論文の概要: Catalyzing Equity in STEM Teams: Harnessing Generative AI for Inclusion and Diversity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00037v1
• Date: Mon, 8 Jan 2024 21:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-04 05:09:06.968122
• Title: Catalyzing Equity in STEM Teams: Harnessing Generative AI for Inclusion and Diversity
• Title（参考訳）: STEMチームの等価性を解析する - 包摂性と多様性のための生成AIの障害
• Authors: Nia Nixon, Yiwen Lin, Lauren Snow
• Abstract要約: 本稿では、STEM-チーム間の多様性と包摂性を促進するために、計算モデルと生成AIの変換可能性について述べる。 公式なコラボレーションスキルアセスメント、包括的分析、社会認知研究のための資金、包括的トレーニングのための人間-AIチーム。 このロードマップはAIによって強化されたコラボレーションを推進し、様々な声が積極的に奨励され、協力的な科学的努力の中で耳を傾けるSTEMの未来に対するビジョンを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Collaboration is key to STEM, where multidisciplinary team research can solve complex problems. However, inequality in STEM fields hinders their full potential, due to persistent psychological barriers in underrepresented students' experience. This paper documents teamwork in STEM and explores the transformative potential of computational modeling and generative AI in promoting STEM-team diversity and inclusion. Leveraging generative AI, this paper outlines two primary areas for advancing diversity, equity, and inclusion. First, formalizing collaboration assessment with inclusive analytics can capture fine-grained learner behavior. Second, adaptive, personalized AI systems can support diversity and inclusion in STEM teams. Four policy recommendations highlight AI's capacity: formalized collaborative skill assessment, inclusive analytics, funding for socio-cognitive research, human-AI teaming for inclusion training. Researchers, educators, policymakers can build an equitable STEM ecosystem. This roadmap advances AI-enhanced collaboration, offering a vision for the future of STEM where diverse voices are actively encouraged and heard within collaborative scientific endeavors.
• Abstract（参考訳）: STEMでは、複数の学際的なチームリサーチが複雑な問題を解決する。 しかし、STEM分野の不平等は、不足している学生の経験における心理的障壁が持続的に続くため、その潜在能力を損なう。 本稿では、STEMにおけるチームワークを文書化し、STEM-チーム間の多様性と包摂性を促進するための計算モデリングと生成AIの変革の可能性を探る。 本稿では、生成AIを活用し、多様性、エクイティ、包摂性の2つの主要な分野を概説する。 まず、包括的分析によるコラボレーションアセスメントの形式化は、きめ細かい学習行動を捉えることができる。 第2に、適応的でパーソナライズされたAIシステムは、STEMチームの多様性と包摂性をサポートすることができる。 正式なコラボレーションスキルアセスメント、包括的分析、社会認知研究のための資金、包括的トレーニングのための人間-AIチーム。 研究者、教育者、政策立案者は平等なSTEMエコシステムを構築することができる。 このロードマップはAIによって強化されたコラボレーションを推進し、様々な声が積極的に奨励され、協力的な科学的努力の中で耳を傾けるSTEMの未来に対するビジョンを提供する。

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