論文の概要: Maestro: A Gamified Platform for Teaching AI Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08238v1
- Date: Wed, 14 Jun 2023 04:35:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 20:25:59.947271
- Title: Maestro: A Gamified Platform for Teaching AI Robustness
- Title（参考訳）: Maestro:AIロバストネスを教えるためのゲームプラットフォーム
- Authors: Margarita Geleta and Jiacen Xu and Manikanta Loya and Junlin Wang and
Sameer Singh and Zhou Li and Sergio Gago-Masague
- Abstract要約: Maestroはオープンソースのゲームベースのプラットフォームで、堅牢なAI教育の発展に貢献している。
我々は,Maestroが学生のエンゲージメント,モチベーション,学習成功に与える影響を,堅牢なAIで評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.755807742417495
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Although the prevention of AI vulnerabilities is critical to preserve the
safety and privacy of users and businesses, educational tools for robust AI are
still underdeveloped worldwide. We present the design, implementation, and
assessment of Maestro. Maestro is an effective open-source game-based platform
that contributes to the advancement of robust AI education. Maestro provides
goal-based scenarios where college students are exposed to challenging
life-inspired assignments in a competitive programming environment. We assessed
Maestro's influence on students' engagement, motivation, and learning success
in robust AI. This work also provides insights into the design features of
online learning tools that promote active learning opportunities in the robust
AI domain. We analyzed the reflection responses (measured with Likert scales)
of 147 undergraduate students using Maestro in two quarterly college courses in
AI. According to the results, students who felt the acquisition of new skills
in robust AI tended to appreciate highly Maestro and scored highly on material
consolidation, curiosity, and mastery in robust AI. Moreover, the leaderboard,
our key gamification element in Maestro, has effectively contributed to
students' engagement and learning. Results also indicate that Maestro can be
effectively adapted to any course length and depth without losing its
educational quality.
- Abstract（参考訳）: AI脆弱性の防止は、ユーザや企業の安全とプライバシを保護するために重要であるが、堅牢なAIのための教育ツールはまだ世界中で未開発である。
本稿では,maestroの設計,実装,評価について述べる。
Maestroは、堅牢なAI教育の発展に寄与する、効果的なオープンソースのゲームベースのプラットフォームである。
maestroは、競争の激しいプログラミング環境において、学生が人生に触発された課題に直面するゴールベースのシナリオを提供する。
本研究では,学生の関与,モチベーション,学習成功に対するmaestroの影響を評価した。
この作業は、堅牢なAIドメインにおけるアクティブな学習機会を促進するオンライン学習ツールの設計機能に関する洞察も提供する。
マエストロを用いた147人の大学生の反射反応を,AIの4分の2の授業で分析した。
その結果、堅牢なAIで新しいスキルを習得したと感じた学生は、Maestroを高く評価する傾向があり、堅牢なAIにおける物質統合、好奇心、熟達に高く評価された。
さらに,マエストロの主要なゲーミフィケーション要素であるリーダーボードは,学生のエンゲージメントと学習に効果的に寄与している。
また,maestroは教育的品質を損なうことなく,任意のコースの長さや深さに効果的に適応できることを示した。
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