論文の概要: Beyond Automation: Socratic AI, Epistemic Agency, and the Implications of the Emergence of Orchestrated Multi-Agent Learning Architectures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05116v1
- Date: Thu, 07 Aug 2025 07:49:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.751922
- Title: Beyond Automation: Socratic AI, Epistemic Agency, and the Implications of the Emergence of Orchestrated Multi-Agent Learning Architectures
- Title（参考訳）: 自動化を超えて:ソクラティックAI、疫学エージェンシー、そしてオーケストレーションされたマルチエージェント学習アーキテクチャの創発の意味
- Authors: Peer-Benedikt Degen, Igor Asanov,
- Abstract要約: ジェネレーティブAIはもはや高等教育における周辺ツールではない。
本稿では,ソクラティックAIテュータの評価実験から得られた知見について述べる。
テューターを使用する学生は、批判的、独立的、反省的な思考に対する大きな支持を報告した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Generative AI is no longer a peripheral tool in higher education. It is rapidly evolving into a general-purpose infrastructure that reshapes how knowledge is generated, mediated, and validated. This paper presents findings from a controlled experiment evaluating a Socratic AI Tutor, a large language model designed to scaffold student research question development through structured dialogue grounded in constructivist theory. Conducted with 65 pre-service teacher students in Germany, the study compares interaction with the Socratic Tutor to engagement with an uninstructed AI chatbot. Students using the Socratic Tutor reported significantly greater support for critical, independent, and reflective thinking, suggesting that dialogic AI can stimulate metacognitive engagement and challenging recent narratives of de-skilling due to generative AI usage. These findings serve as a proof of concept for a broader pedagogical shift: the use of multi-agent systems (MAS) composed of specialised AI agents. To conceptualise this, we introduce the notion of orchestrated MAS, modular, pedagogically aligned agent constellations, curated by educators, that support diverse learning trajectories through differentiated roles and coordinated interaction. To anchor this shift, we propose an adapted offer-and-use model, in which students appropriate instructional offers from these agents. Beyond technical feasibility, we examine system-level implications for higher education institutions and students, including funding necessities, changes to faculty roles, curriculars, competencies and assessment practices. We conclude with a comparative cost-effectiveness analysis highlighting the scalability of such systems. In sum, this study contributes both empirical evidence and a conceptual roadmap for hybrid learning ecosystems that embed human-AI co-agency and pedagogical alignment.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIはもはや高等教育における周辺ツールではない。
知識の生成、仲介、検証の方法を再確認する汎用インフラストラクチャへと急速に進化しています。
本稿では,構成主義理論を基礎とした構造化対話を通して,学生の学習課題開発を支援するための大規模言語モデルであるSocratic AI Tutorを評価するための制御実験から得られた知見について述べる。
この研究は、ドイツで65人のプレサービス教員の学生を対象に行われ、Socratic Tutorとのインタラクションと、教師なしのAIチャットボットとのエンゲージメントを比較している。
Socratic Tutorを使用する学生は、批判的で独立的で反射的な思考に対する大幅な支持を報告し、対話型AIはメタ認知的エンゲージメントを刺激し、生成型AIの使用による最近の非スキルの最近の物語に挑戦する可能性があることを示唆した。
これらの発見は、多エージェントシステム(MAS)の使用という、より広範な教育的シフトの実証となる。
これを概念化するために、我々は、異なる役割と協調的相互作用を通じて多様な学習軌跡をサポートする、モジュール型、教育的に整列されたエージェント・コンステレーションであるオーケストレーションMASの概念を紹介した。
このシフトを抑えるために、学生がこれらのエージェントから適切なオファーを受けるように適応したオファー・アンド・ユースモデルを提案する。
技術的実現性以外にも、高等教育機関や学生に対するシステムレベルの影響について検討し、資金ニーズ、教員の役割の変化、カリキュラム、能力、評価の実践について検討する。
本稿では,このようなシステムのスケーラビリティに着目した費用対効果分析を行った。
要約すると,本研究では,人間とAIの連携と教育的アライメントを組み込んだハイブリッド学習エコシステムの実証的エビデンスと概念的ロードマップの両方に寄与する。
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