論文の概要: Bridging MOOCs, Smart Teaching, and AI: A Decade of Evolution Toward a Unified Pedagogy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14266v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 14:57:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:31.812798
• Title: Bridging MOOCs, Smart Teaching, and AI: A Decade of Evolution Toward a Unified Pedagogy
• Title（参考訳）: MOOC、スマートインストラクション、AIの橋渡し:統一教育への進化の10年
• Authors: Bo Yuan, Jiazi Hu,
• Abstract要約: 本稿では,MOOCのスケーラビリティ,スマート教育の応答性,AIの適応性を組み合わせた3層指導フレームワークを提案する。 この結果は、学習者のエンゲージメントを高め、インストラクターをサポートし、パーソナライズされながらスケーラブルな学習を可能にするフレームワークの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.943165921136573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, higher education has evolved through three distinct paradigms: the emergence of Massive Open Online Courses (MOOCs), the integration of Smart Teaching technologies into classrooms, and the rise of AI-enhanced learning. Each paradigm is intended to address specific challenges in traditional education: MOOCs enable ubiquitous access to learning resources; Smart Teaching supports real-time interaction with data-driven insights; and generative AI offers personalized feedback and on-demand content generation. However, these paradigms are often implemented in isolation due to their disparate technological origins and policy-driven adoption. This paper examines the origins, strengths, and limitations of each paradigm, and advocates a unified pedagogical perspective that synthesizes their complementary affordances. We propose a three-layer instructional framework that combines the scalability of MOOCs, the responsiveness of Smart Teaching, and the adaptivity of AI. To demonstrate its feasibility, we present a curriculum design for a project-based course. The findings highlight the framework's potential to enhance learner engagement, support instructors, and enable personalized yet scalable learning.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、高等教育は、3つの異なるパラダイムによって進化してきた。MOOC(Massive Open Online Courses)の出現、スマート教育技術の教室への統合、AI強化学習の台頭である。 それぞれのパラダイムは、従来の教育における特定の課題に対処することを意図している。MOOCは学習リソースへのユビキタスアクセスを可能にし、Smart Teachingはデータ駆動型インサイトとのリアルタイムインタラクションをサポートし、生成AIはパーソナライズされたフィードバックとオンデマンドコンテンツ生成を提供する。 しかし、これらのパラダイムは、異なる技術的起源と政策主導の採用のために、しばしば分離して実装される。 本稿では,各パラダイムの起源,強み,限界について考察し,その相補的余裕を総合した教育的視点を提唱する。 本稿では,MOOCのスケーラビリティ,スマート教育の応答性,AIの適応性を組み合わせた3層指導フレームワークを提案する。 実現可能性を示すために,プロジェクトベースコースのカリキュラム設計を提案する。 この結果は、学習者のエンゲージメントを高め、インストラクターをサポートし、パーソナライズされながらスケーラブルな学習を可能にするフレームワークの可能性を強調している。

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