論文の概要: AI-powered Digital Framework for Personalized Economical Quality Learning at Scale
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04483v1
- Date: Wed, 20 Nov 2024 17:44:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-15 08:59:03.665324
- Title: AI-powered Digital Framework for Personalized Economical Quality Learning at Scale
- Title（参考訳）: 個人化経済品質学習のためのAIを活用したデジタルフレームワーク
- Authors: Mrzieh VatandoustMohammadieh, Mohammad Mahdi Mohajeri, Ali Keramati, Majid Nili Ahmadabadi,
- Abstract要約: 本稿では,Deep Learning(DL)理論に基づくAIを活用したデジタル学習フレームワークを提案する。
我々は、DLベースのデジタル学習環境を実装するのに不可欠な、科学とAIから派生した8つの重要な原則を概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7864304771129749
- License:
- Abstract: The disparity in access to quality education is significant, both between developed and developing countries and within nations, regardless of their economic status. Socioeconomic barriers and rapid changes in the job market further intensify this issue, highlighting the need for innovative solutions that can deliver quality education at scale and low cost. This paper addresses these challenges by proposing an AI-powered digital learning framework grounded in Deep Learning (DL) theory. The DL theory emphasizes learner agency and redefines the role of teachers as facilitators, making it particularly suitable for scalable educational environments. We outline eight key principles derived from learning science and AI that are essential for implementing DL-based Digital Learning Environments (DLEs). Our proposed framework leverages AI for learner modelling based on Open Learner Modeling (OLM), activity suggestions, and AI-assisted support for both learners and facilitators, fostering collaborative and engaging learning experiences. Our framework provides a promising direction for scalable, high-quality education globally, offering practical solutions to some of the AI-related challenges in education.
- Abstract（参考訳）: 良質な教育を受けることの格差は、発展途上国と発展途上国の両方で、経済状態に関係なく重要である。
社会経済の障壁と雇用市場の急激な変化がこの問題をさらに強化し、大規模かつ低コストで質教育を提供する革新的なソリューションの必要性を強調している。
本稿では,ディープラーニング(DL)理論に基づくAIによるデジタル学習フレームワークを提案することによって,これらの課題に対処する。
DL理論は学習機関を重視し、教師をファシリテーターとしての役割を再定義し、スケーラブルな教育環境に特に適している。
我々は、DLベースのデジタル学習環境(DLE)を実装する上で不可欠な、科学とAIの学習に由来する8つの重要な原則を概説する。
提案フレームワークは,オープンラーニングモデル(OLM)に基づく学習者モデリング,アクティビティ提案,学習者とファシリテータの双方に対するAI支援,協調的かつ活発な学習体験の育成にAIを活用する。
私たちのフレームワークは、世界中のスケーラブルで高品質な教育に有望な方向を提供し、教育におけるAI関連の課題に対する実践的な解決策を提供します。
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