論文の概要: Artificial intelligence and the transformation of higher education
institutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08143v1
- Date: Tue, 13 Feb 2024 00:36:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-15 18:20:11.344496
- Title: Artificial intelligence and the transformation of higher education
institutions
- Title(参考訳): 人工知能と高等教育機関の変容
- Authors: Evangelos Katsamakas, Oleg V. Pavlov, and Ryan Saklad
- Abstract要約: 本稿では、典型的なHEIにおけるAI変換の因果フィードバック機構をマッピングするための因果ループ図(CLD)を開発する。
私たちのモデルは、AI変革を駆動する力と、典型的なHEIにおける価値創造に対するAI変革の結果について説明します。
この記事では、学生の学習、研究、管理を改善するために、HEIがAIに投資する方法について、いくつかの強化とバランスの取れたフィードバックループを特定し、分析する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial intelligence (AI) advances and the rapid adoption of generative AI
tools like ChatGPT present new opportunities and challenges for higher
education. While substantial literature discusses AI in higher education, there
is a lack of a systemic approach that captures a holistic view of the AI
transformation of higher education institutions (HEIs). To fill this gap, this
article, taking a complex systems approach, develops a causal loop diagram
(CLD) to map the causal feedback mechanisms of AI transformation in a typical
HEI. Our model accounts for the forces that drive the AI transformation and the
consequences of the AI transformation on value creation in a typical HEI. The
article identifies and analyzes several reinforcing and balancing feedback
loops, showing how, motivated by AI technology advances, the HEI invests in AI
to improve student learning, research, and administration. The HEI must take
measures to deal with academic integrity problems and adapt to changes in
available jobs due to AI, emphasizing AI-complementary skills for its students.
However, HEIs face a competitive threat and several policy traps that may lead
to decline. HEI leaders need to become systems thinkers to manage the
complexity of the AI transformation and benefit from the AI feedback loops
while avoiding the associated pitfalls. We also discuss long-term scenarios,
the notion of HEIs influencing the direction of AI, and directions for future
research on AI transformation.
- Abstract(参考訳): 人工知能(AI)の進歩と、ChatGPTのような生成AIツールの急速な採用は、高等教育の新しい機会と課題を提示している。
多くの文献が高等教育におけるAIについて論じているが、高等教育機関(HEI)のAI変革の全体像をとらえる体系的なアプローチは欠如している。
このギャップを埋めるため、この記事では複雑なシステムアプローチを取り、一般的なheiでai変換の因果フィードバックメカニズムをマッピングする因果ループダイアグラム(cld)を開発します。
私たちのモデルは、AI変革を駆動する力と、典型的なHEIにおける価値創造に対するAI変革の結果について説明します。
この記事では、学生の学習、研究、管理を改善するために、AI技術の進歩に動機づけられたHEIがAIに投資した方法について、いくつかの強化とバランスの取れたフィードバックループを特定し、分析する。
HEIは、学術的整合性問題に対処し、AIによる仕事の変化に適応するための措置を講じ、その学生にAI補完スキルを強調しなければならない。
しかし、HEIは競争上の脅威に直面し、いくつかの政策トラップが減少につながる可能性がある。
HEIリーダは、AI変革の複雑さを管理し、関連する落とし穴を避けながら、AIフィードバックループから利益を得るためのシステム思想家になる必要があります。
また、長期的なシナリオ、AIの方向性に影響を与えるHEIの概念、今後のAI変革研究の方向性についても論じる。
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