論文の概要: 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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09319v1
• Date: Sat, 18 Feb 2023 12:35:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 19:12:15.529829
• Title: 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
• Title（参考訳）: MAILS -- Meta AIリテラシー尺度: 十分に確立された能力モデルと心理的変化とメタ能力に基づくAIリテラシーアンケートの開発とテスト
• Authors: Astrid Carolus, Martin Koch, Samantha Straka, Marc Erich Latoschik, Carolin Wienrich
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.368014180870025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of the present paper is to develop and validate a questionnaire to assess AI literacy. In particular, the questionnaire should be deeply grounded in the existing literature on AI literacy, should be modular (i.e., including different facets that can be used independently of each other) to be flexibly applicable in professional life depending on the goals and use cases, and should meet psychological requirements and thus includes further psychological competencies in addition to the typical facets of AIL. We derived 60 items to represent different facets of AI Literacy according to Ng and colleagues conceptualisation of AI literacy and additional 12 items to represent psychological competencies such as problem solving, learning, and emotion regulation in regard to AI. For this purpose, data were collected online from 300 German-speaking adults. The items were tested for factorial structure in confirmatory factor analyses. The result is a measurement instrument that measures AI literacy with the facets Use & apply AI, Understand AI, Detect AI, and AI Ethics and the ability to Create AI as a separate construct, and AI Self-efficacy in learning and problem solving and AI Self-management. This study contributes to the research on AI literacy by providing a measurement instrument relying on profound competency models. In addition, higher-order psychological competencies are included that are particularly important in the context of pervasive change through AI systems.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,AIリテラシーを評価するためのアンケートの開発と評価である。 特に、aiリテラシーに関する既存の文献に深く根ざし、目標やユースケースに応じて職業生活に柔軟に適用できるようなモジュラー(つまり、相互に独立して使用できる異なる顔を含む)で、心理的要件を満たし、ailの典型的な顔に加えて心理的能力を高める必要がある。 Ngによると、AIリテラシーの異なる側面を表すために60項目を抽出し、AIリテラシーの概念化と、AIに関する問題解決、学習、感情規制といった心理的能力を表す12項目を追加しました。 この目的のために、300人のドイツ語話者からデータをオンラインで収集した。 確認因子分析における因子構造について検討した。 その結果、AIのリテラシーをAIの使用と応用、AIの理解、AIの検出、AI倫理、AIを独立した構成として作成する能力、学習と問題解決とAIのセルフマネジメントでAIの自己効力を測定する測定器が作られた。 本研究は,aiリテラシーの研究に,高度な能力モデルに基づく計測器を提供することによって貢献する。 さらに、AIシステムによる広汎な変化の文脈において特に重要な高次心理学的能力も含んでいる。

関連論文リスト

• Do great minds think alike? Investigating Human-AI Complementarity in Question Answering with CAIMIRA [43.116608441891096]
  人間は知識に基づく帰納的、概念的推論においてAIシステムより優れています。 GPT-4やLLaMAのような最先端のLLMは、ターゲット情報検索において優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T03:53:26Z)
• AI Literacy for All: Adjustable Interdisciplinary Socio-technical Curriculum [0.8879149917735942]
  本稿では,AIの学際的理解を促進するカリキュラム「AI Literacy for All」を提案する。 本稿では、AIリテラシーの4つの柱として、AIのスコープと技術的側面を理解すること、知識と責任のある方法でGen-AIと対話する方法を学ぶこと、倫理と責任のあるAIの社会技術的問題、そしてAIの社会的および将来の意味について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-02T13:13:53Z)
• Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality [53.10194953873209]
  我々は、逆説(AE)の方法論を最先端の強化学習フレームワークに拡張する。 学習したAI制御システムは、敵のタンパリングに対する堅牢性を示す。 トレーニング/学習フレームワークでは、この技術は人間のインタラクションを通じてAIの決定と説明の両方を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T15:38:57Z)
• Untangling Critical Interaction with AI in Students Written Assessment [2.8078480738404]
  重要な課題は、人間が必須の批判的思考とAIリテラシースキルを備えていることを保証することである。 本稿では,AIと批判的学習者インタラクションの概念を概念化するための第一歩を提供する。 理論的モデルと経験的データの両方を用いて、予備的な発見は、書き込みプロセス中にAIとのディープインタラクションが全般的に欠如していることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T12:12:50Z)
• Personality of AI [0.0]
  この研究論文は、人間のユーザに合わせて微調整された大規模言語モデルの進化する展望を掘り下げるものである。 トレーニング手法がAIモデルにおける未定義の性格特性の形成に与える影響を認識し、この研究はパーソナリティテストを用いた人間の適合プロセスと類似している。 この論文は、AIパーソナリティアライメントの急成長する分野における議論と発展の出発点となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T18:23:45Z)
• Training Towards Critical Use: Learning to Situate AI Predictions Relative to Human Knowledge [22.21959942886099]
  我々は、人間がAIモデルでは利用できない知識に対してAI予測をシチュレートする能力を集中させる「クリティカルユース」と呼ばれるプロセス指向の適切な依存の概念を紹介します。 我々は、児童虐待スクリーニングという複雑な社会的意思決定環境でランダム化オンライン実験を行う。 参加者にAIによる意思決定を実践する、迅速で低い機会を提供することによって、初心者は、経験豊富な労働者に類似したAIとの不一致のパターンを示すようになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-30T01:54:31Z)
• The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
  この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。 データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)
• 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)
• 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)
• Effect of Confidence and Explanation on Accuracy and Trust Calibration in AI-Assisted Decision Making [53.62514158534574]
  ケース固有のモデル情報を明らかにする特徴が、信頼度を調整し、人間とAIのジョイントパフォーマンスを向上させることができるかどうかを検討する。 信頼スコアは、AIモデルに対する人々の信頼を校正するのに役立ちますが、信頼の校正だけでは、AI支援による意思決定を改善するには不十分です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-07T15:33:48Z)

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。