論文の概要: The Interplay of Learning, Analytics, and Artificial Intelligence in Education: A Vision for Hybrid Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16081v4
- Date: Mon, 8 Jul 2024 13:38:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 02:09:29.064577
- Title: The Interplay of Learning, Analytics, and Artificial Intelligence in Education: A Vision for Hybrid Intelligence
- Title（参考訳）: 教育における学習・分析・人工知能の相互作用 : ハイブリッド・インテリジェンスをめざして
- Authors: Mutlu Cukurova,
- Abstract要約: 私は、AIのツールとしての狭義の概念化に挑戦し、AIの代替概念化の重要性を主張します。
人工知能と人工情報処理の違いを強調し、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実証する。
本稿では、人間の認知の外部化、人間のメンタルモデルに影響を与えるAIモデルの内部化、密結合された人間とAIハイブリッドインテリジェンスシステムによる人間の認知の拡張という、AIのユニークな概念化について述べる。
- 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 conceptualisation of AI as tools, as exemplified in generative AI tools, and argue for the importance of alternative conceptualisations of AI for achieving human-AI hybrid intelligence. I highlight the differences between human intelligence and artificial information processing, the importance of hybrid human-AI systems to extend human cognition, and posit that AI can also serve as an instrument for understanding human learning. Early learning sciences and AI in Education research (AIED), 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 conceptualisations of AI: the externalization of human cognition, the internalization of AI models to influence human mental models, and the extension of human cognition via tightly coupled human-AI hybrid intelligence systems. Examples from current research and practice are examined as instances of the three conceptualisations in education, highlighting the potential value and limitations of each conceptualisation for education, as well as the perils of overemphasis on externalising human cognition. The paper concludes with advocacy for a broader approach to AIED that goes beyond considerations on the design and development of AI, but also includes educating people about AI and innovating educational systems to remain relevant in an AI-ubiquitous 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ツールに例えるように、AIをツールとして広く普及している狭義の概念化に挑戦し、人間-AIハイブリッドインテリジェンスを達成するために、AIの代替概念化の重要性を論じる。
人間の知能と人工情報処理の違い、人間の認識を拡張するためのハイブリッドな人間-AIシステムの重要性、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する。
AIを人間の知能のアナロジーとみなした、初期の学習科学とAI in Education Research (AIED)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、人間のメンタルモデルに影響を与えるAIモデルの内部化、密結合された人間とAIハイブリッドインテリジェンスシステムによる人間の認知の拡張という、AIのユニークな概念化について述べる。
現在の研究では、教育における3つの概念化の事例として、教育における各概念化の潜在的な価値と限界、および人間の認知の外部化に対する過度の強調について検討している。
論文は、AIの設計と開発に関する考慮を超えて、AIに対するより広範なアプローチを求めるとともに、AIに関する人々を教育することや、AIに不合理な世界との関係を維持するための教育システムを革新することも含まれる、と結論付けている。
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