論文の概要: Enhancing Higher Education with Generative AI: A Multimodal Approach for Personalised Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07401v1
- Date: Tue, 11 Feb 2025 09:29:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-12 14:06:43.181756
- Title: Enhancing Higher Education with Generative AI: A Multimodal Approach for Personalised Learning
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIによる高等教育の強化--パーソナライズドラーニングのためのマルチモーダルアプローチ
- Authors: Johnny Chan, Yuming Li,
- Abstract要約: 本研究は,高等教育分野におけるジェネレーティブAI(GenAI)の可能性を探るものである。
我々は、幅広い教育的クエリに対処するGenAIの可能性を示す。
本研究は,実践的なWebアプリケーションを実証することにより,よりダイナミックで応答性の高い教育環境を育成するために,GenAI技術を統合することの必須事項を浮き彫りにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.334887570960192
- License:
- Abstract: This research explores the opportunities of Generative AI (GenAI) in the realm of higher education through the design and development of a multimodal chatbot for an undergraduate course. Leveraging the ChatGPT API for nuanced text-based interactions and Google Bard for advanced image analysis and diagram-to-code conversions, we showcase the potential of GenAI in addressing a broad spectrum of educational queries. Additionally, the chatbot presents a file-based analyser designed for educators, offering deep insights into student feedback via sentiment and emotion analysis, and summarising course evaluations with key metrics. These combinations highlight the crucial role of multimodal conversational AI in enhancing teaching and learning processes, promising significant advancements in educational adaptability, engagement, and feedback analysis. By demonstrating a practical web application, this research underlines the imperative for integrating GenAI technologies to foster more dynamic and responsive educational environments, ultimately contributing to improved educational outcomes and pedagogical strategies.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,大学院におけるマルチモーダルチャットボットの設計と開発を通じて,高等教育領域におけるジェネレーティブAI(GenAI)の活用の可能性を探るものである。
テキストベースインタラクションのためのChatGPT APIと、高度な画像解析とダイアグラム・トゥ・コード変換のためのGoogle Bardを活用して、幅広い教育クエリに対処するGenAIの可能性を示す。
さらに、このチャットボットは、教育者向けに設計されたファイルベースのアナライザを提供し、感情分析や感情分析を通じて学生のフィードバックに対する深い洞察を提供し、コース評価を重要な指標と要約する。
これらの組み合わせは、教育と学習プロセスの強化におけるマルチモーダルな会話AIの重要な役割を強調し、教育適応性、エンゲージメント、フィードバック分析の大幅な進歩を約束する。
本研究は, 実践的なWebアプリケーションを実証することにより, よりダイナミックで応答性の高い教育環境を育成するためのGenAI技術の統合の必須条件を明らかにし, 究極的には教育成果と教育戦略の改善に寄与する。
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