科学的根拠の検証スキル

このスキルを使用して、エクササイズが学術文献に基づいていることを確認し、学問的誠実性を維持します。

1. 評価基準

A. 量(十分な根拠)

• 最小限: 1つのエクササイズあたり3～5つの高品質なソースが必要です。
• 範囲: 歴史的なトピック/手法とAIツール/手法の両方をカバーする必要があります。
• ローカライゼーション: 参照されるリソースは、理想的にはエクササイズの言語で利用可能である必要があります。利用できない場合(例:ソースがドイツ語であるがエクササイズが英語の場合)は、フラグを付ける必要があります(例:(GERMAN only))。
• 引用: 列挙されたすべてのソースは、[@id]構文を使用して、テキスト内で少なくとも1回は引用される必要があります。

B. 品質(十分な根拠)

• 推奨されるソース: ピアレビュー済みのジャーナル記事、学術書、または学術出版社による章。
• 技術ドキュメンテーション: AIツールの場合、公式なドキュメンテーション(例:OpenAI、Anthropic、Meta)または基礎的な技術論文(例:「Attention Is All You Need」)は、技術的詳細に対しては受け入れられます。
• 最新性: AI関連

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