論文の概要: Generative Artificial Intelligence in Learning Analytics:
Contextualising Opportunities and Challenges through the Learning Analytics
Cycle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00087v1
- Date: Thu, 30 Nov 2023 07:25:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 16:58:38.617472
- Title: Generative Artificial Intelligence in Learning Analytics:
Contextualising Opportunities and Challenges through the Learning Analytics
Cycle
- Title（参考訳）: 学習分析における生成的人工知能:学習分析サイクルによる機会と課題のコンテキスト化
- Authors: Lixiang Yan, Roberto Martinez-Maldonado, Dragan Ga\v{s}evi\'c
- Abstract要約: ジェネレーティブ人工知能(GenAI)は、教育を変革し、人間の生産性を高める大きな可能性を秘めている。
本稿では,GenAIが学習分析(LA)にもたらす可能性と課題について述べる。
我々は、GenAIが非構造化データの解析、合成学習データの生成、マルチモーダル学習者相互作用の強化、対話的・説明的分析の進展、パーソナライゼーションと適応的介入の促進において重要な役割を果たすことを示唆する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence (GenAI), exemplified by ChatGPT,
Midjourney, and other state-of-the-art large language models and diffusion
models, holds significant potential for transforming education and enhancing
human productivity. While the prevalence of GenAI in education has motivated
numerous research initiatives, integrating these technologies within the
learning analytics (LA) cycle and their implications for practical
interventions remain underexplored. This paper delves into the prospective
opportunities and challenges GenAI poses for advancing LA. We present a concise
overview of the current GenAI landscape and contextualise its potential roles
within Clow's generic framework of the LA cycle. We posit that GenAI can play
pivotal roles in analysing unstructured data, generating synthetic learner
data, enriching multimodal learner interactions, advancing interactive and
explanatory analytics, and facilitating personalisation and adaptive
interventions. As the lines blur between learners and GenAI tools, a renewed
understanding of learners is needed. Future research can delve deep into
frameworks and methodologies that advocate for human-AI collaboration. The LA
community can play a pivotal role in capturing data about human and AI
contributions and exploring how they can collaborate most effectively. As LA
advances, it is essential to consider the pedagogical implications and broader
socioeconomic impact of GenAI for ensuring an inclusive future.
- Abstract（参考訳）: ChatGPTやMidjourneyなどの最先端の大規模言語モデルや拡散モデルによって実証された生成人工知能(GenAI)は、教育を変革し、人間の生産性を高める大きな可能性を秘めている。
教育におけるGenAIの普及は、多くの研究イニシアチブを動機付けてきたが、これらの技術を学習分析(LA)サイクルに統合し、その実践的介入に対する影響は未解明のままである。
本稿では,GenAI が LA を前進させる可能性と課題について述べる。
我々は、現在のGenAIの展望を簡潔に概説し、ClowのLAサイクルの汎用フレームワークにおけるその潜在的な役割を文脈的に示す。
我々は、GenAIが非構造化データの解析、合成学習データの生成、マルチモーダル学習者相互作用の強化、対話的・説明的分析の進展、パーソナライゼーションと適応的介入の促進において重要な役割を果たすことを示唆する。
学習者とGenAIツールの間に線がぼやけているため、学習者に対する新たな理解が必要である。
将来の研究は、人間とAIのコラボレーションを提唱するフレームワークや方法論を深く掘り下げることができる。
laコミュニティは、人間とaiの貢献に関するデータを取得し、最も効果的なコラボレーション方法を探る上で、重要な役割を果たすことができる。
LAが進むにつれて、包括的未来を確実にするために、GenAIの教育的意味とより広範な社会経済的影響を考えることが不可欠である。
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