論文の概要: Designing LMS and Instructional Strategies for Integrating Generative-Conversational AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00709v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 06:01:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.356155
• Title: Designing LMS and Instructional Strategies for Integrating Generative-Conversational AI
• Title（参考訳）: 生成会話型AIの統合のためのLMSと教育戦略の設計
• Authors: Elias Ra, Seung Je Kim, Eui-Yeong Seo, Geunju So,
• Abstract要約: 本研究では,AIを活用した学習管理システムを構築するための構造化フレームワークを提案する。 生成AIと会話AIを統合し、適応的でインタラクティブで学習者中心の教育をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Higher education faces growing challenges in delivering personalized, scalable, and pedagogically coherent learning experiences. This study introduces a structured framework for designing an AI-powered Learning Management System (AI-LMS) that integrates generative and conversational AI to support adaptive, interactive, and learner-centered instruction. Using a design-based research (DBR) methodology, the framework unfolds through five phases: literature review, SWOT analysis, development of ethical-pedagogical principles, system design, and instructional strategy formulation. The resulting AI-LMS features modular components -- including configurable prompts, adaptive feedback loops, and multi-agent conversation flows -- aligned with pedagogical paradigms such as behaviorist, constructivist, and connectivist learning theories. By combining AI capabilities with human-centered design and ethical safeguards, this study advances a practical model for AI integration in education. Future research will validate and refine the system through real-world implementation.
• Abstract（参考訳）: 高等教育は、パーソナライズされ、スケーラブルで、教育的に一貫性のある学習体験を提供する上で、ますます課題に直面しています。 本研究では,AIを活用した学習管理システム(AI-LMS)を設計するための構造化フレームワークを提案する。 デザインベースの研究手法(DBR)を用いて、このフレームワークは、文献レビュー、SWOT分析、倫理教育の原則の開発、システム設計、教育戦略の定式化という5つのフェーズを通じて展開される。 結果として得られたAI-LMSは、設定可能なプロンプト、適応的なフィードバックループ、マルチエージェントの会話フローを含むモジュラーコンポーネントを特徴としている。 この研究は、AI能力を人間中心の設計と倫理的保護と組み合わせることで、教育におけるAI統合の実践的モデルを進める。 今後の研究は、実世界の実装を通じてシステムの検証と改良を行う予定である。

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