論文の概要: The Interplay of Learning, Analytics, and Artificial Intelligence in Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16081v1
- Date: Sun, 24 Mar 2024 10:07:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 17:45:31.989062
- Title: The Interplay of Learning, Analytics, and Artificial Intelligence in Education
- Title（参考訳）: 教育における学習・分析・人工知能の相互作用
- Authors: Mutlu Cukurova,
- Abstract要約: 本稿では,AIが学習と教育において果たす役割を多次元的に考察する。
分析と学習プロセスの間の複雑な相互作用を強調します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45207442500313766
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents a multi dimensional view of AI's role in learning and education, emphasizing the intricate interplay between AI, analytics, and the learning processes. Here, I challenge the prevalent narrow conceptualization of AI as stochastic tools, as exemplified in generative AI, and argue for the importance of alternative conceptualisations of AI. I highlight the differences between human intelligence and artificial information processing, the cognitive diversity inherent in AI algorithms, and posit that AI can also serve as an instrument for understanding human learning. Early learning sciences and AI in Education research, which saw AI as an analogy for human intelligence, have diverged from this perspective, prompting a need to rekindle this connection. The paper presents three unique conceptualizations of AI in education: the externalization of human cognition, the internalization of AI models to influence human thought processes, and the extension of human cognition via tightly integrated human-AI systems. Examples from current research and practice are examined as instances of the three conceptualisations, highlighting the potential value and limitations of each conceptualisation for education, as well as the perils of overemphasis on externalising human cognition as exemplified in today's hype surrounding generative AI tools. The paper concludes with an advocacy for a broader educational approach that includes educating people about AI and innovating educational systems to remain relevant in an AI enabled world.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,AIと分析,学習プロセスの複雑な相互作用を強調し,学習と教育におけるAIの役割を多次元的に考察する。
ここでは、生成型AIで実証されたように、確率的ツールとしてのAIの広く普及している狭義の概念化に挑戦し、AIの代替概念化の重要性を論じる。
人工知能と人工情報処理の違い、AIアルゴリズムに固有の認知的多様性、そしてAIが人間の学習を理解するための道具としても役立つことを強調します。
AIを人間の知能のアナロジーと見なした教育研究における初期の学習科学とAIは、この観点から逸脱し、このつながりを再定義する必要が生じた。
本稿では、人間の認知の外部化、人間の思考プロセスに影響を与えるAIモデルの内部化、密に統合された人間-AIシステムによる人間の認知の拡張という、教育におけるAIのユニークな概念化について述べる。
現在の研究と実践の例は、3つの概念化の例として検討され、教育における各概念化の潜在的な価値と限界、そして、今日の生成型AIツールを取り巻く誇大宣伝で実証されているように、人間の認知の外部化に対する過大評価の危険性を強調している。
この論文は、AIについて人々を教育し、AIを有効にした世界に関係し続けるよう教育システムを革新することを含む、幅広い教育アプローチの擁護で締めくくっている。
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