AI-driven adaptive learning for enhancing business intelligence simulation games

计算机科学 商业智能 适应性学习 商业模拟 人工智能 多媒体 人机交互 模拟 知识管理
作者
G. Bharathi,Indra Chandra,Durga Prasada Rao Sanagana,Chaitanya Kanth Tummalachervu,Vuda Sreenivasa Rao,S. Neelima
出处
期刊:Entertainment Computing [Elsevier]
卷期号:: 100699-100699 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.entcom.2024.100699
摘要

This study investigates how automated adaptable learning (BSG) may improve business simulating games (BSG) and its transformation possibilities. The rapid increase of information, combined with the intricate nature of today's company contexts, means that classic BSG education techniques frequently fail to adequately prepare students for the difficulties they will face in everyday life. This study provides a revolutionary architecture that continually evolves learning paths, responses, and testing situations based on specific student progress and desires. It does this by utilizing modern artificial intelligence methods, including machine learning. This technique seeks to maximize users' preservation of expertise, ability to make decisions, and capacity for creative thinking through tailoring their education. In summary, our study raises possibilities for better and more interesting educational opportunities throughout the modern age by adding to the continuing conversation about the relationship between AI, training, and corporate strategies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
.。。发布了新的文献求助10
刚刚
贾哲宇发布了新的文献求助10
刚刚
yym发布了新的文献求助10
刚刚
zvone发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
甜甜茈发布了新的文献求助10
3秒前
情怀应助晴天采纳,获得10
3秒前
北风漫步云端完成签到,获得积分10
4秒前
6秒前
7秒前
9秒前
9秒前
9秒前
现实的谷南完成签到 ,获得积分10
9秒前
xie老板发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
霗崎完成签到 ,获得积分10
12秒前
12秒前
jiao完成签到,获得积分10
12秒前
爆米花应助Clearly采纳,获得10
12秒前
12秒前
13秒前
昵称完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
14秒前
杨柯发布了新的文献求助10
14秒前
ShengzhangLiu发布了新的文献求助10
14秒前
psybrain9527发布了新的文献求助10
15秒前
从嘉完成签到,获得积分10
16秒前
Eva发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
sissy完成签到,获得积分10
17秒前
山橘月发布了新的文献求助10
17秒前
草木青完成签到 ,获得积分10
17秒前
17秒前
霗崎关注了科研通微信公众号
17秒前
18秒前
合适忆南发布了新的文献求助10
18秒前
19秒前
科研通AI2S应助Wang采纳,获得10
19秒前
高分求助中
Exploring Mitochondrial Autophagy Dysregulation in Osteosarcoma: Its Implications for Prognosis and Targeted Therapy 2000
Impact of Mitophagy-Related Genes on the Diagnosis and Development of Esophageal Squamous Cell Carcinoma via Single-Cell RNA-seq Analysis and Machine Learning Algorithms 2000
LNG地下式貯槽指針(JGA指-107) 1000
什么是会话分析 888
QMS18Ed2 | process management. 2nd ed 600
LNG as a marine fuel—Safety and Operational Guidelines - Bunkering 560
Clinical Interviewing, 7th ed 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 免疫学 细胞生物学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2942717
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2601799
关于积分的说明 7006084
捐赠科研通 2242961
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1190285
版权声明 590292
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 582718