論文の概要: The AI Revolution in Education: Will AI Replace or Assist Teachers in
Higher Education?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01185v1
- Date: Tue, 2 May 2023 03:39:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 15:23:30.599114
- Title: The AI Revolution in Education: Will AI Replace or Assist Teachers in
Higher Education?
- Title(参考訳): 教育におけるai革命:aiは高等教育の教師を置き換えるか支援するか
- Authors: Cecilia Ka Yuk Chan, Louisa H.Y. Tsi
- Abstract要約: この研究は、AI技術に直面する教育者の役割について、包括的な視点を提供する。
参加者は、人間の教師は批判的思考、創造性、感情など固有の性質を持っていると論じている。
この研究は、教師がAIを効果的に統合し、代用として見なすことなく、教育と学習を強化することを提案している。
- 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 paper explores the potential of artificial intelligence (AI) in higher
education, specifically its capacity to replace or assist human teachers. By
reviewing relevant literature and analysing survey data from students and
teachers, the study provides a comprehensive perspective on the future role of
educators in the face of advancing AI technologies. Findings suggest that
although some believe AI may eventually replace teachers, the majority of
participants argue that human teachers possess unique qualities, such as
critical thinking, creativity, and emotions, which make them irreplaceable. The
study also emphasizes the importance of social-emotional competencies developed
through human interactions, which AI technologies cannot currently replicate.
The research proposes that teachers can effectively integrate AI to enhance
teaching and learning without viewing it as a replacement. To do so, teachers
need to understand how AI can work well with teachers and students while
avoiding potential pitfalls, develop AI literacy, and address practical issues
such as data protection, ethics, and privacy. The study reveals that students
value and respect human teachers, even as AI becomes more prevalent in
education. The study also introduces a roadmap for students, teachers, and
universities. This roadmap serves as a valuable guide for refining teaching
skills, fostering personal connections, and designing curriculums that
effectively balance the strengths of human educators with AI technologies. The
future of education lies in the synergy between human teachers and AI. By
understanding and refining their unique qualities, teachers, students, and
universities can effectively navigate the integration of AI, ensuring a
well-rounded and impactful learning experience.
- Abstract(参考訳): 本稿では,高等教育における人工知能(AI)の可能性について考察する。
本研究は、関連する文献をレビューし、学生や教師からのアンケートデータを分析することにより、ai技術の進歩に直面する教育者の将来の役割に関する総合的な視点を提供する。
発見は、AIが最終的に教師を置き換えると信じる者もいるが、参加者の大多数は、人間の教師は批判的思考、創造性、感情など固有の性質を持っていると論じている。
この研究はまた、AI技術が現在複製できない人間のインタラクションを通じて発達する社会的感情能力の重要性を強調している。
この研究は、教師がAIを効果的に統合して教育と学習を強化することを提案している。
そのためには、教師は、潜在的な落とし穴を避けながら、AIがどのように教師や学生とうまく機能するかを理解し、AIリテラシーを開発し、データ保護、倫理、プライバシといった実践的な問題に対処する必要がある。
この研究は、AIが教育で普及するにつれて、学生が人間の教師を尊重し、尊重することを明らかにする。
この研究は、学生、教師、大学向けのロードマップも紹介している。
このロードマップは、教育スキルの磨き直し、個人のつながりを育み、人間の教育者の強度とAI技術を効果的にバランスさせるカリキュラムを設計するための貴重なガイドとなる。
教育の未来は、人間の教師とAIの相乗効果にある。
独自の性質を理解し、洗練することで、教師、学生、大学は、aiの統合を効果的にナビゲートでき、十分に包括的で影響力のある学習体験を保証できる。
関連論文リスト
- "From Unseen Needs to Classroom Solutions": Exploring AI Literacy Challenges & Opportunities with Project-based Learning Toolkit in K-12 Education [0.3994567502796064]
K-12の生徒には、コンピュータ科学を超えて、AIリテラシーのスキルを身につける必要性がますます高まっている。
本稿では,PBL(Project-Based Learning)AIツールキットをさまざまな分野に統合し,教育者がAI概念をより効果的に教えることを目的とした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T03:31:02Z) - AI in Education: Rationale, Principles, and Instructional Implications [0.0]
ChatGPTのような生成AIは、人間のようなコンテンツを作り、その教育的役割について疑問を呈する。
この研究は、AIが真の認知的努力を補うのではなく、確実に補完する意図的な戦略を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T14:08:07Z) - Navigating the Future of Education: Educators' Insights on AI Integration and Challenges in Greece, Hungary, Latvia, Ireland and Armenia [1.7205106391379026]
本稿は,教師が現在AIをどのように活用し,その教育プロセスを強化するかを検討することを目的とする。
我々はギリシャ、ハンガリー、ラトビア、アイルランド、アルメニアにまたがる全国的な調査を行い、1754人の教育者を調査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-28T10:22:05Z) - Exploring Teachers' Perception of Artificial Intelligence: The Socio-emotional Deficiency as Opportunities and Challenges in Human-AI Complementarity in K-12 Education [1.9797215742507548]
学校では、教師は教育者、カウンセラー、意思決定者、学校コミュニティのメンバーとして多くの役割を担っている。
人工知能(AI)の最近の進歩により、AIが教師にどのように支援し、補完し、協力できるかが議論されている。
本研究は,AIの潜在的な強みと限界に対する教育者の視点を探究するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T15:43:04Z) - An Experience Report of Executive-Level Artificial Intelligence
Education in the United Arab Emirates [53.04281982845422]
アラブ首長国連邦(UAE)のビジネスエグゼクティブにAIコースを教える経験報告を提示する。
理論的、技術的な側面にのみ焦点をあてるのではなく、学生が既存のビジネスプロセスにAIを組み込む方法を理解するためにAIを教えるコースを開発しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-02T20:59:53Z) - Could AI Democratise Education? Socio-Technical Imaginaries of an EdTech
Revolution [11.654411353207935]
教育における人工知能は、よりパーソナライズされたカリキュラムを構築する可能性を秘めていると言われている。
何百万人もの学生がこれらのテクノロジーの恩恵を受け始めているが、世界中の何百万人もの学生がそうではない。
もしこの傾向が続くなら、教育におけるAIの最初のデリバリは教育上の不平等になる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-03T17:32:20Z) - 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) - 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) - Explainable Active Learning (XAL): An Empirical Study of How Local
Explanations Impact Annotator Experience [76.9910678786031]
本稿では、最近急増している説明可能なAI(XAI)のテクニックをアクティブラーニング環境に導入することにより、説明可能なアクティブラーニング(XAL)の新たなパラダイムを提案する。
本研究は,機械教育のインタフェースとしてのAI説明の利点として,信頼度校正を支援し,リッチな形式の教示フィードバックを可能にすること,モデル判断と認知作業負荷による潜在的な欠点を克服する効果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-24T22:52:18Z)
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。