論文の概要: Generative Artificial Intelligence and Agents in Research and Teaching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.16701v2
- Date: Tue, 26 Aug 2025 10:23:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-27 13:17:04.050865
- Title: Generative Artificial Intelligence and Agents in Research and Teaching
- Title（参考訳）: 研究・教育における創発的人工知能とエージェント
- Authors: Jussi S. Jauhiainen, Aurora Toppari,
- Abstract要約: 本研究は、生成人工知能(GenAI)と大規模言語モデル(LLM)の開発、機能、応用に関する包括的分析を提供する。
人工知能から機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)を経て、トランスフォーマーアーキテクチャへと、概念的な進化を辿る。
分析の中心は、GenAIがもたらす倫理的、社会的、環境的な課題である。
- 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: This study provides a comprehensive analysis of the development, functioning, and application of generative artificial intelligence (GenAI) and large language models (LLMs), with an emphasis on their implications for research and education. It traces the conceptual evolution from artificial intelligence (AI) through machine learning (ML) and deep learning (DL) to transformer architectures, which constitute the foundation of contemporary generative systems. Technical aspects, including prompting strategies, word embeddings, and probabilistic sampling methods (temperature, top-k, and top-p), are examined alongside the emergence of autonomous agents. These elements are considered in relation to both the opportunities they create and the limitations and risks they entail. The work critically evaluates the integration of GenAI across the research process, from ideation and literature review to research design, data collection, analysis, interpretation, and dissemination. While particular attention is given to geographical research, the discussion extends to wider academic contexts. A parallel strand addresses the pedagogical applications of GenAI, encompassing course and lesson design, teaching delivery, assessment, and feedback, with geography education serving as a case example. Central to the analysis are the ethical, social, and environmental challenges posed by GenAI. Issues of bias, intellectual property, governance, and accountability are assessed, alongside the ecological footprint of LLMs and emerging technological strategies for mitigation. The concluding section considers near- and long-term futures of GenAI, including scenarios of sustained adoption, regulation, and potential decline. By situating GenAI within both scholarly practice and educational contexts, the study contributes to critical debates on its transformative potential and societal responsibilities.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 汎用人工知能(GenAI)と大規模言語モデル(LLM)の開発, 機能, 応用を包括的に分析し, 研究・教育におけるその意義を強調した。
人工知能(AI)から機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)を経て、現代の生成システムの基盤となるトランスフォーマーアーキテクチャへと、概念的な進化を辿る。
自律エージェントの出現とともに, プロンプト戦略, 単語埋め込み, 確率的サンプリング手法(温度, トップk, トップp)の技術的側面について検討した。
これらの要素は、それらが生み出す機会と、それらがもたらす制限とリスクの両方に関して考慮されている。
この研究は、構想と文献レビューから研究設計、データ収集、分析、解釈、普及に至るまで、研究プロセス全体にわたるGenAIの統合を批判的に評価する。
地理的研究に特に注意が向けられているが、議論はより広い学術的文脈にまで及んでいる。
並列ストランドはGenAIの教育的応用に対処し、コースとレッスンの設計、デリバリ、アセスメント、フィードバックを包含し、地理教育を事例として扱う。
分析の中心は、GenAIがもたらす倫理的、社会的、環境的な課題である。
バイアス、知的財産権、ガバナンス、説明責任の問題は、LLMの生態的フットプリントや、緩和のための新たな技術戦略とともに評価される。
結論は、GenAIの短期的および長期的将来について考察し、持続的な採用、規制、潜在的な衰退のシナリオを含む。
学術的実践と教育的文脈の両方にGenAIを配置することにより、この研究は、その変革的ポテンシャルと社会的責任に関する批判的な議論に寄与する。
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