面向 Industry 4.0 劳动力发展的生成式 AI 与数字孪生人格化教育：VR、RAG 与零样本情感分析
计算机与社会
2026-03-03 v1 人工智能
摘要
第四次工业革命（4IR）技术，如云计算、机器学习和人工智能，已提高了生产力，但引入了劳动力培训和再技能化的挑战。这尤其体现在现有劳动力短缺的背景下，尤其是Underrepresented Minorities（URM）社区，他们往往缺乏优质教育资源。为应对这些挑战，本研究提出了gAI-PT4I4——一种基于生成式 AI 的面向 Industrial 4.0 的个人化导师，旨� personalize 4IR 实践式学习。gAI-PT4I4采用情感分析评估学生理解程度，利用生成式 AI 和有限自动机来量身定制学习体验。该框架集成低保真数字孪生（Digital Twin）进行 VR 训练， featuring Interactive Tutor——一个通过音频和文本提供实时指导的生成式 AI 助手。它使用基于 LLM 的零样本情感分析和 prompt engineering，实现对学生-教师互动为正面或负面的86% 分类准确率。此外，检索增强生成（RAG）实现了以领域特定知识为基础的个人化学习内容。为动态调整训练，有限自动机将练习结构为难度递增的状态，要求达到80% 的任务性能准确率才能晋升。实验评估包括22名志愿者，结果显示准确率超过80%，显著缩短了训练时间。最后，本文提出一种多保真数字孪生模型，将数字孪生的复杂度与布鲁姆分类法和 Kirkpatrick 模型相匹配，为可扩展的教育框架提供支持。
引用
@article{arxiv.2502.14080,
title = {Personalized Education with Generative AI and Digital Twins: VR, RAG, and Zero-Shot Sentiment Analysis for Industry 4.0 Workforce Development},
author = {Yu-Zheng Lin and Karan Petal and Ahmed H Alhamadah and Sujan Ghimire and Matthew William Redondo and David Rafael Vidal Corona and Jesus Pacheco and Soheil Salehi and Pratik Satam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.14080},
year = {2026}
}