論文の概要: Designing the Future of Entrepreneurship Education: Exploring an AI-Empowered Scaffold System for Business Plan Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23326v1
- Date: Thu, 29 May 2025 10:35:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-30 18:14:07.814506
- Title: Designing the Future of Entrepreneurship Education: Exploring an AI-Empowered Scaffold System for Business Plan Development
- Title(参考訳): 起業家教育の未来をデザインする:ビジネスプラン開発のためのAIを活用した教育システムを探る
- Authors: Junhua Zhu, Lan Luo,
- Abstract要約: 起業教育は学生に革新的アイデアを実践可能な起業計画に転換させる。
従来のアプローチは、成功に必要なパーソナライズされたガイダンスと実践的なアライメントを提供するのに苦労することが多い。
本研究では,これらの課題に対処するためのAIを活用した足場システムの設計ニーズについて検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.240765873294129
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Entrepreneurship education equips students to transform innovative ideas into actionable entrepreneurship plans, yet traditional approaches often struggle to provide the personalized guidance and practical alignment needed for success. Focusing on the business plan as a key learning tool and evaluation method, this study investigates the design needs for an AI-empowered scaffold system to address these challenges. Based on qualitative insights from educators and students, the findings highlight three critical dimensions for system design: mastery of business plan development, alignment with entrepreneurial learning goals, and integration of adaptive system features. These findings underscore the transformative potential of AI in bridging gaps in entrepreneurship education while emphasizing the enduring value of human mentorship and experiential learning.
- Abstract(参考訳): 起業家教育は、革新的なアイデアを行動可能な起業家シッププランに変えるために学生に装備するが、伝統的なアプローチは、成功に必要なパーソナライズされたガイダンスと実践的なアライメントを提供するのに苦労することが多い。
そこで本研究では,これらの課題に対処するためのAIを活用した足場システムの設計ニーズについて検討する。
この調査結果は、教育者や学生の質的な洞察に基づいて、ビジネスプラン開発の熟達、起業家学習目標との整合性、適応システム機能の統合という、システム設計の3つの重要な側面を強調している。
これらの知見は、人間のメンターシップと経験的学習の持続的価値を強調しながら、起業家シップ教育におけるブリッジングギャップにおけるAIの変容の可能性を強調した。
関連論文リスト
- ARCHED: A Human-Centered Framework for Transparent, Responsible, and Collaborative AI-Assisted Instructional Design [10.99360129432492]
ARCHEDは、AI能力を活用しながら、人間の教育者が設計プロセスの中心に留まることを保証するフレームワークである。
このフレームワークは専門的なAIエージェントを統合しており、ひとつは多様な教育的選択肢を生成し、もうひとつは学習目標との整合性を評価する。
実証的な評価によると、ARCHEDは教育者の監督を保ちながら、教育におけるAI統合の責任を負うための一歩として、教育設計の質を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T22:19:46Z) - Scaffolding Creativity: Integrating Generative AI Tools and Real-world Experiences in Business Education [0.0]
このケーススタディは、AI支援学習と経験的要素を組み合わせることで、学生の創造的プロセスと学習結果にどのように影響するかを考察する。
この統合されたアプローチは、知識獲得を促進し、学生が伝統的な創造的障壁を克服し、AIが生み出す洞察と現実世界の観察とのダイナミックな相互作用を促進することを明らかにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-11T12:31:10Z) - Advancing Transformative Education: Generative AI as a Catalyst for Equity and Innovation [0.0]
生成AIは、パーソナライズされた学習を可能にし、管理効率を向上し、創造的なエンゲージメントを促進することによって、教育を変革している。
本稿では、これらのツールが教育にもたらす機会と課題について考察し、既存のエクイティギャップに対処するための実行可能なフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-24T19:53:48Z) - From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents [78.15899922698631]
MAIC(Massive AI-empowered Course)は、LLM駆動のマルチエージェントシステムを活用して、AIが強化された教室を構築するオンライン教育の新たな形態である。
中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T13:22:51Z) - Integrating AI and Learning Analytics for Data-Driven Pedagogical Decisions and Personalized Interventions in Education [0.2812395851874055]
本研究では,革新的な学習分析ツールの概念化,開発,展開について検討する。
学生のストレスレベル、好奇心、混乱、扇動、トピックの嗜好、学習方法などの重要なデータポイントを分析し、学習環境の総合的なビューを提供する。
この研究は、パーソナライズされたデータ駆動型教育を形成する上で、AIが果たす役割を浮き彫りにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-15T06:00:26Z) - Towards Goal-oriented Intelligent Tutoring Systems in Online Education [69.06930979754627]
目標指向知能チューニングシステム(GITS)という新しいタスクを提案する。
GITSは,演習や評価のカスタマイズを戦略的に計画することで,学生の指定概念の習得を可能にすることを目的としている。
PAI(Planning-Assessment-Interaction)と呼ばれるグラフに基づく新しい強化学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T12:37:16Z) - Modelling Assessment Rubrics through Bayesian Networks: a Pragmatic Approach [40.06500618820166]
本稿では,学習者モデルを直接評価ルーリックから導出する手法を提案する。
本稿では,コンピュータ思考のスキルをテストするために開発された活動の人的評価を自動化するために,この手法を適用する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-07T10:09:12Z) - Procedure Planning in Instructional Videosvia Contextual Modeling and
Model-based Policy Learning [114.1830997893756]
本研究は,実生活ビデオにおける目標指向アクションを計画するモデルを学習することに焦点を当てる。
本研究では,ベイズ推論とモデルに基づく模倣学習を通して,人間の行動のモデル化を行う新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-05T01:06:53Z) - Design principles for a hybrid intelligence decision support system for
business model validation [4.127347156839169]
本稿では,ハイブリッドインテリジェンス意思決定支援システム(HI-DSS)の設計原理について述べる。
我々はプロトタイプのアーティファクトと一連の設計原則を設計するための設計科学研究アプローチに従う。
本研究は,hi-dssの規範的知識を提供し,ビジネスモデルに対する意思決定支援,意思決定のための人間と機械の補完的強みの応用,極めて不確定な意思決定問題に対する支援システムの先行研究に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T16:13:36Z) - Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T12:23:32Z) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T08:45:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。