論文の概要: PRISM: A Personalized, Rapid, and Immersive Skill Mastery framework for personalizing experiential learning through Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14433v2
• Date: Sat, 26 Jul 2025 04:50:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 14:15:45.036073
• Title: PRISM: A Personalized, Rapid, and Immersive Skill Mastery framework for personalizing experiential learning through Generative AI
• Title（参考訳）: PRISM: ジェネレーティブAIによる経験的学習をパーソナライズするためのパーソナライズ、迅速、そして没入的なスキル習得フレームワーク
• Authors: Yu-Zheng Lin, Karan Patel, Ahmed Hussain J Alhamadah, Bono Po-Jen Shih, Matthew William Redondo, David Rafael Vidal Corona, Banafsheh Saber Latibari, Jesus Pacheco, Soheil Salehi, Pratik Satam,
• Abstract要約: PRISMは、gen-AIとDigital Twins(DT)を活用して、適応的で経験的な学習を提供するスケーラブルなフレームワークである。 PRISMは感情分析とRAG(Retrieval-Augmented Generation)を統合し、学習者の理解を監視し、学習目標を満たすためにコンテンツを動的に調整する。 GPT-4は教師と学生の対話におけるゼロショット感情分析において91%のF1を達成するのに対し、GPT-3.5は非公式言語では頑健に機能することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4022583182501593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The rise of generative AI (gen-AI) is transforming industries, particularly in education and workforce training. This chapter introduces PRISM (Personalized, Rapid, and Immersive Skill Mastery), a scalable framework leveraging gen-AI and Digital Twins (DTs) to deliver adaptive, experiential learning. PRISM integrates sentiment analysis and Retrieval-Augmented Generation (RAG) to monitor learner comprehension and dynamically adjust content to meet course objectives. We further present the Multi-Fidelity Digital Twin for Education (MFDT-E) framework, aligning DT fidelity levels with Bloom's Taxonomy and the Kirkpatrick evaluation model to support undergraduate, master's, and doctoral training. Experimental validation shows that GPT-4 achieves 91 percent F1 in zero-shot sentiment analysis of teacher-student dialogues, while GPT-3.5 performs robustly in informal language contexts. Additionally, the system's effectiveness and scalability for immersive Industry 4.0 training are demonstrated through four VR modules: Home Scene, Factory Floor Tour, Capping Station DT, and PPE Inspection Training. These results highlight the potential of integrating generative AI with digital twins to enable personalized, efficient, and scalable education.
• Abstract（参考訳）: 生成的AI(gen-AI)の台頭は、特に教育や労働訓練において産業を変革させている。 この章ではPRISM(Personalized, Rapid, and Immersive Skill Mastery)を紹介します。 PRISMは感情分析とRAG(Retrieval-Augmented Generation)を統合し、学習者の理解を監視し、学習目標を満たすためにコンテンツを動的に調整する。 さらに,MFDT-E(Multi-Fidelity Digital Twin for Education)フレームワークをBloom's TaxonomyとKirkpatrick評価モデルに整合させて,学部・修士課程・博士研修を支援する。 GPT-4は教師と学生の対話におけるゼロショット感情分析において91%のF1を達成するのに対し、GPT-3.5は非公式言語では頑健に機能することを示した。 また、4つのVRモジュール(ホームシーン、ファクトリーフロアツアー、キャッピングステーションDT、PPEインスペクショントレーニング)を通じて、没入型産業4.0トレーニングの有効性とスケーラビリティを実証した。 これらの結果は、生成AIとデジタル双生児を統合することで、パーソナライズされ、効率的でスケーラブルな教育を可能にする可能性を浮き彫りにしている。

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