論文の概要: Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12687v2
- Date: Fri, 19 Jul 2024 14:03:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 21:49:14.885994
- Title: Towards Responsible Development of Generative AI for Education: An Evaluation-Driven Approach
- Title(参考訳): 教育のためのジェネレーティブAIの責任ある開発に向けて:評価駆動アプローチ
- Authors: Irina Jurenka, Markus Kunesch, Kevin R. McKee, Daniel Gillick, Shaojian Zhu, Sara Wiltberger, Shubham Milind Phal, Katherine Hermann, Daniel Kasenberg, Avishkar Bhoopchand, Ankit Anand, Miruna Pîslar, Stephanie Chan, Lisa Wang, Jennifer She, Parsa Mahmoudieh, Aliya Rysbek, Wei-Jen Ko, Andrea Huber, Brett Wiltshire, Gal Elidan, Roni Rabin, Jasmin Rubinovitz, Amit Pitaru, Mac McAllister, Julia Wilkowski, David Choi, Roee Engelberg, Lidan Hackmon, Adva Levin, Rachel Griffin, Michael Sears, Filip Bar, Mia Mesar, Mana Jabbour, Arslan Chaudhry, James Cohan, Sridhar Thiagarajan, Nir Levine, Ben Brown, Dilan Gorur, Svetlana Grant, Rachel Hashimshoni, Laura Weidinger, Jieru Hu, Dawn Chen, Kuba Dolecki, Canfer Akbulut, Maxwell Bileschi, Laura Culp, Wen-Xin Dong, Nahema Marchal, Kelsie Van Deman, Hema Bajaj Misra, Michael Duah, Moran Ambar, Avi Caciularu, Sandra Lefdal, Chris Summerfield, James An, Pierre-Alexandre Kamienny, Abhinit Mohdi, Theofilos Strinopoulous, Annie Hale, Wayne Anderson, Luis C. Cobo, Niv Efron, Muktha Ananda, Shakir Mohamed, Maureen Heymans, Zoubin Ghahramani, Yossi Matias, Ben Gomes, Lila Ibrahim,
- Abstract要約: 生成型AI(gen AI)の最近の進歩は、学習者全員に個人家庭教師を提供し、教師全員に指導助手を提供する新しい技術の可能性に興奮をもたらしている。
これは主に、ジェネラルAIプロンプトへの教育的直観の言葉化と、優れた評価プラクティスの欠如によるものである、と我々は主張する。
ここでは,学習者や教育者と共同で,学習科学から7つの多様な教育ベンチマークの実践的なセットに高レベルの原則を翻訳する作業について述べる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 25.903775277417267
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A major challenge facing the world is the provision of equitable and universal access to quality education. Recent advances in generative AI (gen AI) have created excitement about the potential of new technologies to offer a personal tutor for every learner and a teaching assistant for every teacher. The full extent of this dream, however, has not yet materialised. We argue that this is primarily due to the difficulties with verbalising pedagogical intuitions into gen AI prompts and the lack of good evaluation practices, reinforced by the challenges in defining excellent pedagogy. Here we present our work collaborating with learners and educators to translate high level principles from learning science into a pragmatic set of seven diverse educational benchmarks, spanning quantitative, qualitative, automatic and human evaluations; and to develop a new set of fine-tuning datasets to improve the pedagogical capabilities of Gemini, introducing LearnLM-Tutor. Our evaluations show that LearnLM-Tutor is consistently preferred over a prompt tuned Gemini by educators and learners on a number of pedagogical dimensions. We hope that this work can serve as a first step towards developing a comprehensive educational evaluation framework, and that this can enable rapid progress within the AI and EdTech communities towards maximising the positive impact of gen AI in education.
