論文の概要: A Model for Integrating Generative AI into Course Content Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12276v3
- Date: Wed, 3 Apr 2024 04:24:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 23:27:42.221739
- 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: GAIDEは、ジェネレーティブAI(GenAI)を使用して教育コンテンツ作成を促進するための新しいフレームワークである。
コンテンツ開発を効率化し、動的材料の開発を奨励し、教育設計におけるGenAIの有用性を実証することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces "GAIDE: Generative AI for Instructional Development and Education," a novel framework for using Generative AI (GenAI) to enhance educational content creation. GAIDE stands out by offering a practical approach for educators to produce diverse, engaging, and academically rigorous materials. It integrates GenAI into curriculum design, easing the workload of instructors and elevating material quality. With GAIDE, we present a distinct, adaptable model that harnesses technological progress in education, marking a step towards more efficient instructional development. Motivated by the demand for innovative educational content and the rise of GenAI use among students, this research tackles the challenge of adapting and integrating technology into teaching. GAIDE aims to streamline content development, encourage the creation of dynamic materials, and demonstrate GenAI's utility in instructional design. The framework is grounded in constructivist learning theory and TPCK, emphasizing the importance of integrating technology in a manner that complements pedagogical goals and content knowledge. Our approach aids educators in crafting effective GenAI prompts and guides them through interactions with GenAI tools, both of which are critical for generating high-quality, contextually appropriate content. Initial evaluations indicate GAIDE reduces time and effort in content creation, without compromising on the breadth or depth of the content. Moreover, the use of GenAI has shown promise in deterring conventional cheating methods, suggesting a positive impact on academic integrity and student engagement.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,「GAIDE: Generative AI for Instructional Development and Education」を紹介する。
GAIDEは、教育者が多様で魅力的で学術的に厳格な材料を生産するための実践的なアプローチを提供することで際立っている。
GenAIをカリキュラム設計に統合し、インストラクターの負担を軽減し、材料品質を高める。
GAIDEでは、教育の技術的進歩を生かし、より効率的な教育開発への一歩を踏み出した、独特な適応可能なモデルを提案する。
この研究は、革新的な教育コンテンツへの需要と、学生のGenAI利用の台頭により、テクノロジーの教育への適応と統合という課題に取り組む。
GAIDEは、コンテンツ開発を効率化し、動的素材の作成を奨励し、教育設計におけるGenAIの有用性を実証することを目的としている。
この枠組みは構成主義的学習理論とTPCKに基づいており、教育的目標とコンテンツ知識を補完する方法で技術を統合することの重要性を強調している。
我々のアプローチは、教育者が効果的なGenAIプロンプトを作成するのに役立ち、GenAIツールとのインタラクションを通じてそれらをガイドする。
最初の評価は、GAIDEがコンテンツの幅や深さを妥協することなく、コンテンツ作成の時間と労力を削減することを示している。
さらに、GenAIの使用は従来の不正行為を抑える上で有望であり、学術的完全性や学生のエンゲージメントに肯定的な影響を示唆している。
関連論文リスト
- A Conceptual Exploration of Generative AI-Induced Cognitive Dissonance and its Emergence in University-Level Academic Writing [0.0]
本研究は,認知不協和(CD)のトリガーおよび増幅器として,生成人工知能(GenAI)が果たす役割について考察する。
我々は、AI駆動の効率と、独創性、努力、知的所有権の原則との緊張を浮き彫りにして、GenAIによるCDの仮説的構成を導入する。
我々は、この不協和を緩和するための戦略について議論する。例えば、反射的教育、AIリテラシープログラム、GenAI使用の透明性、規律固有のタスク再設計などである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-08T21:31:04Z) - SoK: Watermarking for AI-Generated Content [112.9218881276487]
ウォーターマーキングスキームは、AI生成コンテンツに隠された信号を埋め込んで、信頼性の高い検出を可能にする。
透かしは、誤情報や偽造と戦ってAIの安全性と信頼性を高める上で重要な役割を果たす。
本研究の目的は、研究者が透かし法や応用の進歩を指導し、GenAIの幅広い意味に対処する政策立案者を支援することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-27T16:22:33Z) - Transforming Teachers' Roles and Agencies in the Era of Generative AI: Perceptions, Acceptance, Knowledge, and Practices [0.7416846035207727]
本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)が教員の役割や教育機関に与える影響について考察する。
教員の認識、知識、受容、実践に対処する包括的枠組みを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T21:59:01Z) - Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [58.690250000579496]
我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。
我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献するだろうと論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T23:54:51Z) - The AI Assessment Scale (AIAS): A Framework for Ethical Integration of Generative AI in Educational Assessment [0.0]
我々は,GenAIツールを教育評価に統合するための,実用的でシンプルで十分に包括的なツールの概要を述べる。
AIアセスメント尺度(AIAS)は、教育者に対して、評価におけるGenAI使用の適切なレベルを選択する権限を与える。
実践的で柔軟なアプローチを採用することで、AIASは、教育におけるGenAIに関する現在の不確実性と不安に対処するための、非常に必要な出発点を形成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T09:08:36Z) - Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。
この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。
この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。
本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:03:39Z) - Generativism: the new hybrid [0.0]
教育の未来は、あらゆる産業と同様に、GenAIとの協業であることは明らかである。
本稿では、このAI時代の新しいハイブリッドに適応したデジタル教育フレームワークに基づいて、GenAIと連携して教育を設計するアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-21T20:23:58Z) - Innovating Computer Programming Pedagogy: The AI-Lab Framework for
Generative AI Adoption [0.0]
我々は、中核的なプログラミングコースでGenAIを効果的に活用するために、学生を指導するフレームワーク「AI-Lab」を紹介した。
GenAIの誤りを特定し、修正することで、学生は学習プロセスを充実させる。
教育者にとって、AI-Labは、学習経験におけるGenAIの役割に対する学生の認識を探索するメカニズムを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-23T17:20:37Z) - Semantic Communications for Artificial Intelligence Generated Content
(AIGC) Toward Effective Content Creation [75.73229320559996]
本稿では,AIGCとSemComの統合の概念モデルを開発する。
AIGC技術を利用した新しいフレームワークが,意味情報のためのエンコーダおよびデコーダとして提案されている。
このフレームワークは、生成されたさまざまなタイプのコンテンツ、要求される品質、活用される意味情報に適応することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-09T13:17:21Z) - A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of
Generative AI from GAN to ChatGPT [63.58711128819828]
ChatGPTおよびその他の生成AI(GAI)技術は、人工知能生成コンテンツ(AIGC)のカテゴリに属している。
AIGCの目標は、コンテンツ作成プロセスをより効率的かつアクセスしやすくし、高品質なコンテンツをより高速に生産できるようにすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-07T20:36:13Z) - 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)
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。