論文の概要: TigerGPT: A New AI Chatbot for Adaptive Campus Climate Surveys

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13925v1
• Date: Fri, 11 Apr 2025 21:27:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.661995
• Title: TigerGPT: A New AI Chatbot for Adaptive Campus Climate Surveys
• Title（参考訳）: TigerGPT: 適応型キャンパス気候調査のためのAIチャットボット
• Authors: Jinwen Tang, Songxi Chen, Yi Shang,
• Abstract要約: TigerGPTは視覚要素に富んだ適応的文脈認識対話を生成する。 従来の静的サーベイフォームと比較して、より詳細なフィードバックを提供する。 ほとんどの参加者はTigerGPTをエンゲージメントとユーザフレンドリーと表現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5566524830295307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Campus climate surveys play a pivotal role in capturing how students, faculty, and staff experience university life, yet traditional methods frequently suffer from low participation and minimal follow-up. We present TigerGPT, a new AI chatbot that generates adaptive, context-aware dialogues enriched with visual elements. Through real-time follow-up prompts, empathetic messaging, and flexible topic selection, TigerGPT elicits more in-depth feedback compared to traditional static survey forms. Based on established principles of conversational design, the chatbot employs empathetic cues, bolded questions, and user-driven topic selection. It retains some role-based efficiency (e.g., collecting user role through quick clicks) but goes beyond static scripts by employing GenAI adaptiveness. In a pilot study with undergraduate students, we collected both quantitative metrics (e.g., satisfaction ratings) and qualitative insights (e.g., written comments). Most participants described TigerGPT as engaging and user-friendly; about half preferred it over conventional surveys, attributing this preference to its personalized conversation flow and supportive tone. The findings indicate that an AI survey chatbot is promising in gaining deeper insight into campus climate.
• Abstract（参考訳）: キャンパスの気候調査は、学生、教員、スタッフが大学生活をいかに経験するかを捉える上で重要な役割を担っているが、伝統的な手法は、しばしば低い参加と最小限のフォローアップに悩まされる。 視覚要素に富んだ適応型文脈認識対話を生成する新しいAIチャットボットであるTigerGPTを提示する。 リアルタイムのフォローアッププロンプト、共感メッセージング、フレキシブルなトピック選択を通じて、TigerGPTは従来の静的サーベイフォームよりも深いフィードバックを提供する。 会話設計の確立した原則に基づいて、チャットボットは共感的な手がかり、大胆な質問、ユーザー主導のトピック選択を採用する。 ロールベースの効率性(例えば、クイッククリックによるユーザロールの収集)は保ちますが、GenAI適応性を利用することで静的スクリプトを超えます。 大学生を対象としたパイロットスタディでは,定量的指標(例えば,評価評価)と質的洞察(例えば,コメント)の両方を収集した。 ほとんどの参加者は、TigerGPTをエンゲージメントとユーザフレンドリで、従来の調査よりも約半数が好んでおり、個人化された会話の流れとサポート的なトーンにこの嗜好をもたらした。 この結果は、AI調査チャットボットがキャンパスの気候についてより深い洞察を得ることを約束していることを示している。

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