AIアシスタント

AI教師アシスタントのハイブリッドなマイクロパーソナライゼーション：プロンプトエンジニアリングによる拡張

大規模言語モデル（LLM）を活用したAI教師アシスタントはスケーラブルな教育支援を提供する一方で、パーソナライゼーションに課題がありました。この研究では、プロンプトエンジニアリングを活用し、学習者の自己評価、抽象度、情報処理スタイルなど6つの次元に基づいて、96種類の学習者プロファイルを生成し、動的な個別最適化を実現するフレームワークを提示します。