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從記憶到形塑：透過協作式 VR 與生成式 AI 共創文化遺產敘事

arXiv - Human-Computer InteractionYushang Yang, Fanxu Meng, Fiona Fui-Hoon Nah, RAY LC

研究探討如何利用生成式 AI 與協作式 VR 技術，讓使用者透過共同設計 3D 物品來轉化並分享集體文化記憶。

AI 幫你先抓重點

AI 重點 1

生成式 AI 的「錯誤」可轉化為協作中的創意契機。

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這挑戰了傳統認為 AI 必須精準才能輔助創作的觀念。研究顯示，當 AI 生成不符預期的結果時，使用者會透過重新詮釋來推動敘事，這為設計容錯性高的協作工具提供了新思路。
AI 重點 2

數位工具能將無形的集體記憶轉化為具體的空間敘事。

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這改變了文化遺產保存的範式，從單向的紀錄轉變為雙向的共創。對於教育者而言，這意味著學習者可以透過數位建構，將抽象的歷史感官化與具象化。

核心研究發現

  1. 1

    參與者在協作過程中會透過合併提示詞（prompts）與調整模型位置，來協調不同觀點並達成共識。

  2. 2

    使用者利用空間操作來構建場景，並藉此表達個人化且具身化的文化遺產經驗。

  3. 3

    當生成式 AI 無法精準滿足需求時，參與者會進行「創意挪用」，將不滿意的生成物轉化為設計靈感的來源。

對教育工作者的啟發

教育工作者在設計結合 AI 的專題式學習（PBL）時，不應僅追求 AI 生成結果的精準度，而應關注 AI 如何引發學生的討論與協作。建議設計具備「容錯空間」的數位學習環境，鼓勵學生在 AI 生成不理想時，透過「創意挪用」與同儕討論來重新詮釋內容。這種從「接受 AI 結果」到「主動形塑 AI 產出」的過程，能有效提升學生的批判性思考與協作敘事能力。

原始文獻資訊

英文標題：
"From remembering to shaping": Narrating Shared Experiences by Co-Designing Cultural Heritage Artifacts in Collaborative VR
作者：
Yushang Yang, Fanxu Meng, Fiona Fui-Hoon Nah, RAY LC
來源：
arXiv - Human-Computer Interaction
AI 摘要模型：
/models/gemma-4-26B-A4B-it
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