論文の概要: Harnessing IoT and Generative AI for Weather-Adaptive Learning in Climate Resilience Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21666v1
- Date: Fri, 29 Aug 2025 14:30:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-01 19:45:11.078602
- Title: Harnessing IoT and Generative AI for Weather-Adaptive Learning in Climate Resilience Education
- Title（参考訳）: 気候回復教育における気象適応学習のためのIoTと生成AIの調和
- Authors: Imran S. A. Khan, Emmanuel G. Blanchard, Sébastien George,
- Abstract要約: FACTSは、IoTセンサによって収集されたリアルタイムの大気データと、知識ベースからのキュレーションされたリソースを組み合わせて、局所的な学習課題を生成する。
学習者の応答は、パーソナライズされたフィードバックと適応サポートを提供するジェネレーティブAI駆動サーバによって分析される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.19116784879310023
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper introduces the Future Atmospheric Conditions Training System (FACTS), a novel platform that advances climate resilience education through place-based, adaptive learning experiences. FACTS combines real-time atmospheric data collected by IoT sensors with curated resources from a Knowledge Base to dynamically generate localized learning challenges. Learner responses are analyzed by a Generative AI powered server, which delivers personalized feedback and adaptive support. Results from a user evaluation indicate that participants found the system both easy to use and effective for building knowledge related to climate resilience. These findings suggest that integrating IoT and Generative AI into atmospherically adaptive learning technologies holds significant promise for enhancing educational engagement and fostering climate awareness.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,環境に適応した学習体験を通じて,気候の弾力性を高める新しいプラットフォームであるFuture Atmospheric Conditions Training System (FACTS)を紹介する。
FACTSは、IoTセンサによって収集されたリアルタイムの大気データと、知識ベースからのキュレーションされたリソースを組み合わせて、局所的な学習課題を動的に生成する。
学習者の応答は、パーソナライズされたフィードバックと適応サポートを提供するジェネレーティブAI駆動サーバによって分析される。
ユーザ評価の結果、参加者はシステムの使いやすさと、気候のレジリエンスに関する知識構築に効果的であることに気付きました。
これらの結果は、IoTとジェネレーティブAIを大気適応型学習技術に統合することは、教育のエンゲージメントを高め、気候意識を育む上で大きな可能性を秘めていることを示唆している。
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