要約
Virtual Reality Simulatorsは、教師トレーニングのための強力なツールを提供しますが、AIを搭載した生徒のアバターの統合は、効果的な教育学のためのアバターリアリズムの最適レベルを決定する重要な課題を提示します。
この文献レビューでは、VR教師トレーニングにおけるアバターリアリズムの進化を検証し、その理論的意味を統合し、将来のデザインを導くための新しい教育的枠組みを提案します。
系統的レビューを通じて、このペーパーでは、人間が制御するアバターから生成AIプロトタイプへの進行をたどります。
認知負荷理論などの学習理論を適用すると、高忠実度のアバターは初心者に過度の外部認知負荷を課す可能性があるため、最近の経験的発見によってサポートされているスタンスを課すことができるため、ハイパーリアリズムは常に最適ではないと主張します。
フォトリアリズムの技術的意欲と足場学習の教育的ニーズの間には大きなギャップが存在します。
このギャップに対処するために、私たちは卒業生のリアリズムを提案します。これは、忠実度の低いアバターを持つ研修生を開始することを提唱するフレームワークであり、スキルが発展するにつれて行動の複雑さを徐々に増加させます。
これを計算可能に実現可能にするために、新しいシングルコールアーキテクチャ、クレイジースロットの概要を説明します。クレイジースロットは、確率的エンジンと検索された生成データベースを使用して、マルチステップ推論モデルの遅延とコストなしで本物のリアルタイムの応答を生成します。
このレビューは、次世代のAIシミュレータを設計するためのエビデンスに基づいた原則を提供し、リアリズムに対する教育的に根拠のあるアプローチがスケーラブルで効果的な教師教育ツールを作成するために不可欠であると主張しています。
要約(オリジナル)
Virtual Reality simulators offer a powerful tool for teacher training, yet the integration of AI-powered student avatars presents a critical challenge: determining the optimal level of avatar realism for effective pedagogy. This literature review examines the evolution of avatar realism in VR teacher training, synthesizes its theoretical implications, and proposes a new pedagogical framework to guide future design. Through a systematic review, this paper traces the progression from human-controlled avatars to generative AI prototypes. Applying learning theories like Cognitive Load Theory, we argue that hyper-realism is not always optimal, as high-fidelity avatars can impose excessive extraneous cognitive load on novices, a stance supported by recent empirical findings. A significant gap exists between the technological drive for photorealism and the pedagogical need for scaffolded learning. To address this gap, we propose Graduated Realism, a framework advocating for starting trainees with lower-fidelity avatars and progressively increasing behavioral complexity as skills develop. To make this computationally feasible, we outline a novel single-call architecture, Crazy Slots, which uses a probabilistic engine and a Retrieval-Augmented Generation database to generate authentic, real-time responses without the latency and cost of multi-step reasoning models. This review provides evidence-based principles for designing the next generation of AI simulators, arguing that a pedagogically grounded approach to realism is essential for creating scalable and effective teacher education tools.
arxiv情報
| 著者 | Judson Leroy Dean Haynes IV |
| 発行日 | 2025-06-13 15:37:36+00:00 |
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