論文の概要: Ancient Greek Technology: An Immersive Learning Use Case Described Using a Co-Intelligent Custom ChatGPT Assistant
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04110v1
- Date: Thu, 06 Feb 2025 14:35:42 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 14:31:43.073534
- Title: Ancient Greek Technology: An Immersive Learning Use Case Described Using a Co-Intelligent Custom ChatGPT Assistant
- Title（参考訳）: 古代ギリシアのテクノロジー: インテリジェントなカスタムチャットGPTアシスタントを使って記述した没入型学習用ユースケース
- Authors: Vlasis Kasapakis, Leonel Morgado,
- Abstract要約: 本稿では,構造化事例報告が,没入型学習文学への新たな貢献であることを示す。
本報告では,ChatGPTアシスタントの使用は,最終ILCSのチームメンバーのコヒーレンスと品質を著しく向上させるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Achieving consistency in immersive learning case descriptions is essential but challenging due to variations in research focus, methodology, and researchers' background. We address these challenges by leveraging the Immersive Learning Case Sheet (ILCS), a methodological instrument to standardize case descriptions, that we applied to an immersive learning case on ancient Greek technology in VRChat. Research team members had differing levels of familiarity with the ILCS and the case content, so we developed a custom ChatGPT assistant to facilitate consistent terminology and process alignment across the team. This paper constitutes an example of how structured case reports can be a novel contribution to immersive learning literature. Our findings demonstrate how the ILCS supports structured reflection and interpretation of the case. Further we report that the use of a ChatGPT assistant significantly sup-ports the coherence and quality of the team members development of the final ILCS. This exposes the potential of employing AI-driven tools to enhance collaboration and standardization of research practices in qualitative educational research. However, we also discuss the limitations and challenges, including reliance on AI for interpretive tasks and managing varied levels of expertise within the team. This study thus provides insights into the practical application of AI in standardizing immersive learning research processes.
- Abstract（参考訳）: 没入型学習事例記述における一貫性の達成は不可欠だが,研究の焦点,方法論,研究者の背景が変化しているため困難である。
ケース記述を標準化するための方法論であるImmersive Learning Case Sheet (ILCS)を活用することでこれらの課題に対処し、VRChatの古代ギリシア技術に関する没入型学習ケースに適用した。
研究チームのメンバはILCSとケースの内容に馴染みのレベルが異なるため、チーム間で一貫した用語やプロセスアライメントを容易にするカスタムのChatGPTアシスタントを開発しました。
本稿では,構造化事例報告が,没入型学習文学への新たな貢献であることを示す。
本研究は,ILCSが構造的リフレクションと症例の解釈をどのようにサポートするかを示すものである。
さらに、ChatGPTアシスタントの使用は、最終ILCSの開発メンバーのコヒーレンスと品質を著しく向上させると報告した。
これは、定性的な教育研究における研究プラクティスのコラボレーションと標準化を強化するために、AI駆動のツールを採用する可能性を明らかにする。
しかし、私たちは、解釈タスクに対するAIへの依存や、チーム内のさまざまなレベルの専門知識の管理など、制限や課題についても議論しています。
そこで本研究では,没入型学習研究プロセスの標準化におけるAIの実践的応用に関する知見を提供する。
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