論文の概要: SocratiQ: A Generative AI-Powered Learning Companion for Personalized Education and Broader Accessibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00341v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 06:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:01:52.080081
• Title: SocratiQ: A Generative AI-Powered Learning Companion for Personalized Education and Broader Accessibility
• Title（参考訳）: SocratiQ: パーソナライズされた教育とより幅広いアクセシビリティのためのAI駆動学習コンパニオン
• Authors: Jason Jabbour, Kai Kleinbard, Olivia Miller, Robert Haussman, Vijay Janapa Reddi,
• Abstract要約: 本稿では、適応学習技術を通じてソクラティック手法を実装するAIを活用した教育アシスタントであるソクラティQを紹介する。 このシステムは、生徒の反応と理解パターンに基づいて、パーソナライズされた学習経路を動的に生成する、新しい生成AIベースの学習フレームワークを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.850805347542054
• License:
• Abstract: Traditional educational approaches often struggle to provide personalized and interactive learning experiences on a scale. In this paper, we present SocratiQ, an AI-powered educational assistant that addresses this challenge by implementing the Socratic method through adaptive learning technologies. The system employs a novel Generative AI-based learning framework that dynamically creates personalized learning pathways based on student responses and comprehension patterns. We provide an account of our integration methodology, system architecture, and evaluation framework, along with the technical and pedagogical challenges encountered during implementation and our solutions. Although our implementation focuses on machine learning systems education, the integration approaches we present can inform similar efforts across STEM fields. Through this work, our goal is to advance the understanding of how generative AI technologies can be designed and systematically incorporated into educational resources.
• Abstract（参考訳）: 従来の教育的アプローチは、パーソナライズされたインタラクティブな学習体験をスケールで提供するのに苦労することが多い。 本稿では、適応学習技術を用いてソクラティック手法を実装することで、この課題に対処するAIを活用した教育アシスタントであるソクラティQを紹介する。 このシステムは、生徒の反応と理解パターンに基づいて、パーソナライズされた学習経路を動的に生成する、新しい生成AIベースの学習フレームワークを採用している。 私たちの統合方法論、システムアーキテクチャ、評価フレームワーク、そして実装とソリューションで直面する技術的および教育的な課題について説明します。 本実装では、機械学習システム教育に重点を置いているが、STEM分野全体でも同様の取り組みを報告できる。 この研究を通じて、我々の目標は、生成的AI技術をどのように設計し、体系的に教育資源に組み込むことができるかを理解することにある。

関連論文リスト

• Education in the Era of Neurosymbolic AI [0.6468510459310326]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-16T19:18:39Z)
• Artificial Intelligence Ecosystem for Automating Self-Directed Teaching [0.0]
  本研究は、自己指向学習を最適化するために設計された、革新的な人工知能駆動型教育概念を紹介する。 このシステムは、微調整されたAIモデルを活用して、カスタマイズされたロードマップ、自動プレゼンテーション生成、複雑な概念視覚化のための3次元モデリングを含む適応学習環境を作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T19:00:22Z)
• From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents [78.15899922698631]
  MAIC(Massive AI-empowered Course)は、LLM駆動のマルチエージェントシステムを活用して、AIが強化された教室を構築するオンライン教育の新たな形態である。 中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T13:22:51Z)
• Towards Automated Knowledge Integration From Human-Interpretable Representations [55.2480439325792]
  我々は,情報メタ学習の原理を理論的に導入・動機付けし,自動的かつ制御可能な帰納バイアス選択を可能にする。 データ効率と一般化を改善するための情報メタラーニングのメリットと限界を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T15:08:37Z)
• Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [58.690250000579496]
  我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。 我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献するだろうと論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T23:54:51Z)
• Toward enriched Cognitive Learning with XAI [44.99833362998488]
  本稿では,人工知能(AI)ツールによる認知学習のためのインテリジェントシステム(CL-XAI)を提案する。 CL-XAIの使用は、学習者が問題解決スキルを高めるために問題に取り組むゲームインスパイアされた仮想ユースケースで説明される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T16:13:47Z)
• Multimodality of AI for Education: Towards Artificial General Intelligence [14.121655991753483]
  マルチモーダル人工知能(AI)アプローチは、教育的文脈における人工知能(AGI)の実現に向けた道を歩んでいる。 この研究は、認知フレームワーク、高度な知識表現、適応学習機構、多様なマルチモーダルデータソースの統合など、AGIの重要な側面を深く掘り下げている。 本稿は、AGI開発における今後の方向性と課題に関する洞察を提供する、教育におけるマルチモーダルAIの役割の意味についても論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T23:32:55Z)
• Self-organizing Democratized Learning: Towards Large-scale Distributed Learning Systems [71.14339738190202]
  民主化された学習(Dem-AI)は、大規模な分散および民主化された機械学習システムを構築するための基本原則を備えた全体主義的哲学を定めている。 本稿では,Dem-AI哲学にヒントを得た分散学習手法を提案する。 提案アルゴリズムは,従来のFLアルゴリズムと比較して,エージェントにおける学習モデルの一般化性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:34:48Z)
• Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
  民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。 ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。 本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)

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。