Fugu-MT 論文翻訳(概要): Qualitative and quantitative analysis of student's perceptions in the use of generative AI in educational environments

論文の概要: Qualitative and quantitative analysis of student's perceptions in the use of generative AI in educational environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13487v2
Date: Mon, 2 Sep 2024 11:43:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-04 18:11:10.941448
Title: Qualitative and quantitative analysis of student's perceptions in the use of generative AI in educational environments
Title（参考訳）: 学習環境における生成型AI活用における学生の知覚の質的・定量的分析
Authors: Sergio Altares-López, José M. Bengochea-Guevara, Carlos Ranz, Héctor Montes, Angela Ribeiro,
Abstract要約: 教育における生成人工知能の効果的な統合は、将来の世代を準備するための基本的な側面である。本研究の目的は,教室内における制御された学生とIAの相互作用の知覚を定量的かつ質的な視点から分析することである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The effective integration of generative artificial intelligence in education is a fundamental aspect to prepare future generations. The objective of this study is to analyze from a quantitative and qualitative point of view the perception of controlled student-IA interaction within the classroom. This analysis includes assessing the ethical implications and everyday use of AI tools, as well as understanding whether AI tools encourage students to pursue STEM careers. Several points for improvement in education are found, such as the challenge of getting teachers to engage with new technologies and adapt their methods in all subjects, not just those related to technologies.
Abstract（参考訳）: 教育における生成人工知能の効果的な統合は、将来の世代を準備するための基本的な側面である。本研究の目的は,教室内における制御された学生とIAの相互作用の知覚を定量的かつ質的な視点から分析することである。この分析には、AIツールの倫理的意味と日常的使用の評価、およびAIツールが学生にSTEMのキャリアを追求することを奨励するかどうかの理解が含まれる。教育改善のためのいくつかのポイントは、教師が新しい技術に取り組み、技術に関連するものだけでなく、すべての課題にその手法を適用することの難しさなどである。

関連論文リスト

The Rise of Artificial Intelligence in Educational Measurement: Opportunities and Ethical Challenges [2.569083526579529]
教育におけるAIは、妥当性、信頼性、透明性、公平性、公平性に関する倫理的な懸念を提起する。教育者、政策立案者、組織を含む様々な利害関係者は、教育における倫理的AIの使用を保証するガイドラインを開発した。本稿では,AIを活用したツールの教育測定における倫理的意義について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-27T05:28:40Z)
Generative AI in Education: A Study of Educators' Awareness, Sentiments, and Influencing Factors [2.217351976766501]
本研究は,AI言語モデルに対する教員の経験と態度について考察する。学習スタイルと生成AIに対する態度の相関は見つからない。 CS教育者は、生成するAIツールの技術的理解にはるかに自信を持っているが、AI生成された仕事を検出する能力にこれ以上自信がない。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-22T19:21:29Z)
The future of generative AI chatbots in higher education [0.0]
本研究では,高等教育機関(HEIs)における生成型AIチャットボットの将来的意味について検討する。この発見は、管理タスクの合理化、学生の学習経験の向上、研究活動支援における、生成型AIチャットボットの変革の可能性を強調している。しかし、学術的整合性の懸念、ユーザ入力の理解、リソース割り当てといった課題は、HEIにおける生成AIチャットボットの効果的な統合に重大な障害をもたらす。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-20T10:44:03Z)
Testing autonomous vehicles and AI: perspectives and challenges from cybersecurity, transparency, robustness and fairness [53.91018508439669]
この研究は、人工知能を自律走行車(AV)に統合する複雑さを探求する AIコンポーネントがもたらした課題と、テスト手順への影響を調べます。本稿は、重要な課題を特定し、AV技術におけるAIの研究・開発に向けた今後の方向性を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-21T08:29:42Z)
From Algorithm Worship to the Art of Human Learning: Insights from 50-year journey of AI in Education [0.0]
人工知能(AI)を取り巻く現在の談話は、希望と理解の間に振動する。本稿は、AIが教育において果たす役割の複雑さを考察し、教育者と警告された教育者が混ざったメッセージに対処するものである。倫理的意味に関する懸念を背景に、AIが大規模にパーソナライゼーションを通じて学習を強化するという約束を探求する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-05T16:12:14Z)
Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [58.690250000579496]
我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献するだろうと論じている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-02T23:54:51Z)
New Era of Artificial Intelligence in Education: Towards a Sustainable Multifaceted Revolution [2.94944680995069]
標準化された学術試験におけるChatGPTのハイパフォーマンスは、人工知能(AI)のトピックを、教育の将来に関する主流の議論に押し付けている。本研究の目的は、応用、利点、課題の3つの主要な軸にまたがる既存の文献のレビューと分析を通じて、AIが教育に与える影響について調査することである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-12T08:22:54Z)
Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of Recent Research [69.48907856390834]
人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:14:33Z)
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)
An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI) for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)
Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z)

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。