AI-Agents for Culturally Diverse Online Higher Education Environments

📄 arXiv: 2510.10520v2 📥 PDF

作者: Fuze Sun, Paul Craig, Lingyu Li, Shixiangyue Meng, Chuxi Nan

分类: cs.CY, cs.RO

发布日期: 2025-10-12 (更新: 2025-10-15)

💡 一句话要点

提出利用生成式AI驱动的文化感知AI-Agent，以提升在线高等教育环境中的学生参与度和学习效果。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI-Agent 生成式AI 在线教育 文化感知 个性化学习

📋 核心要点

  1. 在线高等教育面临文化多样性带来的挑战，包括语言障碍、学习风格差异和文化敏感性问题。
  2. 论文提出利用生成式AI赋能的文化感知AI-Agent，以个性化学习并适应学生的文化背景。
  3. 该研究旨在通过AI-Agent促进学生参与，提升学习效果，从而应对文化多元环境下的教育挑战。

📝 摘要（中文）

随着在线高等教育的全球影响力不断扩大，大学越来越多地接纳来自不同文化背景的学生。这带来了一系列挑战，包括语言障碍、学习风格的文化差异、课程设计中的文化敏感性以及学生感到他们的观点或经验在学习环境中未被反映或重视时的隔离感。确保在这种环境中积极参与和合理的学习成果需要不仅具有适应性而且具有文化共鸣的远程教育系统。具身和虚拟AI-Agent在这方面具有巨大潜力，因为它们可以促进个性化学习，并调整其互动和内容传递以适应学生的文化背景。此外，生成式AI（GAI），例如大型语言模型（LLM），由于其理解和生成上下文相关内容的高级能力，可以扩大这些具有文化意识的AI-Agent解决教育挑战的潜力。本章回顾了现有研究，并建议使用由GAI驱动的具有文化意识的AI-Agent，以促进文化多元的在线高等教育环境中的参与度并提高学习成果。

🔬 方法详解

问题定义：在线高等教育的全球化趋势带来了学生文化背景的多样性，这给传统的在线教育系统带来了挑战。现有方法难以有效解决语言障碍、学习风格差异以及文化敏感性等问题，导致学生参与度低、学习效果不佳。学生可能会感到孤立，因为他们的文化视角和经验没有得到充分的重视。

核心思路：论文的核心思路是利用生成式AI（GAI）赋能的文化感知AI-Agent，通过个性化的互动和内容传递，适应学生的文化背景。这种AI-Agent能够理解和生成上下文相关的文化内容，从而促进学生的参与感和归属感，最终提升学习效果。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 文化背景理解模块：利用LLM分析学生的文化背景信息，包括语言、价值观、学习习惯等。2) 内容生成模块：根据学生的文化背景，生成个性化的学习内容，例如案例、示例、解释等。3) 互动适应模块：AI-Agent根据学生的文化偏好，调整互动方式，例如沟通风格、反馈方式等。4) 评估与优化模块：收集学生反馈，评估AI-Agent的效果，并进行持续优化。

关键创新：最重要的技术创新点在于将生成式AI与文化感知相结合，创造出能够理解和适应不同文化背景的AI-Agent。与传统的AI-Agent相比，这种新型AI-Agent能够提供更加个性化和文化相关的学习体验，从而显著提升学生的参与度和学习效果。

关键设计：关键设计包括：1) 使用预训练的LLM作为文化背景理解和内容生成的基础。2) 设计文化敏感的提示工程（prompt engineering），引导LLM生成符合特定文化背景的内容。3) 采用强化学习方法，优化AI-Agent的互动策略，使其更符合学生的文化偏好。4) 利用用户反馈数据，持续微调LLM，提升其文化理解和生成能力。

📊 实验亮点

论文提出了一种基于生成式AI的文化感知AI-Agent，旨在提升在线高等教育环境中学生的参与度和学习效果。虽然摘要中没有明确提及具体的实验结果和性能数据，但强调了该方法通过个性化和文化相关的学习体验，能够显著提升学生的参与度和学习效果的潜力。未来的研究可以进一步通过实验验证该方法的有效性，并与其他基线方法进行比较。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于在线高等教育、企业培训、跨文化交流等领域。通过部署文化感知AI-Agent，可以提升学习效率、促进文化理解、增强用户体验。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如国际旅游、文化遗产保护等，促进全球文化交流与融合。

📄 摘要（原文）

As the global reach of online higher education continues to grow, universities are increasingly accommodating students from diverse cultural backgrounds (Tereshko et al., 2024). This can present a number of challenges including linguistic barriers (Ullah et al., 2021), cultural differences in learning style (Omidvar & Tan, 2012), cultural sensitivity in course design (Nguyen, 2022) and perceived isolation when students feel their perspectives or experiences are not reflected or valued in the learning environment (Hansen-Brown et al., 2022). Ensuring active engagement and reasonable learning outcomes in such a environments requires distance educational systems that are not only adaptive but also culturally resonant (Dalle et al., 2024). Both embodied and virtual AI-Agents have great potential in this regard as they can facilitate personalized learning and adapt their interactions and content delivery to align with students' cultural context. In addition, Generative AI (GAI), such as, Large Language Models (LLMs) can amplify the potential for these culturally aware AI agents to address educational challenges due to their advanced capacity for understanding and generating contextually relevant content (Wang et al., 2024). This chapter reviews existing research and suggests the usage of culturally aware AI-Agents, powered by GAI, to foster engagement and improve learning outcomes in culturally diverse online higher education environments.