論文の概要: Transforming Engineering Education Using Generative AI and Digital Twin Technologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14433v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 07:16:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 05:39:23.718222
• Title: Transforming Engineering Education Using Generative AI and Digital Twin Technologies
• Title（参考訳）: 生成AIとディジタルツイン技術を用いた工学教育の変容
• Authors: Yu-Zheng Lin, Ahmed Hussain J Alhamadah, Matthew William Redondo, Karan Himanshu Patel, Sujan Ghimire, Banafsheh Saber Latibari, Soheil Salehi, Pratik Satam,
• Abstract要約: 本研究では,産業用デジタルツイン(DT)の教育への応用について検討する。 これは、認知領域におけるブルームの分類の異なる段階をDTモデルがどうサポートできるかに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.632032341649772
• License:
• Abstract: Digital twin technology, traditionally used in industry, is increasingly recognized for its potential to enhance educational experiences. This study investigates the application of industrial digital twins (DTs) in education, focusing on how DT models of varying fidelity can support different stages of Bloom's taxonomy in the cognitive domain. We align Bloom's six cognitive stages with educational levels: undergraduate studies for "Remember" and "Understand," master's level for "Apply" and "Analyze," and doctoral level for "Evaluate" and "Create." Low-fidelity DTs aid essential knowledge acquisition and skill training, providing a low-risk environment for grasping fundamental concepts. Medium-fidelity DTs offer more detailed and dynamic simulations, enhancing application skills and problem-solving. High-fidelity DTs support advanced learners by replicating physical phenomena, allowing for innovative design and complex experiments. Within this framework, large language models (LLMs) serve as mentors, assessing progress, filling knowledge gaps, and assisting with DT interactions, parameter setting, and debugging. We evaluate the educational impact using the Kirkpatrick Model, examining how each DT model's fidelity influences learning outcomes. This framework helps educators make informed decisions on integrating DTs and LLMs to meet specific learning objectives.
• Abstract（参考訳）: デジタルツインテクノロジーは、伝統的に産業で使われてきたが、教育経験を高める可能性をますます認識している。 本研究では, 教育における産業用デジタルツイン(DT)の応用について検討し, 認知領域におけるブルームの分類学の異なる段階をDTモデルがいかに支援できるかに着目した。 我々は,ブルームの6つの認知段階を,「記憶」と「理解」の学部研究,「応用」と「分析」の修士レベル,「評価」と「評価」の博士レベルに合わせる。 低忠実度DTは、基本的な知識獲得とスキルトレーニングを支援し、基本的な概念を把握するためのリスクの低い環境を提供する。 中忠実度DTは、より詳細でダイナミックなシミュレーションを提供し、アプリケーションスキルと問題解決を強化します。 高忠実度DTは、物理現象を複製することで高度な学習者をサポートし、革新的な設計と複雑な実験を可能にする。 このフレームワーク内では、大規模言語モデル(LLM)がメンターとして機能し、進捗を評価し、知識ギャップを埋め、DTインタラクション、パラメータ設定、デバッグを支援する。 カークパトリックモデルを用いて教育効果を評価し,各DTモデルの忠実度が学習結果に与える影響について検討した。 このフレームワークは、特定の学習目標を満たすためにDTとLLMを統合することについて、教育者が情報的な決定を下すのに役立つ。

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