論文の概要: Untangling Critical Interaction with AI in Students Written Assessment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06955v1
- Date: Wed, 10 Apr 2024 12:12:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-11 14:40:47.749947
- Title: Untangling Critical Interaction with AI in Students Written Assessment
- Title（参考訳）: 学生評価におけるAIと批判的相互作用の解消
- Authors: Antonette Shibani, Simon Knight, Kirsty Kitto, Ajanie Karunanayake, Simon Buckingham Shum,
- Abstract要約: 重要な課題は、人間が必須の批判的思考とAIリテラシースキルを備えていることを保証することである。
本稿では,AIと批判的学習者インタラクションの概念を概念化するための第一歩を提供する。
理論的モデルと経験的データの両方を用いて、予備的な発見は、書き込みプロセス中にAIとのディープインタラクションが全般的に欠如していることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8078480738404
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) has become a ubiquitous part of society, but a key challenge exists in ensuring that humans are equipped with the required critical thinking and AI literacy skills to interact with machines effectively by understanding their capabilities and limitations. These skills are particularly important for learners to develop in the age of generative AI where AI tools can demonstrate complex knowledge and ability previously thought to be uniquely human. To activate effective human-AI partnerships in writing, this paper provides a first step toward conceptualizing the notion of critical learner interaction with AI. Using both theoretical models and empirical data, our preliminary findings suggest a general lack of Deep interaction with AI during the writing process. We believe that the outcomes can lead to better task and tool design in the future for learners to develop deep, critical thinking when interacting with AI.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は社会のユビキタスな部分となっているが、人間の能力と限界を理解することで機械と効果的に対話するために必要な批判的思考とAIリテラシースキルが備えられていることを保証することが重要な課題である。
これらのスキルは、AIツールが以前人間と思われていた複雑な知識と能力を示すことができる、生成的AIの時代において、学習者が発展する上で特に重要である。
本稿では,人間とAIの効果的な連携を活性化するために,AIとの重要な学習者インタラクションの概念を概念化するための第一歩を提供する。
理論的モデルと経験的データの両方を用いて、予備的な発見は、書き込みプロセス中にAIとのディープインタラクションが全般的に欠如していることを示唆している。
将来的には、学習者がAIと対話する際に、深い批判的な思考を身につけるためのタスクやツールの設計がより良くなる可能性があると私たちは信じています。
関連論文リスト
- Explainable Human-AI Interaction: A Planning Perspective [32.477369282996385]
AIシステムは、ループ内の人間に説明可能である必要がある。
我々は、AIエージェントがメンタルモデルを使用して人間の期待に沿うか、あるいは説明的コミュニケーションを通じて期待を変更する方法について論じる。
本書の主な焦点は、協調的なシナリオであるが、同じ精神モデルが難読化や偽造にどのように使用できるかを指摘したい。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-19T22:22:21Z) - Now, Later, and Lasting: Ten Priorities for AI Research, Policy, and Practice [63.20307830884542]
今後数十年は、産業革命に匹敵する人類の転換点になるかもしれない。
10年前に立ち上げられたこのプロジェクトは、複数の専門分野の専門家による永続的な研究にコミットしている。
AI技術の短期的および長期的影響の両方に対処する、アクションのための10のレコメンデーションを提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-06T22:18:31Z) - The Interplay of Learning, Analytics, and Artificial Intelligence in Education: A Vision for Hybrid Intelligence [0.45207442500313766]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-24T10:07:46Z) - A call for embodied AI [1.7544885995294304]
我々は、人工知能の次の基本ステップとして、エンボディードAIを提案する。
Embodied AIの範囲を広げることで、認知アーキテクチャに基づく理論的枠組みを導入する。
このフレームワークはFristonのアクティブな推論原則と一致しており、EAI開発に対する包括的なアプローチを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T09:11:20Z) - What should I say? -- Interacting with AI and Natural Language
Interfaces [0.0]
HAI(Human-AI Interaction)サブフィールドは、HCI(Human-Computer Interaction)フィールドから生まれ、この概念を検証することを目的としている。
以前の研究では、マインド表現の理論は成功と努力の無いコミュニケーションに不可欠であると示唆されていたが、AIと対話する際にマインド表現の理論が確立されるという点に関しては、ほとんど理解されていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-12T05:10:23Z) - Enabling High-Level Machine Reasoning with Cognitive Neuro-Symbolic
Systems [67.01132165581667]
本稿では,認知アーキテクチャを外部のニューロシンボリックコンポーネントと統合することにより,AIシステムにおける高レベル推論を実現することを提案する。
本稿では,ACT-Rを中心としたハイブリッドフレームワークについて紹介し,最近の応用における生成モデルの役割について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-13T21:20:17Z) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z) - Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。
各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-12T14:21:46Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z) - Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of
AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles [95.58955174499371]
我々は、複数の人間の知性と学習スタイルの様々な側面を説明し、様々なAI問題領域に影響を及ぼす可能性がある。
未来のAIシステムは、人間のユーザと互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵を効率的に交換できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-07T21:00:13Z) - Human Evaluation of Interpretability: The Case of AI-Generated Music
Knowledge [19.508678969335882]
我々は、芸術と人文科学におけるAIが発見する知識/ルールを評価することに注力する。
本稿では,洗練された記号的/数値的対象として表現されたAI生成音楽理論/ルールの人間生成言語解釈を収集し,評価する実験手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-15T06:03:34Z)
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。