- Abstract(参考訳): 世界が直面する大きな課題は、品質教育への平等で普遍的なアクセスを提供することである。
生成型AI(gen AI)の最近の進歩は、学習者全員に個人家庭教師を提供し、教師全員に指導助手を提供する新しい技術の可能性に興奮をもたらしている。
しかし、この夢の完全な範囲はまだ実現されていない。
これは主に、ジェネラルAIのプロンプトに対する教育的直観の言葉化の難しさと、優れた教育を定義する上での課題によって強化された優れた評価プラクティスの欠如が原因である、と我々は主張する。
本稿では,学習者や教育者と共同で,学習科学から,定量的,質的,自動的,人為的な評価を対象とする7つの教育ベンチマークの実践的なセットに,高レベルの原則を翻訳する作業について紹介する。
評価の結果,LearningLM-Tutor は,教育者や学習者が多くの教育的側面について,即時調整した Gemini よりも一貫して好まれていることがわかった。
この研究は、総合的な教育評価フレームワークの開発に向けた第一歩として機能し、AIとEdTechコミュニティ内で、教育におけるジェネラルAIのポジティブな影響を最大化するための急速な進歩を可能にすることを願っている。
関連論文リスト
- Transforming Teachers' Roles and Agencies in the Era of Generative AI: Perceptions, Acceptance, Knowledge, and Practices [0.7416846035207727]
本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)が教員の役割や教育機関に与える影響について考察する。
教員の認識、知識、受容、実践に対処する包括的枠組みを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-03T21:59:01Z) - From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents [78.15899922698631]
MAIC(Massive AI-empowered Course)は、LLM駆動のマルチエージェントシステムを活用して、AIが強化された教室を構築するオンライン教育の新たな形態である。
中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T13:22:51Z) - Collaborative Design of AI-Enhanced Learning Activities [0.0]
我々は、プレサービス教師、インサービス教師、EdTechスペシャリストがAIを教育実践に効果的に組み込むことができるような形式的な介入を開発する。
参加者は、AIリテラシーを教育に組み込むさまざまなアクティビティを探求することで、AIの教育と学習のポテンシャルを反映している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T08:34:08Z) - Exploring Teachers' Perception of Artificial Intelligence: The Socio-emotional Deficiency as Opportunities and Challenges in Human-AI Complementarity in K-12 Education [1.9797215742507548]
学校では、教師は教育者、カウンセラー、意思決定者、学校コミュニティのメンバーとして多くの役割を担っている。
人工知能(AI)の最近の進歩により、AIが教師にどのように支援し、補完し、協力できるかが議論されている。
本研究は,AIの潜在的な強みと限界に対する教育者の視点を探究するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T15:43:04Z) - Enhancing Instructional Quality: Leveraging Computer-Assisted Textual
Analysis to Generate In-Depth Insights from Educational Artifacts [13.617709093240231]
本研究では、人工知能(AI)と機械学習(ML)が教育内容、教師の談話、学生の反応を分析して教育改善を促進する方法について検討する。
私たちは、教師のコーチング、学生のサポート、コンテンツ開発など、AI/ML統合が大きな利点をもたらす重要な領域を特定します。
本稿では,AI/ML技術と教育的目標との整合性の重要性を強調し,その教育的可能性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T18:29:18Z) - 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) - Generative AI and Its Educational Implications [0.0]
生成AIが4つの重要なセクションにわたる教育に与える影響について論じる。
我々は、生成型AIが教育の景観を変える方法を提案する。
社会的影響を認め,カリキュラムの更新の必要性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T21:29:31Z) - Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。
この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。
この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。
本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-13T07:03:39Z) - An Experience Report of Executive-Level Artificial Intelligence
Education in the United Arab Emirates [53.04281982845422]
アラブ首長国連邦(UAE)のビジネスエグゼクティブにAIコースを教える経験報告を提示する。
理論的、技術的な側面にのみ焦点をあてるのではなく、学生が既存のビジネスプロセスにAIを組み込む方法を理解するためにAIを教えるコースを開発しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-02T20:59:53Z) - 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) - Creation and Evaluation of a Pre-tertiary Artificial Intelligence (AI)
Curriculum [58.86139968005518]
香港大学(CUHK)-Jockey Club AI for the Future Project(AI4Future)は、第3次教育のためのAIカリキュラムを共同開発した。
工学と教育を専門とする14人の教授が、6つの中学校の17の校長と教師と協力してカリキュラムを共同作成した。
共同創造プロセスは、AIにおける教師の知識を高める様々なリソースを生み出し、その課題を教室に持ち込むための教師の自主性を育んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-19T11:26:19Z)
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。