論文の概要: Student Development Agent: Risk-free Simulation for Evaluating AIED Innovations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09183v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 09:26:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 00:38:48.597783
• Title: Student Development Agent: Risk-free Simulation for Evaluating AIED Innovations
• Title（参考訳）: 学生開発エージェント:AIによるイノベーション評価のためのリスクフリーシミュレーション
• Authors: Jianxiao Jiang, Yu Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づく学生開発エージェントフレームワークを提案する。 エージェントの予測は,非認知的発達における実際の学生の成果と一致していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.528673505207054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the age of AI-powered educational (AIED) innovation, evaluating the developmental consequences of novel designs before they are exposed to students has become both essential and challenging. Since such interventions may carry irreversible effects, it is critical to anticipate not only potential benefits but also possible harms. This study proposes a student development agent framework based on large language models (LLMs), designed to simulate how students with diverse characteristics may evolve under different educational settings without administering them to real students. By validating the approach through a case study on a multi-agent learning environment (MAIC), we demonstrate that the agent's predictions align with real student outcomes in non-cognitive developments. The results suggest that LLM-based simulations hold promise for evaluating AIED innovations efficiently and ethically. Future directions include enhancing profile structures, incorporating fine-tuned or small task-specific models, validating effects of empirical findings, interpreting simulated data and optimizing evaluation methods.
• Abstract（参考訳）: AIを活用した教育(AIED)革新の時代には、学生に暴露される前の新しいデザインの発達的影響を評価することが不可欠であり、課題となっている。 このような介入は不可逆的な効果をもたらす可能性があるため、潜在的な利益だけでなく、潜在的損害も予測することが重要である。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)に基づく学習者開発エージェントフレームワークを提案し,多様な特徴を持つ学生が,実際の学生に教育を施すことなく,異なる教育環境下でどのように進化するかをシミュレートする。 マルチエージェント学習環境(MAIC)のケーススタディにより,エージェントの予測が非認知的発達における実際の学生の成果と一致することを示す。 その結果,LLMに基づくシミュレーションは,AIEDのイノベーションを効率的かつ倫理的に評価する可能性を秘めていることが示唆された。 将来の方向性には、プロファイル構造の拡張、微調整または小型タスク固有モデルの導入、経験的発見の効果の検証、シミュレーションデータの解釈、評価方法の最適化などが含まれる。

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