論文の概要: Machinagogy: Experiments in Staging Teaching Dramas with LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10450v1
- Date: Wed, 11 Mar 2026 06:07:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.801419
- Title: Machinagogy: Experiments in Staging Teaching Dramas with LLMs
- Title（参考訳）: マキナゴギー:LDMを用いた演劇のステージング実験
- Authors: Liam Magee,
- Abstract要約: 本稿では、ヘーゲル的認識とフロイト的心理力学という2つの心理社会的理論に基づいて構築されたAI学習システムについて述べる。
2つの関連する介入として、AI教師に学習者を自律的な科目として扱うように指示する認識強化プロンプトと、内部の批評家がチューターの出力をレビューするマルチエージェントのego/superegoアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27074235008521247
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This paper describes an AI tutoring system built upon two psycho-social theoretic constructs: Hegelian recognition and Freudian psychodynamics. Two related interventions are proposed: recognition-enhanced prompts that instruct an AI tutor to treat the learner as an autonomous subject, and a multi-agent ego/superego architecture where an internal critic reviews tutor output. The paper also describes the nature of the human/machine relationship involved in this research itself, employing a reflexive methodology: Claude Code (Opus 4.5/4.6) builds, evaluates, and documents the AI tutor by authoring a companion scientific paper - a process termed "vibe scholarship" - in conjunction with human prompting and suggestion, which is itself documented and analyzed. The companion paper, included as appendix, reports a factorial evaluation across three generation models (DeepSeek V3.2, Haiku 4.5, Gemini Flash 3.0), finding recognition-enhanced prompts produce large, model-independent improvements (d=1.34-1.92) through a calibration mechanism that raises the floor of tutor performance. This result, significant in itself, is combined with the qualitative reflections in this paper to consider impacts of AI on the delicate dynamics of student / teacher and assistant / researcher relations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、ヘーゲル的認識とフロイト的心理力学という2つの心理社会的理論に基づいて構築されたAI学習システムについて述べる。
2つの関連する介入として、AI教師に学習者を自律的な科目として扱うように指示する認識強化プロンプトと、内部の批評家がチューターの出力をレビューするマルチエージェントのego/superegoアーキテクチャを提案する。
クロードコード(Opus 4.5/4.6)は、人間のプロンプトや提案と合わせて、共用する科学論文である「バイブ奨学金」を執筆し、AI教師を構築、評価、文書化する。
補助的な論文は、付録として、3世代モデル(DeepSeek V3.2、Haiku 4.5、Gemini Flash 3.0)の因子評価を報告し、認識強化プロンプトは、チューターのパフォーマンスを上昇させるキャリブレーション機構を通じて、大きく、モデルに依存しない改善(d=1.34-1.92)をもたらす。
この結果は、学生・教師・助手・研究者関係の微妙なダイナミクスに対するAIの影響を考察するために、それ自体が定性的反映と組み合わせられている。
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