論文の概要: Personalizing Education through an Adaptive LMS with Integrated LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08655v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 22:42:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 05:04:37.563522
• Title: Personalizing Education through an Adaptive LMS with Integrated LLMs
• Title（参考訳）: 統合LLMを用いた適応型LMSによる教育のパーソナライズ
• Authors: Kyle Spriggs, Meng Cheng Lau, Kalpdrum Passi,
• Abstract要約: 本稿では,学習管理システム (LMS) における大規模言語モデル (LLM) の統合について検討し,様々な教育段階の学習者を対象とした適応型学習管理システム (ALMS) を開発した。 提案システムは、AIの柔軟性を活用して、各ユーザの進化するニーズに合わせてカスタマイズ可能な学習環境を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The widespread adoption of large language models (LLMs) marks a transformative era in technology, especially within the educational sector. This paper explores the integration of LLMs within learning management systems (LMSs) to develop an adaptive learning management system (ALMS) personalized for individual learners across various educational stages. Traditional LMSs, while facilitating the distribution of educational materials, fall short in addressing the nuanced needs of diverse student populations, particularly in settings with limited instructor availability. Our proposed system leverages the flexibility of AI to provide a customizable learning environment that adjusts to each user's evolving needs. By integrating a suite of general-purpose and domain-specific LLMs, this system aims to minimize common issues such as factual inaccuracies and outdated information, characteristic of general LLMs like OpenAI's ChatGPT. This paper details the development of an ALMS that not only addresses privacy concerns and the limitations of existing educational tools but also enhances the learning experience by maintaining engagement through personalized educational content.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の普及は、特に教育分野における技術革新の時代を象徴している。 本稿では、学習管理システム(LMS)におけるLLMの統合について検討し、様々な教育段階の学習者を対象とした適応学習管理システム(ALMS)を開発した。 従来のLMSは、教育資料の配布を促進する一方で、様々な学生のニーズ、特にインストラクターの可用性が制限された環境では、不足している。 提案システムは、AIの柔軟性を活用して、各ユーザの進化するニーズに合わせてカスタマイズ可能な学習環境を提供する。 汎用LLMとドメイン固有LLMの統合により,OpenAIのChatGPTのような汎用LLMの特徴である,事実的不正確な情報や時代遅れ情報などの共通問題を最小化することを目的としている。 本稿では、プライバシー問題や既存の教育ツールの限界に対処するだけでなく、パーソナライズされた教育コンテンツを通じてエンゲージメントを維持することで学習体験を向上させるALMSの開発について詳述する。

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