論文の概要: Teenagers and Artificial Intelligence: Bootcamp Experience and Lessons
Learned
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10067v1
- Date: Tue, 5 Dec 2023 22:01:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 13:46:27.357539
- Title: Teenagers and Artificial Intelligence: Bootcamp Experience and Lessons
Learned
- Title（参考訳）: ティーンエイジャーと人工知能:ブートキャンプの経験と学んだ教訓
- Authors: Uzay Macar, Blake Castleman, Noah Mauchly, Michael Jiang, Asma
Aouissi, Salma Aouissi, Xena Maayah, Kaan Erdem, Rohith Ravindranath, Andrea
Clark-Sevilla, Ansaf Salleb-Aouissi
- Abstract要約: 私たちは2023年夏に60人の高校生のコホートに提供される3日間のブートキャンプを設計しました。
カリキュラムは、アニメーションビデオコンテンツ、簡単にフォローできるスライド、インタラクティブな遊び場、およびクイズを通じて、直接配信された。
ブートキャンプ後の調査の結果、全体の満足度は91.4%だった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7109982920595689
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) stands out as a game-changer in today's
technology landscape. However, the integration of AI education in classroom
curricula currently lags behind, leaving teenagers inadequately prepared for an
imminent AI-driven future.
In this pilot study, we designed a three-day bootcamp offered in the summer
of 2023 to a cohort of 60 high school students. The curriculum was delivered in
person through animated video content, easy-to-follow slides, interactive
playgrounds, and quizzes. These were packaged in the early version of an online
learning platform we are developing. Results from the post-bootcamp survey
conveyed a 91.4% overall satisfaction. Despite the short bootcamp duration,
88.5% and 71.4% of teenagers responded that they had an improved understanding
of AI concepts and programming, respectively.
Overall, we found that employing diverse modalities effectively engaged
students, and building foundational modules proved beneficial for introducing
more complex topics. Furthermore, using Google Colab notebooks for coding
assignments proved challenging to most students. Students' activity on the
platform and their answers to quizzes showed proficient engagement and a grasp
of the material.
Our results strongly highlight the need for compelling and accessible AI
education methods for the next generation and the potential for informal
learning to fill the gap of providing early AI education to teenagers.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、今日のテクノロジーの世界におけるゲームチェンジャーとして際立っている。
しかし、教室のカリキュラムにおけるAI教育の統合は、現在遅れており、十代の若者たちは、差し迫ったAI駆動の未来に備えていない。
本研究では,2023年夏に60人の高校生のコホートに提供される3日間のブートキャンプを設計した。
カリキュラムは、アニメーションビデオコンテンツ、簡単にフォローできるスライド、インタラクティブな遊び場、クイズを通じて直接配信された。
これらは私たちが開発中のオンライン学習プラットフォームの初期バージョンにパッケージ化されました。
ブートキャンプ後の調査の結果、全体の満足度は91.4%だった。
ブートキャンプ期間が短いにもかかわらず、ティーンエイジャーの88.5%と71.4%は、それぞれaiの概念とプログラミングの理解を改善したと回答した。
全体として,多様なモダリティを効果的に活用し,基礎モジュールの構築は,より複雑なトピックの導入に有効であることがわかった。
さらに、コーディング課題にgoogle colabノートブックを使うことは、ほとんどの学生にとって困難であった。
プラットフォーム上での学生の活動とクイズに対する回答は、熟練した熱意と資料の把握を示した。
本研究は,次世代のai教育への説得力とアクセス性の必要性,および10代の若者に早期ai教育を提供することのギャップを埋めるための非公式学習の可能性を強く強調する。
関連論文リスト
- From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents [78.15899922698631]
MAIC(Massive AI-empowered Course)は、LLM駆動のマルチエージェントシステムを活用して、AIが強化された教室を構築するオンライン教育の新たな形態である。
中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T13:22:51Z) - ChatGPT in Classrooms: Transforming Challenges into Opportunities in Education [0.14732811715354452]
私たちはこの教育フロンティアの瀬戸際に立っており、多くの注意を払ってこの地形をナビゲートする必要があることは明らかです。
不適切に使用すると、AIツールはコピーペースト精神をカットするための完璧なツールになる。
この研究は、将来の研究者が自身のデータを適用し、運用するためのプロセスマニュアルとして使用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T09:17:59Z) - Build Your Own Robot Friend: An Open-Source Learning Module for
Accessible and Engaging AI Education [10.864182981901271]
我々は,大学生や高校生を対象としたオープンソースの学習モジュールを開発し,学生が独自のロボットコンパニオンを作れるようにした。
このオープンプラットフォームは、AIのさまざまな側面に関するハンズオン体験と入門的な知識を提供するために使用することができる。
このモジュールは、社会的に補助的なロボットコンパニオンの社会的および個人的な性質のため、人間中心のAIにも特に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-06T08:03:08Z) - Understanding Teacher Perspectives and Experiences after Deployment of
AI Literacy Curriculum in Middle-school Classrooms [12.35885897302579]
我々は,MIT RAICAカリキュラムのモジュール実装にともなう7人の教師の経験を考察した。
我々の分析は、AIモジュールが、この分野における教師の知識を拡大したことを示唆している。
私たちの教師は、技術資源をナビゲートする際に、より良い外部支援の必要性を主張しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T05:36:16Z) - Human Decision Makings on Curriculum Reinforcement Learning with
Difficulty Adjustment [52.07473934146584]
我々は,カリキュラム強化学習結果を,人的意思決定プロセスから学ぶことで,難しすぎず,難しすぎるような望ましいパフォーマンスレベルに導く。
本システムは非常に並列化可能であり,大規模強化学習アプリケーションの訓練が可能となる。
強化学習性能は、人間の所望の難易度と同期してうまく調整できることが示される。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-04T23:53:51Z) - An Experience Report of Executive-Level Artificial Intelligence
Education in the United Arab Emirates [53.04281982845422]
アラブ首長国連邦(UAE)のビジネスエグゼクティブにAIコースを教える経験報告を提示する。
理論的、技術的な側面にのみ焦点をあてるのではなく、学生が既存のビジネスプロセスにAIを組み込む方法を理解するためにAIを教えるコースを開発しました。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-02T20:59:53Z) - Introducing Variational Autoencoders to High School Students [12.341543369402217]
本報告では,22名の学生を対象に,授業設計について解説し,パイロット研究の知見を共有している。
我々はWebベースのゲームを開発し、哲学的な比喩であるPlatoの洞窟を使って、VAEの仕組みを紹介した。
我々のアプローチは、学生に新しいAI概念を教えるのに効果的であることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-13T04:34:15Z) - The MineRL BASALT Competition on Learning from Human Feedback [58.17897225617566]
MineRL BASALTコンペティションは、この重要な種類の技術の研究を促進することを目的としている。
Minecraftでは、ハードコードされた報酬関数を書くのが難しいと期待する4つのタスクのスイートを設計しています。
これら4つのタスクのそれぞれについて、人間のデモのデータセットを提供するとともに、模擬学習ベースラインを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-05T12:18:17Z) - Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。
近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z) - Teaching Tech to Talk: K-12 Conversational Artificial Intelligence
Literacy Curriculum and Development Tools [9.797319790710711]
我々は,MIT App Inventorの会話エージェントインタフェースとワークショップのカリキュラムをAI能力に関して評価した。
私たちは、学生がAI倫理と学習の概念に最も苦労していることを発見し、教えるときにこれらのトピックを強調することを推奨した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-11T20:52:46Z)
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。