論文の概要: The Empty Quadrant: AI Teammates for Embodied Field Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04034v1
- Date: Wed, 04 Mar 2026 13:13:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-05 21:29:15.315861
- Title: The Empty Quadrant: AI Teammates for Embodied Field Learning
- Title（参考訳）: Empty Quadrant: フィールド学習のためのAIチームメイト
- Authors: Hyein Kim, Sung Park,
- Abstract要約: Field Atlas(フィールドアトラス)は、AIEDの指導的比喩をインストラクションからインストラクションへとシフトするフレームワークである。
博物館のシナリオを通してこの枠組みを実証し、結果として得られる軌道列は、AI製造に構造的に抵抗するプロセスベースのエビデンスを構成すると論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: For four decades, AIED research has rested on what we term the Sedentary Assumption: the unexamined design commitment to a stationary learner seated before a screen. Mobile learning and museum guides have moved learners into physical space, and context-aware systems have delivered location-triggered content -- yet these efforts predominantly cast AI in the role of information-de-livery tool rather than epistemic partner. We map this gap through a 2 x 2 matrix (AI Role x Learning Environment) and identify an undertheorized intersection: the configuration in which AI serves as an epistemic teammate during unstruc-tured, place-bound field inquiry and learning is assessed through trajectory rather than product. To fill it, we propose Field Atlas, a framework grounded in embod-ied, embedded, enactive, and extended (4E) cognition, active inference, and dual coding theory that shifts AIED's guiding metaphor from instruction to sensemak-ing. The architecture pairs volitional photography with immediate voice reflec-tion, constrains AI to Socratic provocation rather than answer delivery, and ap-plies Epistemic Trajectory Modeling (ETM) to represent field learning as a con-tinuous trajectory through conjoined physical-epistemic space. We demonstrate the framework through a museum scenario and argue that the resulting trajecto-ries -- bound to a specific body, place, and time -- constitute process-based evi-dence structurally resistant to AI fabrication, offering a new assessment paradigm and reorienting AIED toward embodied, dialogic human-AI sensemaking in the wild.
- Abstract（参考訳）: この40年間、AIEDの研究は「Sedentary Assumption: the unexamined design commitment to a stationary learninger to a station before a screen」と呼ばれてきた。
モバイル学習と博物館のガイドは、学習者を物理的な空間に移動させ、コンテキスト認識システムは、位置追跡されたコンテンツを配信してきた。
このギャップを2×2マトリクス(AI Role x Learning Environment)を通してマップし、未理論の交差点を特定する。
そこで本稿では,AIEDの指導的比喩を,インスツルメンテーションからインスツルメンテーションへとシフトさせる4E認知,アクティブ推論,デュアルコーディング理論を基礎としたフレームワークであるField Atlasを提案する。
このアーキテクチャは、即席の音声再生と、AIを回答の配信よりもソクラテス的挑発に制約すること、および、フィールドラーニングを連続した物理的視点空間を通して連続的な軌跡として表すために、ETM(Ep-plies Epistemic Trajectory Modeling)とをペアリングする。
博物館のシナリオを通じてこのフレームワークを実証し、結果のトラジェクトリー -- 特定の身体、場所、時間に縛られる -- が、AI作成に構造的に抵抗するプロセスベースのエビデンスを構成し、新しいアセスメントパラダイムを提供し、AIEDを野生で具現化された対話型AIセンスメイキングに向けて再配置する、と主張している。
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