Fugu-MT 論文翻訳(概要): Designing an Adaptive Storytelling Platform to Promote Civic Education in Politically Polarized Learning Environments

論文の概要: Designing an Adaptive Storytelling Platform to Promote Civic Education in Politically Polarized Learning Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00161v1
Date: Mon, 30 Jun 2025 18:11:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-03 14:22:58.539252
Title: Designing an Adaptive Storytelling Platform to Promote Civic Education in Politically Polarized Learning Environments
Title（参考訳）: 政治的分極学習環境における市民教育を促進するための適応型ストーリーテリングプラットフォームの設計
Authors: Christopher M. Wegemer, Edward Halim, Jeff Burke,
Abstract要約: 我々はAIを利用したDigital Civic Storytelling(AI-DCS)プラットフォームを開発した。プロトタイプでは,顔の感情認識と注意追跡を統合し,ユーザの情緒的,注意的な状態をリアルタイムで評価する。私たちの研究は、学習者の自律性を維持しながら感情的な偏極に対処する、AIをサポートする感情に敏感な戦略の基礎を提供します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Political polarization undermines democratic civic education by exacerbating identity-based resistance to opposing viewpoints. Emerging AI technologies offer new opportunities to advance interventions that reduce polarization and promote political open-mindedness. We examined novel design strategies that leverage adaptive and emotionally-responsive civic narratives that may sustain students' emotional engagement in stories, and in turn, promote perspective-taking toward members of political out-groups. Drawing on theories from political psychology and narratology, we investigate how affective computing techniques can support three storytelling mechanisms: transportation into a story world, identification with characters, and interaction with the storyteller. Using a design-based research (DBR) approach, we iteratively developed and refined an AI-mediated Digital Civic Storytelling (AI-DCS) platform. Our prototype integrates facial emotion recognition and attention tracking to assess users' affective and attentional states in real time. Narrative content is organized around pre-structured story outlines, with beat-by-beat language adaptation implemented via GPT-4, personalizing linguistic tone to sustain students' emotional engagement in stories that center political perspectives different from their own. Our work offers a foundation for AI-supported, emotionally-sensitive strategies that address affective polarization while preserving learner autonomy. We conclude with implications for civic education interventions, algorithmic literacy, and HCI challenges associated with AI dialogue management and affect-adaptive learning environments.
Abstract（参考訳）: 政治的分極は、対立する視点に対するアイデンティティに基づく抵抗を悪化させることによって民主的な市民教育を損なう。新興AI技術は、偏極を減らし、政治的オープンマインドネスを促進するための介入を前進させる新しい機会を提供する。本研究では,学生の物語における情緒的エンゲージメントを維持できる適応的かつ感情的に反応する市民的物語を活用する新しいデザイン戦略を検討した。政治心理学やナラトロジーの理論に基づいて,情緒的コンピューティング技術が3つのストーリーテリングメカニズム(物語の世界への移動,キャラクターとの同一性,ストーリーテラーとの相互作用)をどのようにサポートするかを検討する。デザインベースのリサーチ(DBR)アプローチを使用して、AIを介するDigital Civic Storytelling(AI-DCS)プラットフォームを反復的に開発し、洗練しました。プロトタイプでは,顔の感情認識と注意追跡を統合し,ユーザの情緒的,注意的な状態をリアルタイムで評価する。ナラティブコンテンツは、事前構造化されたストーリー概要を中心に構成され、GPT-4を介してビートバイビート言語適応が実施され、学生の感情的なエンゲージメントを維持するために言語的トーンをパーソナライズする。私たちの研究は、学習者の自律性を維持しながら感情的な偏極に対処する、AIをサポートする感情に敏感な戦略の基礎を提供します。市民教育の介入、アルゴリズムリテラシー、AI対話管理と感情適応型学習環境に関連するHCI課題について結論を下す。

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