- 简介本文探讨了生成式人工智能在创建适应性教育模拟中的潜力。通过利用多个人工智能代理的系统，模拟可以提供个性化的学习体验，为学生提供在具有人工智能生成的导师、角色扮演者和面向教师的评估者的情境中练习技能的机会。我们描述了一个原型，PitchQuest，这是一个风险投资演讲模拟器，展示了人工智能在提供教学、促进练习和提供定制反馈方面的能力。本文讨论了模拟背后的教学法、支持它的技术以及使用人工智能进行教育时的伦理考虑。虽然承认其局限性和需要严格测试，但我们提出，生成式人工智能可以显著降低创建有效、吸引人的模拟的障碍，为规模化的体验式学习开辟了新的可能性。
- 图表
- 解决问题如何利用生成式人工智能创建适应性教育模拟？
- 关键思路通过利用多个AI代理系统，模拟可以提供个性化的学习体验，为学生提供在具有AI生成的导师、角色扮演者和面向教师的评估器的情境中练习技能的机会。
- 其它亮点论文描述了一个原型PitchQuest，一个风险投资演讲模拟器，展示了AI在提供指导、促进实践和提供定制反馈方面的能力。论文讨论了模拟背后的教学方法、支持它的技术以及使用AI进行教育的伦理考虑。虽然承认存在限制和需要严格测试的需要，但我们提出，生成式人工智能可以显著降低创建有效、引人入胜的模拟的障碍，为规模化的体验式学习开辟新的可能性。
- 最近的相关研究包括：1. 'A Review of Intelligent Tutoring Systems: From Traditional Tutoring Systems to Intelligent Tutoring Systems'；2. 'Adaptive Educational Hypermedia Systems'；3. 'Intelligent Tutoring Systems: Evolutions in Design'
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