論文の概要: A Comprehensive AI Policy Education Framework for University Teaching and Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00280v1
• Date: Sat, 29 Apr 2023 15:35:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 16:01:43.289871
• Title: A Comprehensive AI Policy Education Framework for University Teaching and Learning
• Title（参考訳）: 大学教育・学習のための総合的AI政策教育フレームワーク
• Authors: Cecilia Ka Yuk Chan
• Abstract要約: 本研究は,テキスト生成型AI技術の認識と意義を検証し,高等教育のためのAI教育政策を開発することを目的とする。 香港の大学では457人の学生と180人の教師とスタッフからデータを収集した。 本研究は,大学教育と学習におけるAI統合の多面的意味に対処する,AIエコロジー教育政策フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study aims to develop an AI education policy for higher education by examining the perceptions and implications of text generative AI technologies. Data was collected from 457 students and 180 teachers and staff across various disciplines in Hong Kong universities, using both quantitative and qualitative research methods. Based on the findings, the study proposes an AI Ecological Education Policy Framework to address the multifaceted implications of AI integration in university teaching and learning. This framework is organized into three dimensions: Pedagogical, Governance, and Operational. The Pedagogical dimension concentrates on using AI to improve teaching and learning outcomes, while the Governance dimension tackles issues related to privacy, security, and accountability. The Operational dimension addresses matters concerning infrastructure and training. The framework fosters a nuanced understanding of the implications of AI integration in academic settings, ensuring that stakeholders are aware of their responsibilities and can take appropriate actions accordingly.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,テキスト生成型AI技術の認識と意義を検証し,高等教育のためのAI教育政策を開発することを目的とする。 香港大学で457人の学生と180人の教員とスタッフから,定量的・質的調査手法を用いて収集した。 本研究は,大学教育と学習におけるAI統合の多面的影響に対処する,AIエコロジー教育政策枠組みを提案する。 このフレームワークは、Pedagogical、Government、Operationalの3つの次元に分けられます。 教育のディメンションはAIを使用して教育と学習の成果を改善することに集中し、ガバナンスディメンションはプライバシ、セキュリティ、説明責任に関する問題に取り組む。 運用次元は、インフラストラクチャとトレーニングに関する問題に対処する。 このフレームワークは、学術的な設定におけるai統合の意味を微妙に理解し、ステークホルダーが責任を認識し、適切な行動を取ることを保証する。

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