論文の概要: A Model for Integrating Generative AI into Course Content Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12276v2
- Date: Thu, 24 Aug 2023 17:49:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 10:40:54.305954
- Title: A Model for Integrating Generative AI into Course Content Development
- Title（参考訳）: 授業コンテンツ開発における生成AIの統合モデル
- Authors: Ethan Dickey, Andres Bejarano
- Abstract要約: 調査によると、学生の半数近くが、学術的な課題のためにGenAIに移行している。
GenAIコンテンツ生成フレームワーク」は、教育者に対して、コースコンテンツデザインのためのGenAIの技術を取り入れるものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Generative AI (GenAI) models continue to gain prominence, a new frontier
is emerging in the field of computer science education. Results from initial
anonymous surveys reveal that nearly half (48.5%) of our students now turn to
GenAI for academic assignments, highlighting its growing role in modern
education. With educators facing challenges in creating dynamic and unique
course content, the potential of GenAI becomes evident. It offers not only a
quicker method for content development but also paves the way for diversified,
high-quality educational resources, countering traditional cheating methods and
catering to varied student needs. Key questions thus arise: "How can GenAI
assist instructors in creating meaningful content and problems quickly, and can
it reduce the instructional staff's workload?"
Addressing the first question, we unveil the "GenAI Content Generation
Framework". This novel tool equips educators to tap into the prowess of GenAI
for course content design. The framework presents a systematic and practical
blueprint for generating university-level course material through chat-based
GenAI. Drawing from our first-hand experiences, we provide strategic guidance
on formulating inquiries and organizing GenAI sessions to elicit quality
content that aligns with specific educational goals and context.
Our work stands apart by outlining a specific workflow and offering concrete
suggestions for harnessing GenAI in course material development, backed by a
strong case for its adoption. Armed with the framework and insights presented
in this paper, educators and course content developers can move forward with
assurance, tapping into GenAI's vast potential for innovative content creation.
- Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)モデルが人気を博し続けており、コンピュータサイエンス教育の分野で新たなフロンティアが出現しつつある。
最初の匿名調査の結果、学生の半数近く(48.5%)が学術的な課題のためにGenAIに転向し、現代の教育におけるその役割が増していることが明らかとなった。
ダイナミックでユニークなコースコンテンツを作成する上で、教育者が課題に直面しているため、GenAIの可能性は明らかになる。
コンテンツ開発のためのより迅速な方法を提供するだけでなく、多様で高品質な教育リソースへの道を開き、伝統的な不正行為の方法に対抗し、様々な学生のニーズに応える。
主な疑問は、「GenAIは、意味のあるコンテンツや問題を素早く作成するインストラクターをいかに支援できるか、そして、教育スタッフの作業負荷を減らすことができるのか?」ということだ。
この新しいツールは、教育者がGenAIの能力を利用してコースコンテンツデザインを行う。
このフレームワークは、チャットベースのGenAIを通じて大学レベルの教材を生成するための、体系的で実践的な青写真を提供する。
初歩的な経験から、特定の教育目標や状況に合わせた質の高いコンテンツを提供するため、質問の定式化とGenAIセッションの組織化に関する戦略的ガイダンスを提供します。
私たちの仕事は、特定のワークフローを概説し、genaiを素材開発に活用するための具体的な提案を提供しています。
この論文で提示されたフレームワークと洞察に則って、教育者やコースコンテンツ開発者は、GenAIの革新的なコンテンツ創造に対する大きな可能性に取り組みながら、保証によって前進することができる。
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