論文の概要: GAMER PAT: Research as a Serious Game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21719v1
• Date: Tue, 16 Sep 2025 07:56:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-07 19:06:32.109514
• Title: GAMER PAT: Research as a Serious Game
• Title（参考訳）: GAMER PAT: シリアスゲームとしてのリサーチ
• Authors: Kenji Saito, Rei Tadika,
• Abstract要約: GAMER PAT (Game MastER, Paper Authoring Tutor) は研究論文の執筆を真剣なゲームとして再設定する。 本研究は,26以上のゲームプレイチャットログについて報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: As generative AI increasingly outperforms students in producing academic writing, a critical question arises: how can we preserve the motivation, creativity, and intellectual growth of novice researchers in an age of automated academic achievement? This paper introduces GAMER PAT (GAme MastER, Paper Authoring Tutor), a prompt-engineered AI chatbot that reframes research paper writing as a serious game. Through role-playing mechanics, users interact with a co-author NPC and anonymous reviewer NPCs, turning feedback into "missions" and advancing through a narrative-driven writing process. Our study reports on 26+ gameplay chat logs, including both autoethnography and use by graduate students under supervision. Using qualitative log analysis with SCAT (Steps for Coding and Theorization), we identified an emergent four-phase scaffolding pattern: (1) question posing, (2) meta-perspective, (3) structuring, and (4) recursive reflection. These results suggest that GAMER PAT supports not only the structural development of research writing but also reflective and motivational aspects. We present this work as a descriptive account of concept and process, not a causal evaluation. We also include a speculative outlook envisioning how humans may continue to cultivate curiosity and agency alongside AI-driven research. This arXiv version thus provides both a descriptive report of design and usage, and a forward-looking provocation for future empirical studies.
• Abstract（参考訳）: 生産的なAIは、学生が学術的な文章を制作する上で、ますます優れていますが、重要な疑問が生まれます。 本稿では,研究論文の執筆を真剣なゲームとして再編成したAIチャットボットであるGAMER PAT(Game MastER, Paper Authoring Tutor)を紹介する。 ロールプレイング機構を通じて、ユーザは共著者のNPCと匿名のレビュアーのNPCと対話し、フィードバックを"ミッション"に変換し、物語駆動の書き込みプロセスを進める。 本研究は,26以上のゲームプレイチャットログについて報告する。 SCAT (Steps for Coding and Theorization) を用いた定性ログ解析により,(1)質問ポーズ,(2)メタパースペクティブ,(3)構造化,(4)再帰反射の4相足場パターンを同定した。 これらの結果は, GAMER PATが研究書面の構造的発達だけでなく, 反映的, 動機的側面も支持していることを示唆している。 我々はこの研究を、因果評価ではなく、概念とプロセスの記述的な説明として提示する。 また、AIによる研究とともに、人間が好奇心とエージェンシーを育み続けることを想定する投機的展望も含んでいます。 このarXivバージョンは、設計と使用に関する記述的なレポートと、将来の実証研究のための前向きな挑発の両方を提供する。

関連論文リスト

• Co-Writing with AI, on Human Terms: Aligning Research with User Demands Across the Writing Process [17.275752224799497]
  AI記述支援のための4つの包括的な設計戦略を特定します。 著者が望むAI介入のレベルが、執筆プロセスによって異なることが明らかとなった。 我々の発見は、AIとの共同筆記のための人間中心の筆記ツールを開発するための実用的な設計ガイダンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-16T21:05:46Z)
• Beyond Profile: From Surface-Level Facts to Deep Persona Simulation in LLMs [50.0874045899661]
  本稿では,文字のテキストワークに現れる言語パターンと独特の思考パターンの両方を再現するモデルである characterBot を紹介する。 著名な中国の作家ル・ジュンをケーススタディとして、17冊のエッセイ集から派生した4つの訓練課題を提案する。 これには、外部の言語構造と知識を習得することに焦点を当てた事前訓練タスクと、3つの微調整タスクが含まれる。 言語的正確性と意見理解の3つのタスクにおいて、キャラクタボットを評価し、適応されたメトリクスのベースラインを著しく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-18T16:11:54Z)
• SEAGraph: Unveiling the Whole Story of Paper Review Comments [23.254167273244416]
  従来のピアレビュープロセスでは、著者は曖昧または不十分な詳細なフィードバックを受け取ることが多い。 これにより、著者によるレビューコメントの理解を深める方法について、批判的な疑問が持ち上がる。 提案するSEAGraphは,レビューの意図を明らかにすることによって,レビューコメントを明確にするための新しいフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-16T16:24:36Z)
• Automated Focused Feedback Generation for Scientific Writing Assistance [6.559560602099439]
  SWIF$2$T:Scientific WrIting Focused Feedback Tool。 特定の、実行可能な、一貫性のあるコメントを生成し、科学論文の弱点を特定したり、修正案を提案するように設計されている。 科学的論文の弱点を引用し,300件の査読データセットを収集し,人的評価を行う。 その結果, SWIF$2$Tのフィードバックは, 他のアプローチと比較して, 特異性, 読みやすさ, 全体的な有用性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T20:56:41Z)
• PaperCard for Reporting Machine Assistance in Academic Writing [48.33722012818687]
  2022年11月にOpenAIが発表した質問応答システムChatGPTは,学術論文作成に活用可能な,さまざまな機能を実証した。 これは学術における著者概念に関する批判的な疑問を提起する。 我々は、人間の著者が記述プロセスにおけるAIの使用を透過的に宣言するための文書である"PaperCard"というフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-07T14:28:04Z)
• SPRING: Studying the Paper and Reasoning to Play Games [102.5587155284795]
  我々は,ゲーム本来の学術論文を読み取るための新しいアプローチ,SPRINGを提案し,大言語モデル(LLM)を通してゲームの説明とプレイの知識を利用する。 実験では,クラフトオープンワールド環境の設定下で,異なる形態のプロンプトによって引き起こされる文脈内「推論」の品質について検討した。 我々の実験は、LLMが一貫したチェーン・オブ・シークレットによって誘導されると、洗練された高レベル軌道の完成に大きな可能性があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T18:14:35Z)
• Don't Copy the Teacher: Data and Model Challenges in Embodied Dialogue [92.01165203498299]
  後続の身体的対話命令は、自然言語交換から複雑なタスクのシーケンスを完了させるエージェントを必要とする。 本稿では,模倣学習(IL)と関連する低レベルメトリクスが,実際には誤解を招くものであり,具体的対話研究の目標と一致していないことを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T05:51:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。