論文の概要: Designing AI Learning Experiences for K-12: Emerging Works, Future
Opportunities and a Design Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10228v1
- Date: Tue, 22 Sep 2020 00:08:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-15 22:51:50.270362
- Title: Designing AI Learning Experiences for K-12: Emerging Works, Future
Opportunities and a Design Framework
- Title(参考訳): K-12のためのAI学習エクスペリエンスの設計 - 新たな作業、将来の機会、設計フレームワーク
- Authors: Xiaofei Zhou and Jessica Van Brummelen and Phoebe Lin
- Abstract要約: 我々は、K-12AIと教育文献のコレクションを分析し、AIリテラシーのコア能力がどのようにうまく適用されているかを示す。
我々は、K-12AI学習体験の作成において、研究者、デザイナー、教育者を支援する概念的なフレームワークに合成した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.512494098690144
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) literacy is a rapidly growing research area and
a critical addition to K-12 education. However, support for designing tools and
curriculum to teach K-12 AI literacy is still limited. There is a need for
additional interdisciplinary human-computer interaction and education research
investigating (1) how general AI literacy is currently implemented in learning
experiences and (2) what additional guidelines are required to teach AI
literacy in specifically K-12 learning contexts. In this paper, we analyze a
collection of K-12 AI and education literature to show how core competencies of
AI literacy are applied successfully and organize them into an
educator-friendly chart to enable educators to efficiently find appropriate
resources for their classrooms. We also identify future opportunities and K-12
specific design guidelines, which we synthesized into a conceptual framework to
support researchers, designers, and educators in creating K-12 AI learning
experiences.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)リテラシーは、急速に成長する研究領域であり、K-12教育にとって重要な追加である。
しかし、K-12AIリテラシーを教えるためのツールやカリキュラムの設計のサポートはまだ限られている。
1) 一般のAIリテラシーが学習経験においてどのように実装されているか,(2) K-12 学習文脈において,AIリテラシーを教えるための追加のガイドラインが求められているか,といった調査を行う。
本稿では、k-12のaiと教育文献の収集を分析し、aiリテラシーの中核的能力がいかにうまく適用され、教育者フレンドリーなチャートにまとめられ、教育者が教室の適切なリソースを効率的に見つけることができるかを示す。
また、将来の機会とk-12特有のデザインガイドラインを特定し、k-12のai学習体験を作成するための研究者、設計者、教育者を支援する概念的なフレームワークに合成しました。
関連論文リスト
- Enhancing Instructional Quality: Leveraging Computer-Assisted Textual
Analysis to Generate In-Depth Insights from Educational Artifacts [13.617709093240231]
本研究では、人工知能(AI)と機械学習(ML)が教育内容、教師の談話、学生の反応を分析して教育改善を促進する方法について検討する。
私たちは、教師のコーチング、学生のサポート、コンテンツ開発など、AI/ML統合が大きな利点をもたらす重要な領域を特定します。
本稿では,AI/ML技術と教育的目標との整合性の重要性を強調し,その教育的可能性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T18:29:18Z) - Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [60.8973486604967]
我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。
我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献すると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-02T23:54:51Z) - MAILS -- Meta AI Literacy Scale: Development and Testing of an AI
Literacy Questionnaire Based on Well-Founded Competency Models and
Psychological Change- and Meta-Competencies [6.368014180870025]
アンケートはモジュラー(すなわち、互いに独立して使用できる異なるファセットを含む)であり、プロフェッショナルな生活に柔軟に適用できるべきである。
我々は、AIリテラシーの異なる側面を表すために、Ngと同僚がAIリテラシーを概念化した60項目を作成した。
AIに関する問題解決、学習、感情制御などの心理的能力を表す12項目が追加されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-18T12:35:55Z) - Competency Model Approach to AI Literacy: Research-based Path from
Initial Framework to Model [0.0]
AIリテラシーの研究は、これらのスキルを開発するための効果的で実用的なプラットフォームにつながる可能性がある。
我々は、AI教育の実用的で有用なツールとして、AIリテラシーを開発するための経路を提案し、提唱する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-12T15:42:32Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-25T22:31:55Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z) - Designing for human-AI complementarity in K-12 education [2.741266294612776]
教師がAI支援教室で生徒を助けるのに役立つスマートグラス「ルミロ」の反復設計と評価を紹介します。
K-12教室で実施したフィールドスタディの結果,教師とAI教師が協力して働くと,学生がより多くを学ぶことが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-02T22:38:50Z) - 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) - Creation and Evaluation of a Pre-tertiary Artificial Intelligence (AI)
Curriculum [58.86139968005518]
香港大学(CUHK)-Jockey Club AI for the Future Project(AI4Future)は、第3次教育のためのAIカリキュラムを共同開発した。
工学と教育を専門とする14人の教授が、6つの中学校の17の校長と教師と協力してカリキュラムを共同作成した。
共同創造プロセスは、AIにおける教師の知識を高める様々なリソースを生み出し、その課題を教室に持ち込むための教師の自主性を育んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T11:26:19Z) - Engaging Teachers to Co-Design Integrated AI Curriculum for K-12
Classrooms [11.726528038065764]
私たちは15人のK-12教師と共同設計ワークショップを開催し、AI教育をコアカリキュラムに統合する機会を特定しました。
K-12教師は、倫理やデータに関する議論を円滑にするための足場をカリキュラムに追加する必要があることがわかった。
我々は,非計算科目におけるAI教育の入門点を示す模範的な授業計画を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-22T00:56:41Z) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T08:45:10Z)
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。