論文の概要: Towards social generative AI for education: theory, practices and ethics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10063v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 17:30:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 01:29:51.431484
• Title: Towards social generative AI for education: theory, practices and ethics
• Title（参考訳）: 教育のための社会生成AI : 理論・実践・倫理
• Authors: Mike Sharples
• Abstract要約: 教育のための社会的生成AIを構築するには、人間だけでなく互いに会話できる強力なAIシステムを開発する必要がある。 教育のための社会的生成AIを設計し、制約する方法を検討する必要がある。
• 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: This paper explores educational interactions involving humans and artificial intelligences not as sequences of prompts and responses, but as a social process of conversation and exploration. In this conception, learners continually converse with AI language models within a dynamic computational medium of internet tools and resources. Learning happens when this distributed system sets goals, builds meaning from data, consolidates understanding, reconciles differences, and transfers knowledge to new domains. Building social generative AI for education will require development of powerful AI systems that can converse with each other as well as humans, construct external representations such as knowledge maps, access and contribute to internet resources, and act as teachers, learners, guides and mentors. This raises fundamental problems of ethics. Such systems should be aware of their limitations, their responsibility to learners and the integrity of the internet, and their respect for human teachers and experts. We need to consider how to design and constrain social generative AI for education.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人間と人工知能を介する教育的相互作用を,プロンプトや応答のシーケンスではなく,会話や探索の社会的プロセスとして考察する。 この概念では、学習者はインターネットツールやリソースの動的計算媒体内のAI言語モデルと絶えず会話する。 学習は、この分散システムが目標を設定し、データから意味を構築し、理解を集約し、違いを調和させ、知識を新しいドメインに移すときに起こる。 教育のための社会的生成AIの構築には、人間だけでなく、互いに会話できる強力なAIシステムの開発、知識マップのような外部表現の構築、インターネットリソースへのアクセスと貢献、教師、学習者、ガイド、メンターの役割が必要となる。 これは倫理の根本的な問題を引き起こす。 このようなシステムは、彼らの限界、学習者に対する責任、インターネットの完全性、そして人間の教師や専門家に対する敬意を意識すべきである。 教育のための社会的生成AIの設計と制約について検討する必要がある。

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