論文の概要: Bringing Multi-Modal Multi-Task Federated Foundation Models to Education Domain: Prospects and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.07946v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 17:31:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:27.424844
• Title: Bringing Multi-Modal Multi-Task Federated Foundation Models to Education Domain: Prospects and Challenges
• Title（参考訳）: 教育領域にマルチモーダル・マルチタスクフェデレーション・ファウンデーション・モデルを導入する--展望と課題
• Authors: Kasra Borazjani, Naji Khosravan, Rajeev Sahay, Bita Akram, Seyyedali Hosseinalipour,
• Abstract要約: マルチモーダル・マルチタスク(M3T)基礎モデル(FM)は、人工知能の変換可能性を示している。 本稿では,M3T FMにフェデレーション学習(FL)を統合するパラダイムとして,教育用M3Tフェデレーション・ファンデーション・モデル(FedFM)を紹介する。 我々は,次世代の知的教育システムにおいて,M3T FedFMが3つの重要な柱を前進させる方法について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.48403090763014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modal multi-task (M3T) foundation models (FMs) have recently shown transformative potential in artificial intelligence, with emerging applications in education. However, their deployment in real-world educational settings is hindered by privacy regulations, data silos, and limited domain-specific data availability. We introduce M3T Federated Foundation Models (FedFMs) for education: a paradigm that integrates federated learning (FL) with M3T FMs to enable collaborative, privacy-preserving training across decentralized institutions while accommodating diverse modalities and tasks. Subsequently, this position paper aims to unveil M3T FedFMs as a promising yet underexplored approach to the education community, explore its potentials, and reveal its related future research directions. We outline how M3T FedFMs can advance three critical pillars of next-generation intelligent education systems: (i) privacy preservation, by keeping sensitive multi-modal student and institutional data local; (ii) personalization, through modular architectures enabling tailored models for students, instructors, and institutions; and (iii) equity and inclusivity, by facilitating participation from underrepresented and resource-constrained entities. We finally identify various open research challenges, including studying of (i) inter-institution heterogeneous privacy regulations, (ii) the non-uniformity of data modalities' characteristics, (iii) the unlearning approaches for M3T FedFMs, (iv) the continual learning frameworks for M3T FedFMs, and (v) M3T FedFM model interpretability, which must be collectively addressed for practical deployment.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルマルチタスク(M3T)基礎モデル(FM)は、最近、人工知能に変革の可能性を示し、教育に新たな応用がもたらされた。 しかし、実際の教育環境への展開は、プライバシ規制、データサイロ、限られたドメイン固有のデータ可用性によって妨げられている。 我々は,M3Tフェデレーション・ファンデーション・モデル(FedFMs:FedFMs:FedFMs:FedFMs:FedFMs)を教育用として導入する。 本稿は,M3T FedFMsを教育コミュニティへの有望かつ未発見のアプローチとして公開し,その可能性を探究し,今後の研究の方向性を明らかにすることを目的とする。 我々は、M3T FedFMsが次世代知的教育システムの3つの重要な柱を前進させる方法について概説する。 一 機密性の高いマルチモーダル学生及び機関データをローカルに保持することにより、プライバシーを保護すること。 (二 学生、教官及び機関に適したモデルを可能にするモジュラー建築を通じてのパーソナライゼーション 三 自己資本的かつ資源に制約のある団体の参加を助長することにより、自己資本的かつ傾倒性を有すること。 我々はついに、研究を含む様々なオープンな研究課題を特定できる 一 機関間不均質のプライバシー規制 二 データモダリティの特性の不均一性 (iii)M3T FedFMの未学習アプローチ (4)M3T FedFMの連続学習フレームワーク (v)M3T FedFMモデルの解釈可能性。

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