論文の概要: Smart technology in the classroom: a systematic review.Prospects for algorithmic accountability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06374v1
• Date: Mon, 13 Jul 2020 13:34:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 00:24:44.988920
• Title: Smart technology in the classroom: a systematic review.Prospects for algorithmic accountability
• Title（参考訳）: 教室におけるスマートテクノロジー : 体系的レビュー アルゴリズム的説明責任に関する考察
• Authors: Arian Garshi and Malin Wist Jakobsen and J{\o}rgen Nyborg-Christensen and Daniel Ostnes and Maria Ovchinnikova
• Abstract要約: 私たちはその芸術の状況を理解するために体系的なレビューを行った。 文献は、ウェアラブル、児童心理学、AIと教育、学校の監視、説明責任など、いくつかのサブ分野で調査した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) algorithms have emerged in the educational domain as a tool to make learning more efficient. Different applications for mastering particular skills, learning new languages, and tracking their progress are used by children. What is the impact on children from using this smart technology? We conducted a systematic review to understand the state of the art. We explored the literature in several sub-disciplines: wearables, child psychology, AI and education, school surveillance, and accountability. Our review identified the need for more research for each established topic. We managed to find both positive and negative effects of using wearables, but cannot conclude if smart technology use leads to lowering the young children's performance. Based on our insights we propose a framework to effectively identify accountability for smart technology in education.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)アルゴリズムは、学習をより効率的にするためのツールとして、教育分野に登場した。 特定のスキルを習得し、新しい言語を学習し、進捗を追跡するための異なるアプリケーションは、子供によって使用される。 このスマートなテクノロジーが子供たちに与える影響は? 我々は,芸術の現状を理解するために,体系的なレビューを行った。 われわれは、ウェアラブル、児童心理学、aiと教育、学校の監視、説明責任など、いくつかの分野の文献を調査した。 我々のレビューは、確立されたトピックごとにさらなる研究の必要性を特定した。 ウェアラブルの使用によるポジティブな効果とネガティブな効果の両方を見出すことができたが、スマートテクノロジーが子供のパフォーマンスを低下させるかどうかを結論付けることはできなかった。 本稿では,教育におけるスマートテクノロジーのアカウンタビリティを効果的に識別する枠組みを提案する。

関連論文リスト

• Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
  AIシステムは知恵を欠いている。 AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。 メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z)
• Exploring Parent's Needs for Children-Centered AI to Support Preschoolers' Interactive Storytelling and Reading Activities [52.828843153565984]
  AIベースのストーリーテリングと読書技術は、幼児の生活の中でますます普及しつつある。 本稿では,実践的なストーリーテリングや読書のシナリオでどのように機能するか,親,最も重要な利害関係者,経験,知覚について考察する。 我々の研究結果は、AIベースのストーリーテリングと読書技術は、より没入的で活発な相互作用を提供するが、一連の対話的でアルゴリズム的な課題のために、両親の期待を満たすことはできないことを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T20:55:40Z)
• Artificial Intelligence-Enabled Intelligent Assistant for Personalized and Adaptive Learning in Higher Education [0.2812395851874055]
  本稿では,AIIA(Artificial Intelligence-Enabled Intelligent Assistant)という,高等教育におけるパーソナライズおよび適応学習のための新しいフレームワークを提案する。 AIIAシステムは、高度なAIと自然言語処理(NLP)技術を活用して、対話的で魅力的な学習プラットフォームを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T19:31:15Z)
• Machine Unlearning: A Survey [56.79152190680552]
  プライバシ、ユーザビリティ、および/または忘れられる権利のために、特定のサンプルに関する情報をマシンアンラーニングと呼ばれるモデルから削除する必要がある特別なニーズが生まれている。 この新興技術は、その革新と実用性により、学者と産業の両方から大きな関心を集めている。 この複雑なトピックを分析したり、さまざまなシナリオで既存の未学習ソリューションの実現可能性を比較したりした研究はない。 この調査は、未学習のテクニックに関する卓越した問題と、新しい研究機会のための実現可能な方向性を強調して締めくくった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T10:18:36Z)
• New Era of Artificial Intelligence in Education: Towards a Sustainable Multifaceted Revolution [2.94944680995069]
  標準化された学術試験におけるChatGPTのハイパフォーマンスは、人工知能(AI)のトピックを、教育の将来に関する主流の議論に押し付けている。 本研究の目的は、応用、利点、課題の3つの主要な軸にまたがる既存の文献のレビューと分析を通じて、AIが教育に与える影響について調査することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T08:22:54Z)
• Latest Trends in Artificial Intelligence Technology: A Scoping Review [0.0]
  本研究では、PRISMAフレームワークに続く最先端の人工知能技術のスコーピングレビューを行う。 目標は、人工知能技術研究のさまざまな領域で使われている最も高度な技術を見つけることであった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-08T08:06:16Z)
• End-to-End Evaluation of a Spoken Dialogue System for Learning Basic Mathematics [8.819665252533104]
  本研究は,幼児期における基本数学概念のプレイベース学習を支援するタスク指向音声対話システム(SDS)を提案する。 このシステムは、学生がマルチモーダルな相互作用を持つ初期の数学概念を実践している間に、実世界の学校展開を通じて評価されてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-07T12:58:24Z)
• From Psychological Curiosity to Artificial Curiosity: Curiosity-Driven Learning in Artificial Intelligence Tasks [56.20123080771364]
  心理学的好奇心は、探索と情報取得を通じて学習を強化するために、人間の知性において重要な役割を果たす。 人工知能(AI)コミュニティでは、人工好奇心は効率的な学習に自然な本質的な動機を与える。 CDLはますます人気を博し、エージェントは新たな知識を学習するために自己動機付けされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-20T17:07:03Z)
• Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
  パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。 近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z)
• Artificial Intelligence enabled Smart Learning [0.0]
  人工知能(ai、artificial intelligence)は、人工知能を扱うコンピュータ科学の分野である。 それは個々の学生、教師および学術スタッフから集められる膨大な量のデータを分析するのを助けます。 世界銀行教育報告書は、この問題によって生み出された学習ギャップが多くの学生を退学させることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T12:49:33Z)
• A Review on Intelligent Object Perception Methods Combining Knowledge-based Reasoning and Machine Learning [60.335974351919816]
  物体知覚はコンピュータビジョンの基本的なサブフィールドである。 最近の研究は、物体の視覚的解釈のインテリジェンスレベルを拡大するために、知識工学を統合する方法を模索している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-26T13:26:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。