論文の概要: Evolution of AI in Education: Agentic Workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20082v1
• Date: Fri, 25 Apr 2025 13:44:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.569906
• Title: Evolution of AI in Education: Agentic Workflows
• Title（参考訳）: 教育におけるAIの進化:エージェントワークフロー
• Authors: Firuz Kamalov, David Santandreu Calonge, Linda Smail, Dilshod Azizov, Dimple R. Thadani, Theresa Kwong, Amara Atif,
• Abstract要約: 人工知能(AI)は教育の様々な側面を変えてきた。 大規模言語モデル(LLM)は、自動学習、アセスメント、コンテンツ生成の進歩を推進している。 これらの制限に対処し、より持続可能な技術プラクティスを促進するために、AIエージェントは教育革新のための有望な新しい道として登場した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1681971652284857
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has transformed various aspects of education, with large language models (LLMs) driving advancements in automated tutoring, assessment, and content generation. However, conventional LLMs are constrained by their reliance on static training data, limited adaptability, and lack of reasoning. To address these limitations and foster more sustainable technological practices, AI agents have emerged as a promising new avenue for educational innovation. In this review, we examine agentic workflows in education according to four major paradigms: reflection, planning, tool use, and multi-agent collaboration. We critically analyze the role of AI agents in education through these key design paradigms, exploring their advantages, applications, and challenges. To illustrate the practical potential of agentic systems, we present a proof-of-concept application: a multi-agent framework for automated essay scoring. Preliminary results suggest this agentic approach may offer improved consistency compared to stand-alone LLMs. Our findings highlight the transformative potential of AI agents in educational settings while underscoring the need for further research into their interpretability, trustworthiness, and sustainable impact on pedagogical impact.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は教育の様々な側面を変え、大きな言語モデル(LLM)は自動学習、アセスメント、コンテンツ生成の進歩を推進している。 しかし、従来のLLMは静的トレーニングデータへの依存、適応性の制限、推論の欠如によって制約されている。 これらの制限に対処し、より持続可能な技術プラクティスを促進するために、AIエージェントは教育革新のための有望な新しい道として登場した。 本稿では、リフレクション、計画、ツール利用、マルチエージェントコラボレーションの4つの主要なパラダイムに基づき、教育におけるエージェントワークフローについて検討する。 我々は、これらの重要なデザインパラダイムを通じて、教育におけるAIエージェントの役割を批判的に分析し、その利点、応用、課題を探求する。 エージェントシステムの実用可能性を説明するために,自動エッセイ評価のためのマルチエージェントフレームワークである概念実証アプリケーションを提案する。 予備的な結果は、このエージェント的アプローチはスタンドアローンLCMに比べて一貫性が向上する可能性があることを示唆している。 我々の研究結果は、AIエージェントの教育環境における変革の可能性を強調しつつ、その解釈可能性、信頼性、教育的影響に対する持続的な影響についてさらなる研究の必要性を強調している。

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