論文の概要: Next-Gen Education: Enhancing AI for Microlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11704v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 18:20:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.279675
• Title: Next-Gen Education: Enhancing AI for Microlearning
• Title（参考訳）: 次世代教育 - マイクロラーニングのためのAIの強化
• Authors: Suman Saha, Fatemeh Rahbari, Farhan Sadique, Sri Krishna Chaitanya Velamakanni, Mahfuza Farooque, William J. Rothwell,
• Abstract要約: 本稿では, 大学カリキュラムへのマイクロラーニング戦略の統合について検討し, 新型コロナウイルス感染拡大後の米国の大学における授業出席率の低下とエンゲージメントの減少に対処する。 複雑な対象を管理可能な単位に分割するマイクロラーニングは、より短い注意範囲に対処し、教育効果を高めるために提案されている。 マイクロラーニングにおけるAI能力を調べることにより、コンピュータサイエンスにおける教育実践と成果を変革する可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.513231804779471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper explores integrating microlearning strategies into university curricula, particularly in computer science education, to counteract the decline in class attendance and engagement in US universities after COVID. As students increasingly opt for remote learning and recorded lectures, traditional educational approaches struggle to maintain engagement and effectiveness. Microlearning, which breaks complex subjects into manageable units, is proposed to address shorter attention spans and enhance educational outcomes. It uses interactive formats such as videos, quizzes, flashcards, and scenario-based exercises, which are especially beneficial for topics like algorithms and programming logic requiring deep understanding and ongoing practice. Adoption of microlearning is often limited by the effort needed to create such materials. This paper proposes leveraging AI tools, specifically ChatGPT, to reduce the workload for educators by automating the creation of supplementary materials. While AI can automate certain tasks, educators remain essential in guiding and shaping the learning process. This AI-enhanced approach ensures course content is kept current with the latest research and technology, with educators providing context and insights. By examining AI capabilities in microlearning, this study shows the potential to transform educational practices and outcomes in computer science, offering a practical model for combining advanced technology with established teaching methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、特にコンピュータサイエンス教育におけるマイクロラーニング戦略の大学カリキュラムへの統合について検討し、新型コロナウイルス後の米国の大学における授業出席率の低下とエンゲージメントの減少に対処する。 学生が遠隔学習と講義の記録をますます選択するにつれて、伝統的な教育アプローチはエンゲージメントと効果を維持するのに苦労する。 複雑な対象を管理可能な単位に分割するマイクロラーニングは、より短い注意範囲に対処し、教育効果を高めるために提案されている。 ビデオ、クイズ、フラッシュカード、シナリオベースのエクササイズなどのインタラクティブなフォーマットを使用しており、特にアルゴリズムやプログラミングロジックといったトピックにおいて、深い理解と継続的な実践を必要としている。 マイクロラーニングの採用は、そのような材料を作るのに必要な労力によって制限されることが多い。 本稿では,AIツール,特にChatGPTを活用して,補助材料の自動作成による教育者の作業負荷を削減することを提案する。 AIは特定のタスクを自動化できるが、学習プロセスの指導と形成には教育者が不可欠である。 このAIによって強化されたアプローチは、コースの内容が最新の研究と技術で最新に保つことを保証し、教育者がコンテキストと洞察を提供する。 マイクロラーニングにおけるAI能力を調べることで、コンピュータサイエンスにおける教育実践と成果を変革する可能性を示し、高度な技術と確立された教育方法を組み合わせるための実用的なモデルを提供する。

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