論文の概要: SciEducator: Scientific Video Understanding and Educating via Deming-Cycle Multi-Agent System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17943v1
• Date: Sat, 22 Nov 2025 06:54:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.531227
• Title: SciEducator: Scientific Video Understanding and Educating via Deming-Cycle Multi-Agent System
• Title（参考訳）: SciEducator: Deming-Cycle Multi-Agent Systemによる科学ビデオ理解と教育
• Authors: Zhiyu Xu, Weilong Yan, Yufei Shi, Xin Meng, Tao He, Huiping Zhuang, Ming Li, Hehe Fan,
• Abstract要約: SciEducatorは、科学ビデオ理解と教育のための自己進化型マルチエージェントシステムである。 我々のデザインは、プラン-Do-Study-Actの哲学を自己進化的推論とフィードバックのメカニズムに再構成する。 特定の科学的プロセスに合わせて、マルチモーダルな教育コンテンツを作成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.24867393406526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in multimodal large language models (MLLMs) and video agent systems have significantly improved general video understanding. However, when applied to scientific video understanding and educating, a domain that demands external professional knowledge integration and rigorous step-wise reasoning, existing approaches often struggle. To bridge this gap, we propose SciEducator, the first iterative self-evolving multi-agent system for scientific video comprehension and education. Rooted in the classical Deming Cycle from management science, our design reformulates its Plan-Do-Study-Act philosophy into a self-evolving reasoning and feedback mechanism, which facilitates the interpretation of intricate scientific activities in videos. Moreover, SciEducator can produce multimodal educational content tailored to specific scientific processes, including textual instructions, visual guides, audio narrations, and interactive references. To support evaluation, we construct SciVBench, a benchmark consisting of 500 expert-verified and literature-grounded science QA pairs across five categories, covering physical, chemical, and everyday phenomena. Extensive experiments demonstrate that SciEducator substantially outperforms leading closed-source MLLMs (e.g., Gemini, GPT-4o) and state-of-the-art video agents on the benchmark, establishing a new paradigm for the community.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)とビデオエージェントシステムの最近の進歩は、一般的なビデオ理解を大幅に改善した。 しかし、外部の専門的知識の統合と厳密なステップワイズ推論を必要とする分野である科学的なビデオ理解と教育に適用する場合、既存のアプローチはしばしば苦労する。 このギャップを埋めるために,SciEducatorを提案する。SciEducatorは,科学ビデオ理解と教育のための,最初の反復的自己進化型マルチエージェントシステムである。 経営科学から古典的デミングサイクルに根ざした私たちのデザインは、Plan-Do-Study-Actの哲学を自己進化的推論とフィードバックのメカニズムに再構成し、ビデオにおける複雑な科学活動の解釈を容易にする。 さらに、SciEducatorは、テキストインストラクション、ビジュアルガイド、オーディオナレーション、インタラクティブ参照など、特定の科学的プロセスに適したマルチモーダルな教育コンテンツを作成することができる。 SciVBenchは,5つのカテゴリにまたがって,500人の専門家による検証と文献による基礎科学QAペアからなるベンチマークであり,物理的,化学的,日常的な現象をカバーしている。 大規模な実験により、SciEducatorは、クローズドソースMLLM(例えば、Gemini、GPT-4o)と最先端のビデオエージェントをベンチマークで大幅に上回り、コミュニティのための新しいパラダイムを確立した。

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