論文の概要: Integrating LLMs in Gamified Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11458v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 14:47:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:04:53.738070
• Title: Integrating LLMs in Gamified Systems
• Title（参考訳）: ガミファイドシステムにおけるLCMの統合
• Authors: Carlos J. Costa,
• Abstract要約: このフレームワークは、タスクダイナミクス、ユーザエンゲージメント、報酬システムの改善に重点を置いている。 シミュレーション環境はフレームワークの適応性をテストし、現実世界のアプリケーションにその可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In this work, a thorough mathematical framework for incorporating Large Language Models (LLMs) into gamified systems is presented with an emphasis on improving task dynamics, user engagement, and reward systems. Personalized feedback, adaptive learning, and dynamic content creation are all made possible by integrating LLMs and are crucial for improving user engagement and system performance. A simulated environment tests the framework's adaptability and demonstrates its potential for real-world applications in various industries, including business, healthcare, and education. The findings demonstrate how LLMs can offer customized experiences that raise system effectiveness and user retention. This study also examines the difficulties this framework aims to solve, highlighting its importance in maximizing involvement and encouraging sustained behavioral change in a range of sectors.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)をゲーミフィケーションシステムに組み込むための詳細な数学的枠組みを提示し,タスクダイナミクス,ユーザエンゲージメント,報酬システムの改善に重点を置いている。 パーソナライズされたフィードバック,適応学習,動的コンテンツ生成は,LDMを統合することで実現され,ユーザエンゲージメントとシステムパフォーマンスの向上に不可欠である。 シミュレーション環境はフレームワークの適応性をテストし、ビジネス、医療、教育など様々な産業における実世界の応用の可能性を示す。 この結果は、LLMがシステムの有効性とユーザ維持を高めるカスタマイズされたエクスペリエンスを提供する方法を示している。 本研究は、この枠組みが解決しようとしている課題についても検討し、関与を最大化し、様々な分野における持続的な行動変化を促すことの重要性を強調した。

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