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Dieses Forschungspapier untersucht die Verwendung von chatGPT zur Erleichterung der Entwicklung von Bildungserfahrungen im Roblox-Metaversum, mit einem speziellen Fokus auf den Kurs über elektrische Maschinen. Die Hauptziele dieser Studie sind zu demonstrieren, wie chatGPT die Erstellung immersiver und interaktiver Lernumgebungen innerhalb von Roblox optimieren kann, sowie die Wirksamkeit dieser Erfahrungen bei der Einbindung der Studierenden und der Verbesserung ihres Verständnisses für elektrische Maschinen zu evaluieren. Unser Ansatz nutzt die Fähigkeiten von chatGPT, um clientseitige Skripte effizient für serverseitige Implementierungen zu optimieren, gut strukturierte Wörterbücher für die Beschreibung von Spielaktivitäten, -phasen und -punkten zu erstellen und die Implementierung verschiedener Effekte und Interaktionen zu vereinfachen. Nach Abschluss unserer Roblox-basierten Bildungserfahrung wird der resultierende Code unter einer Creative Commons Lizenz verfügbar sein, wodurch andere Lehrkräfte und Entwickler unsere Arbeiten für ihre Bedürfnisse weiterentwickeln und anpassen können. Wir haben dieses Projekt mit einer Gruppe von 22 Studierenden auf Universitätsniveau, die elektrische Maschinen studieren, getestet, deren Feedback entscheidend war, um die Wirksamkeit unserer Methoden zu verstehen und Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Die Ergebnisse dieser Studie deuten darauf hin, dass die Integration von chatGPT in den Entwicklungsprozess von Roblox-basierten Lernexperienzen zu einer erhöhten Einbindung und einem besseren Verständnis bei den Studierenden führen kann. Weitere Forschungen werden empfohlen, um die breiteren Implikationen der Verwendung von chatGPT und anderen KI-basierten Werkzeugen bei der Entwicklung von metaversum-basierten Bildungsinhalten in verschiedenen Fächern und Lernumgebungen zu erkunden. Auf diese Weise können wir weiterhin die Grenzen dessen erweitern, was in der virtuellen Bildung möglich ist, und ansprechendere sowie effektivere Lernerfahrungen für Studierende weltweit bieten.
Ho et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.
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