NFT-handel utdannet av AI @SentientAGI, @pip_world, @opensea Forsøket på å kombinere kunstig intelligens og spillelementer i prosessen med å lære NFT-handel kan forstås i flyten av tradisjonell finansutdanning og digitale læringsmiljøer. Dette konseptet bygger på premisset om at Sentient, en åpen kildekode kunstig intelligens, analyserer faktiske NFT-markedsdata og leverer resultatene som utdanningsinnhold innenfor en spilllignende plattform kalt PiP World. OpenSea, som her nevnes som en representativ kilde til NFT-markedsdata, er en plattform som har samlet offentlig informasjon som transaksjonspriser, handelsvolum og gulvpriser for ulike NFT-er, hovedsakelig basert på Ethereum. Dataene samlet inn på OpenSea er en oversikt over når en bestemt NFT-samling har blitt handlet mye, hvordan prisen har endret seg, og hvor likvid den har vært. I motsetning til enkle teoretiske forklaringer inneholder disse faktiske markedsdataene faktiske transaksjonsstrømmer som har funnet sted tidligere, så de har blitt brukt som materiale for å øke lærendes forståelse og fordypning i finansiell utdanning og forskning. NFT-markedet har også strukturelle likheter med andre finansmarkeder når det gjelder prisdannelse og endringer i etterspørsel, så OpenSea-data kan brukes som et objekt for pedagogisk observasjon. Sentient introduseres som et åpen kildekode kunstig intelligens-prosjekt som har ansvar for å analysere og forklare disse storskala offentlige dataene. Sentient fokuserer på å finne gjentakende mønstre eller trender i data og forklare dem på språk, og kan presentere dem i en organisert form av hva en spesifikk volumendring eller prisflyt betyr. Dette kan fungere som et hjelpemiddel for å hjelpe nye elever til NFT-handel å forstå markedsstrukturen gjennom narrative forklaringer i stedet for komplekse figurer og grafer. Disse organiserte analysene og forklaringene leveres til brukerne i et spilllignende læringsmiljø kalt PiP World. PiP World er en plattform designet for å oppleve handel med virtuelle eiendeler i stedet for ekte midler, med en struktur som oppmuntrer til læringsdeltakelse gjennom spillelementer som poeng, konkurranser og ytelsessammenligninger. Tidligere studier av finansiell simulering har bekreftet at dette spillifiserte miljøet øker læringstiden og gjør repeterende praksis naturlig. PiP World spiller også en rolle i å gjøre NFT-handelsprosessen om til opplevelsesbasert læring på denne måten. Ifølge de nå offentliggjorte dataene finnes det imidlertid ikke noe komplett utdanningssystem der Sentient, OpenSea og PiP World faktisk er teknisk koblet sammen. Dette konseptet forklares ved å koble sammen egenskapene til teknologier og plattformer som eksisterer uavhengig, og ingen offisielle forskningsresultater er publisert for å verifisere faktisk brukerytelse eller læringseffekter. I tillegg er det faktum at ytelse i spillmiljøet ikke direkte fører til evnen til å handle i det reelle markedet, noe som gjentatte ganger har blitt påpekt i eksisterende finansutdanningsforskning. Oppsummert kan ideen om at AI analyserer NFT-markedsdata på OpenSea og leverer resultatene til utdanningsformål i PiP World forstås som en forklarende modell som kombinerer elementer fra dokumentert dataanalyse, generering av beskrivelser av kunstig intelligens og spillbasert læring. Denne strukturen kan brukes til å formidle de grunnleggende konseptene som trengs for å forstå NFT-markedet, men dens effektivitet og begrensninger er ennå ikke bekreftet gjennom faktiske operasjoner og empirisk forskning. For øyeblikket er den mest presise tilnærmingen å oppsummere utdanningssystemets konsept basert på verifiserbare fakta. $PIP $SEA $SENT