論文の概要: Education in the Era of Neurosymbolic AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12763v1
• Date: Sat, 16 Nov 2024 19:18:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:26.459532
• Title: Education in the Era of Neurosymbolic AI
• Title（参考訳）: ニューロシンボリックAI時代の教育
• Authors: Chris Davis Jaldi, Eleni Ilkou, Noah Schroeder, Cogan Shimizu,
• Abstract要約: 我々は,ハイブリッドNAIアーキテクチャの重要な構成要素として,教育エージェントの独特な余裕を生かしたシステムを提案する。 我々は,NAI時代の教育によって,学習がよりアクセスしやすく,公平で,現実世界のスキルに適合するものになると結論づける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6468510459310326
• License:
• Abstract: Education is poised for a transformative shift with the advent of neurosymbolic artificial intelligence (NAI), which will redefine how we support deeply adaptive and personalized learning experiences. NAI-powered education systems will be capable of interpreting complex human concepts and contexts while employing advanced problem-solving strategies, all grounded in established pedagogical frameworks. This will enable a level of personalization in learning systems that to date has been largely unattainable at scale, providing finely tailored curricula that adapt to an individual's learning pace and accessibility needs, including the diagnosis of student understanding of subjects at a fine-grained level, identifying gaps in foundational knowledge, and adjusting instruction accordingly. In this paper, we propose a system that leverages the unique affordances of pedagogical agents -- embodied characters designed to enhance learning -- as critical components of a hybrid NAI architecture. To do so, these agents can thus simulate nuanced discussions, debates, and problem-solving exercises that push learners beyond rote memorization toward deep comprehension. We discuss the rationale for our system design and the preliminary findings of our work. We conclude that education in the era of NAI will make learning more accessible, equitable, and aligned with real-world skills. This is an era that will explore a new depth of understanding in educational tools.
• Abstract（参考訳）: 教育は、私たちが深く適応的でパーソナライズされた学習体験をどのようにサポートするかを再定義する、ニューロシンボリック人工知能(NAI)の出現とともに、変革的なシフトを狙う。 NAIを利用した教育システムは、高度な問題解決戦略を採用しながら、複雑な人間の概念や文脈を解釈することができる。 これにより、学習システムにおける個人化のレベルは、これまでほとんど達成不可能であったものとなり、個々の学習ペースやアクセシビリティニーズに適合する微調整されたカリキュラムが提供され、その中には、詳細なレベルでの生徒の理解の診断、基礎知識のギャップの特定、そしてそれに従って指導の調整が含まれます。 本稿では,ハイブリッドなNAIアーキテクチャの重要な構成要素として,教育エージェント(学習を促進するために設計された文字を具現化した)の独特な余裕を生かしたシステムを提案する。 そのために、これらのエージェントは、学習者が深い理解に向けて暗記するだけでなく、暗黙の議論、議論、問題解決のエクササイズをシミュレートすることができる。 システム設計の理論的根拠と,本研究の予備的成果について論じる。 我々は,NAI時代の教育によって,学習がよりアクセスしやすく,公平で,現実世界のスキルに適合するものになると結論づける。 この時代は教育ツールの理解の深みを探求するものだ。

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