論文の概要: Artificial Intelligence for Optimal Learning: A Comparative Approach towards AI-Enhanced Learning Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.11755v1
• Date: Sun, 12 Oct 2025 21:32:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.032878
• Title: Artificial Intelligence for Optimal Learning: A Comparative Approach towards AI-Enhanced Learning Environments
• Title（参考訳）: 最適学習のための人工知能:AIによる学習環境の比較
• Authors: Ananth Hariharan,
• Abstract要約: 本研究プロジェクトは,3つの異なる教育環境の影響を批判的に評価する。 従来の技術統合なしの教育方法、非AI技術によって強化されたもの、AI駆動技術を利用したもの。 この研究の最終的な目標は、各モデルの強みを合成し、より総合的な教育アプローチを作ることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving educational landscape, the integration of technology has shifted from an enhancement to a cornerstone of educational strategy worldwide. This transition is propelled by advancements in digital technology, especially the emergence of artificial intelligence as a crucial tool in learning environments. This research project critically evaluates the impact of three distinct educational settings: traditional educational methods without technological integration, those enhanced by non-AI technology, and those utilising AI-driven technologies. This comparison aims to assess how each environment influences educational outcomes, engagement, pedagogical methods, and equity in access to learning resources, and how each contributes uniquely to the learning experience. The ultimate goal of this research is to synthesise the strengths of each model to create a more holistic educational approach. By integrating the personal interaction and tested pedagogical techniques of traditional classrooms, the enhanced accessibility and collaborative tools offered by non-AI technology, and the personalised, adaptive learning strategies enabled by AI-driven technologies, education systems can develop richer, more effective learning environments. This hybrid approach aims to leverage the best elements of each setting, thereby enhancing educational outcomes, engagement, and inclusiveness, while also addressing the distinct challenges and limitations inherent in each model. The intention is to create an educational framework deeply attentive to the diverse needs of students, ensuring equitable access to high-quality education for all.
• Abstract（参考訳）: 急速に発展する教育の分野では、技術の統合は、世界中の教育戦略の基盤となるものへと変化してきた。 この移行は、デジタル技術の進歩、特に学習環境における重要なツールとしての人工知能の出現によって促進される。 この研究プロジェクトは、技術統合のない従来の教育方法、非AI技術によって強化されたもの、AI駆動技術を活用したもの、の3つの異なる教育環境の影響を批判的に評価する。 この比較は、各環境が学習資源へのアクセスにおける教育的成果、エンゲージメント、教育的方法、エクイティにどのように影響するか、学習経験にどのように貢献するかを評価することを目的としている。 この研究の最終的な目標は、各モデルの強みを合成し、より総合的な教育アプローチを作ることである。 従来の教室の個人的インタラクションと教育的テクニックのテスト、非AI技術が提供するアクセシビリティとコラボレーションツールの強化、AI駆動技術によって実現された個人化された適応型学習戦略を統合することで、教育システムはよりリッチで効果的な学習環境を開発することができる。 このハイブリッドアプローチは、各設定の最高の要素を活用することを目的としており、それによって教育結果、エンゲージメント、包括性を向上するとともに、各モデルに固有の異なる課題と制限に対処する。 その意図は、学生の多様なニーズに深い注意を払って、高品質な教育への公平なアクセスを確保するための教育枠組みを作ることである。

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