論文の概要: Evolution of A4L: A Data Architecture for AI-Augmented Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11877v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 21:12:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.352135
• Title: Evolution of A4L: A Data Architecture for AI-Augmented Learning
• Title（参考訳）: AI強化学習のためのデータアーキテクチャA4Lの進化
• Authors: Ploy Thajchayapong, Suzanne Carbonaro, Tim Couper, Blaine Helmick, Spencer Rugaber, Ashok Goel,
• Abstract要約: AI強化学習のためのアーキテクチャ(A4L)は、成人学習者のためのオンライン教育の分析とパーソナライズを支援する。 データパイプラインには、データ取り込み、前処理、組織化、分析、可視化のためのモジュールが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2770822269241973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As artificial intelligence (AI) becomes more deeply integrated into educational ecosystems, the demand for scalable solutions that enable personalized learning continues to grow. These architectures must support continuous data flows that power personalized learning and access to meaningful insights to advance learner success at scale. At the National AI Institute for Adult Learning and Online Education (AI-ALOE), we have developed an Architecture for AI-Augmented Learning (A4L) to support analysis and personalization of online education for adult learners. A4L1.0, an early implementation by Georgia Tech's Design Intelligence Laboratory, demonstrated how the architecture supports analysis of meso- and micro-learning by integrating data from Learning Management Systems (LMS) and AI tools. These pilot studies informed the design of A4L2.0. In this chapter, we describe A4L2.0 that leverages 1EdTech Consortium's open standards such as Edu-API, Caliper Analytics, and Learning Tools Interoperability (LTI) to enable secure, interoperable data integration across data systems like Student Information Systems (SIS), LMS, and AI tools. The A4L2.0 data pipeline includes modules for data ingestion, preprocessing, organization, analytics, and visualization.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が教育エコシステムに深く統合されるにつれ、パーソナライズされた学習を可能にするスケーラブルなソリューションへの需要は拡大し続けています。 これらのアーキテクチャは、パーソナライズされた学習と意味のある洞察にアクセスし、大規模に学習者の成功を促進するために、継続的なデータフローをサポートしなければなりません。 成人学習オンライン教育のための国立AI研究所(AI-ALOE)において、成人学習者のためのオンライン教育の分析とパーソナライズを支援するAI強化学習のためのアーキテクチャ(A4L)を開発した。 ジョージア工科大学デザインインテリジェンス研究所の初期の実装であるA4L1.0は、Learning Management Systems(LMS)とAIツールからのデータを統合することで、アーキテクチャがメソ・マイクロラーニングの分析をどのようにサポートするかをデモした。 これらの実験はA4L2.0の設計を知らせた。 この章では、1EdTech Consortiumのオープン標準であるEdu-API、Caliper Analytics、Learning Tools Interoperability(LTI)を活用して、学生情報システム(SIS)、LMS、AIツールなどのデータシステム間でセキュアで相互運用可能なデータ統合を実現するA4L2.0について説明する。 A4L2.0 データパイプラインには、データ取り込み、前処理、組織、分析、可視化のためのモジュールが含まれている。

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