論文の概要: Unpacking the "Black Box" of AI in Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01602v1
- Date: Sat, 31 Dec 2022 18:27:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-05 15:47:50.038778
- Title: Unpacking the "Black Box" of AI in Education
- Title(参考訳): 教育におけるAIの「ブラックボックス」を解き放つ
- Authors: Nabeel Gillani, Rebecca Eynon, Catherine Chiabaut, Kelsey Finkel
- Abstract要約: われわれは,「AI」とは何か,それが人間の状態を改善する教育機会の進展と妨げに持つ可能性を明らかにすることを目指している。
我々は、AIを支える様々な方法と哲学の基礎的な紹介、最近の進歩について議論、教育への応用を探究し、重要な制限とリスクを強調します。
教育における人間中心のAIの発展を理解し、尋問し、最終的に形作ることができるように、ジャーゴンの言葉や概念をしばしば利用できるようにすることを願っています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in Artificial Intelligence (AI) have sparked renewed interest
in its potential to improve education. However, AI is a loose umbrella term
that refers to a collection of methods, capabilities, and limitations-many of
which are often not explicitly articulated by researchers, education technology
companies, or other AI developers. In this paper, we seek to clarify what "AI"
is and the potential it holds to both advance and hamper educational
opportunities that may improve the human condition. We offer a basic
introduction to different methods and philosophies underpinning AI, discuss
recent advances, explore applications to education, and highlight key
limitations and risks. We conclude with a set of questions that educationalists
may ask as they encounter AI in their research and practice. Our hope is to
make often jargon-laden terms and concepts accessible, so that all are equipped
to understand, interrogate, and ultimately shape the development of human
centered AI in education.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)の最近の進歩は、教育改善の可能性に新たな関心を喚起している。
しかし、AIは、研究者、教育テクノロジー企業、あるいは他のAI開発者によって明確に説明されていない方法、能力、制限の集合を指す緩やかな用語である。
本稿では,「AI」とは何か,そして,人間の状態を改善する教育機会の進展と妨げとなる可能性を明らかにする。
我々は、AIを支える様々な方法と哲学の基礎的な紹介、最近の進歩について議論、教育への応用を探究し、重要な制限とリスクを強調します。
我々は、教育者が研究と実践でAIに遭遇するとき、質問するかもしれない一連の質問で締めくくります。
私たちの希望は、しばしばジャーゴン的な用語や概念をアクセス可能にし、全員が理解し、尋問し、最終的には教育における人間中心のaiの発展を形作ることにあります。
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) - Making AI Intelligible: Philosophical Foundations [0.0]
「AI知能の育成」は、意味のメタ物理に関する哲学的な研究がこれらの疑問に答えるのに役立つことを示している。
著者: 本書で取り上げられた質問は理論的に興味深いだけでなく、答えは実際的な意味を迫っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-12T12:25:04Z) - Visions of a Discipline: Analyzing Introductory AI Courses on YouTube [11.209406323898019]
われわれはYouTubeで最も視聴された20のAIコースを分析した。
導入型AIコースは、AIの倫理的または社会的課題に有意義に関わっていない。
我々は、よりバランスのとれた視点を示すために、AIの倫理的課題を強調しておくことを推奨する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-31T01:48:42Z) - Now, Later, and Lasting: Ten Priorities for AI Research, Policy, and Practice [63.20307830884542]
今後数十年は、産業革命に匹敵する人類の転換点になるかもしれない。
10年前に立ち上げられたこのプロジェクトは、複数の専門分野の専門家による永続的な研究にコミットしている。
AI技術の短期的および長期的影響の両方に対処する、アクションのための10のレコメンデーションを提供します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-06T22:18:31Z) - Brave new world: Artificial Intelligence in teaching and learning [1.3597551064547502]
我々は、教育と学習の両方にLarge Language Modelがどのように使われているかを例証する。
我々は、大学にAIポリシーを導入する緊急の必要性と、AIを規制する進行中の戦略について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-27T15:22:05Z) - Bootstrapping Developmental AIs: From Simple Competences to Intelligent
Human-Compatible AIs [0.0]
主流のAIアプローチは、大きな言語モデル(LLM)による生成的および深層学習アプローチと、手動で構築されたシンボリックアプローチである。
このポジションペーパーでは、開発AIの実践を拡張して、レジリエンスでインテリジェントで、人間と互換性のあるAIを作り出すための、展望、ギャップ、課題を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T21:14:21Z) - A Perspective on K-12 AI Education [0.0]
学生のモチベーションを高め、創造的思考を促進するために、AIの学習が有益である理由について議論する。
我々は、米国と世界中でK-12 AI教育を推進すべく、教育コミュニティのより多くのメンバを興奮させ、参加させたいと思っています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-04T22:10:01Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-26T18:53:09Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-12T14:21:46Z) - 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) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-17T13:14:28Z)
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。