本稿では、自然言語パイプラインを用いて、独自の学校カリキュラムに基づく質問に答えるためにカスタマイズされたモデルを訓練することで、人工知能の原理を学習するためのインタフェースを提案する。
このパイプラインは、AIエージェントを作成しながら、これらのプロセスのそれぞれを通じて、学生のデータ収集、データ拡張、意図認識、質問応答を教える。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-14T22:57:44Z) - Artificial Intelligence for the Metaverse: A Survey [66.57225253532748]
まず、機械学習アルゴリズムやディープラーニングアーキテクチャを含むAIの予備と、メタバースにおけるその役割について紹介する。
次に、メタバースの可能性を秘めた6つの技術的側面に関するAIベースの手法に関する包括的調査を行う。
医療、製造業、スマートシティ、ゲームなどのAI支援アプリケーションは、仮想世界に展開するために研究されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T03:34:56Z) - Neural Approaches to Conversational Information Retrieval [94.77863916314979]
会話情報検索(CIR)システムは、会話インタフェースを備えた情報検索(IR)システムである。
近年のディープラーニングの進歩により、自然言語処理(NLP)と会話型AIが大幅に改善されている。
この本は、ここ数年で開発された神経アプローチに焦点を当てた、CIRの最近の進歩を調査します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-13T19:04:59Z) - GenNI: Human-AI Collaboration for Data-Backed Text Generation [102.08127062293111]
Table2Textシステムは、機械学習を利用した構造化データに基づいてテキスト出力を生成する。
GenNI (Generation Negotiation Interface) は、対話型ビジュアルシステムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-19T18:07:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。