科学と幻想：ARと大規模言語モデルを用いた没入型で文化的に関連のある学習体験の構築｜名古屋大学の研究

AR、物語、LLMを組み合わせたアプリを用いて子供の科学への動機付けを調査した結果、LLMの使用は学習効果や関与度を高め、より適切な回答を引き出すことが分かった。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2024年5月11日　CHI Conference on Human Factors in Computing Systems
東海・関東の大学の著者	David Thomas Henry Wright（名古屋大学）
著者（全員）	Alan Y. Cheng、Meng Guo、Melissa Ran、Arpit Ranasaria、Arjun Sharma、Anthony Xie、Khuyen Nha Le、Bala Vinaithirthan、Shihe Luan、David Thomas Henry Wright、Andrea Cuadra、Roy D. Pea ほか1人
被引用	37（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1145/3613904.3642041

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

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