AIが作成した教育用アニメーションの知的ミスを避けるには？

2025-08-21

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Fogsightコンテンツ精度保証プログラム

生成されたコンテンツの正しさは、以下の複数のメカニズムによって保証される：

予防段階::
- 入力の最適化：「概念＋修飾語」形式の使用（例：「エントロピー増大の法則-熱力学第二法則）
- モデルの選択：Gemini 2.5のような、事実の正確さに焦点を当てたLLMを好む。
ジェネレーション・コントロール::
- バリデーション指令の追加："権威ある教科書University Physicsの定義を引用する"
- 厳密モードを有効にする（パラメータ：accuracy_level=high）
検証メカニズム::
- 不確実性の自動フラグ立て（「検証予定」の黄色で表示）
- 組み込みのファクトチェック機能：事前に定義されたナレッジグラフを比較します。
エラー訂正処理::
- バグ修正コマンドテンプレート："フレーム3の「電子軌道」を「電子雲の確率分布」に変更"
- よくあるミスを繰り返さないための知識ベースの構築
専門家モデル::
- 参考資料のPDF/PPTをアップロードし、生成の基礎を固める
- 専門のデータベース（IEEE Xploreなど）にアクセスし、最新の研究成果を入手する。

最終的な推奨：主要な指導内容については、AI生成＋手動レビューの二重保険モデルを推奨する。