論文の概要: What Students Can Learn About Artificial Intelligence -- Recommendations
for K-12 Computing Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06450v1
- Date: Wed, 10 May 2023 20:39:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 16:35:46.575899
- Title: What Students Can Learn About Artificial Intelligence -- Recommendations
for K-12 Computing Education
- Title(参考訳): 人工知能について学ぶこと--K-12コンピューティング教育への提言
- Authors: Tilman Michaeli and Stefan Seegerer and Ralf Romeike
- Abstract要約: デジタルトランスフォーメーションの文脈における技術進歩は、人工知能(AI)分野における急速な発展の基礎である
AIのトピックを含むように、コンピュータサイエンスカリキュラムの数が増えている。
本稿では,デジタルリテラシーと社会的視点に対処する学習目的のカリキュラムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Technological advances in the context of digital transformation are the basis
for rapid developments in the field of artificial intelligence (AI). Although
AI is not a new topic in computer science (CS), recent developments are having
an immense impact on everyday life and society. In consequence, everyone needs
competencies to be able to adequately and competently analyze, discuss and help
shape the impact, opportunities, and limits of artificial intelligence on their
personal lives and our society. As a result, an increasing number of CS
curricula are being extended to include the topic of AI. However, in order to
integrate AI into existing CS curricula, what students can and should learn in
the context of AI needs to be clarified. This has proven to be particularly
difficult, considering that so far CS education research on central concepts
and principles of AI lacks sufficient elaboration. Therefore, in this paper, we
present a curriculum of learning objectives that addresses digital literacy and
the societal perspective in particular. The learning objectives can be used to
comprehensively design curricula, but also allow for analyzing current
curricula and teaching materials and provide insights into the central concepts
and corresponding competencies of AI.
- Abstract(参考訳): デジタルトランスフォーメーションの文脈における技術進歩は、人工知能(AI)分野における急速な発展の基礎である。
AIはコンピュータサイエンス(CS)では新しい話題ではないが、最近の発展は日常生活や社会に大きな影響を与えている。
その結果、すべての人は、自分の生活や社会に対する人工知能の影響、機会、限界を適切に分析し、議論し、形作る能力を必要とします。
結果として、AIのトピックを含むようにCSキュリキュラの数が増えている。
しかし、既存のCSカリキュラムにAIを統合するためには、学生がAIの文脈で学べるものを明確にする必要がある。
これまでのところ、aiの中心的な概念と原則に関するcsの教育研究には十分な詳細化が欠けているため、これは特に難しいことが証明されている。
そこで本稿では,デジタルリテラシー,特に社会的な視点を扱う学習目標のカリキュラムを提案する。
学習目的は、カリキュラムを包括的に設計するだけでなく、現在のカリキュラムや教材を分析し、AIの中心概念とそれに対応する能力に関する洞察を提供することもできる。
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