Metaverse for Education: Developments, Challenges, and Future Direction
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The rapid advancements in digital technologies such as artificial intelligence (AI), virtual reality (VR), augmented reality (AR), mixed reality (MR), extended reality (XR), and the internet of things (IoT) have revolutionized various sectors, including education. Metaverse, a convergence of these transformative technologies, offers immersive, personalized, and interactive experiences, making it a powerful tool in modern education. This paper explores the Metaverse's role in enhancing education by examining its architecture, types, and components while addressing practical implementation challenges, and follows a structured review protocol to ensure a comprehensive analysis, including systematic research, paper selection, and a critical examination of relevant studies from reputable databases such as Google Scholar, IEEE Xplore, ACM, and Springer. The research objectives focus on evaluating the Metaverse's applications in education, ethical challenges, technological limitations, and potential strategies for sustainable integration. Key research questions address the need for Metaverse adoption in education, its benefits, challenges, and future directions. The Metaverse cultivates essential skills such as empathy, ethical reasoning, and effective communication by providing students with customized, immersive learning environments. However, ethical concerns, technical barriers, and infrastructural costs pose significant obstacles to its widespread adoption. It discusses strategies to solve these barriers, explores applications in distance learning, and proposes future research directions to create scalable and sustainable educational models in the Metaverse. Through this structured inquiry, the paper establishes the Metaverse as a transformative force in education, blending technological innovation with instructional advancement.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle