論文の概要: Bridging the Digital Divide: Small Language Models as a Pathway for Physics and Photonics Education in Underdeveloped Regions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12403v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 08:41:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.093891
• Title: Bridging the Digital Divide: Small Language Models as a Pathway for Physics and Photonics Education in Underdeveloped Regions
• Title（参考訳）: デジタルディバイドをブリッジする:未開発地域における物理・フォトニクス教育の道筋としての小言語モデル
• Authors: Asghar Ghorbani, Hanieh Fattahi,
• Abstract要約: この記事では、低消費電力デバイス上でオフラインで実行できる、Small Language Models(SLM)互換のAIツールが、スケーラブルなソリューションを提供する方法について説明する。 仮想チューターとして機能し、ネイティブ言語の教育を可能にし、インタラクティブな学習をサポートすることで、SLMは訓練された教育者の不足と実験室へのアクセスに対処するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Limited infrastructure, scarce educational resources, and unreliable internet access often hinder physics and photonics education in underdeveloped regions. These barriers create deep inequities in Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) education. This article explores how Small Language Models (SLMs)-compact, AI-powered tools that can run offline on low-power devices, offering a scalable solution. By acting as virtual tutors, enabling native-language instruction, and supporting interactive learning, SLMs can help address the shortage of trained educators and laboratory access. By narrowing the digital divide through targeted investment in AI technologies, SLMs present a scalable and inclusive solution to advance STEM education and foster scientific empowerment in marginalized communities.
• Abstract（参考訳）: 限られたインフラ、教育資源の不足、信頼性の低いインターネットアクセスは、未開発地域における物理学やフォトニクスの教育を妨げることが多い。 これらの障壁は、科学、技術、工学、数学(STEM)教育において深い不平等を生み出す。 この記事では、低消費電力デバイス上でオフラインで動作し、スケーラブルなソリューションを提供する、Small Language Models(SLM)互換のAIツールについて説明する。 仮想チューターとして機能し、ネイティブ言語の教育を可能にし、インタラクティブな学習をサポートすることで、SLMは訓練された教育者の不足と実験室へのアクセスに対処するのに役立つ。 AI技術へのターゲット投資を通じてデジタルディビジョンを狭めることで、SLMは、STEM教育を前進させ、限界化されたコミュニティにおける科学的エンパワーメントを促進するためのスケーラブルで包括的なソリューションを提供する。

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