論文の概要: Comparative Analysis Vision of Worldwide AI Courses
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16881v1
- Date: Tue, 4 Jun 2024 03:53:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 01:45:45.438592
- Title: Comparative Analysis Vision of Worldwide AI Courses
- Title（参考訳）: 世界規模のAIコースの比較分析ビジョン
- Authors: Jianing Xia, Man Li, Jianxin Li,
- Abstract要約: この研究は、先進大学の多様なコース構造を掘り下げ、現代のトレンドと優先順位を探求し、AI教育における曖昧なアプローチを明らかにする。
また、コアAIトピックと、頻繁に教えられる学習内容について、CS2023のカリキュラムガイダンスと比較し、収束と分散を識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.231658712906878
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research investigates the curriculum structures of undergraduate Artificial Intelligence (AI) education across universities worldwide. By examining the curricula of leading universities, the research seeks to contribute to a deeper understanding of AI education on a global scale, facilitating the alignment of educational practices with the evolving needs of the AI landscape. This research delves into the diverse course structures of leading universities, exploring contemporary trends and priorities to reveal the nuanced approaches in AI education. It also investigates the core AI topics and learning contents frequently taught, comparing them with the CS2023 curriculum guidance to identify convergence and divergence. Additionally, it examines how universities across different countries approach AI education, analyzing educational objectives, priorities, potential careers, and methodologies to understand the global landscape and implications of AI pedagogy.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,世界中の大学を対象とした学部人工知能(AI)教育のカリキュラム構造について検討する。
主要な大学のカリキュラムを調べることで、この研究は世界規模でのAI教育のより深い理解に貢献し、AIランドスケープの進化するニーズと教育実践の整合性を促進することを目指している。
この研究は、先進大学の多様なコース構造を掘り下げ、現代のトレンドと優先順位を探求し、AI教育における曖昧なアプローチを明らかにする。
また、コアAIトピックと、頻繁に教えられる学習内容について、CS2023のカリキュラムガイダンスと比較し、収束と分散を識別する。
さらに、異なる国の大学がAI教育にどのようにアプローチし、教育目的、優先事項、潜在的なキャリア、そして方法論を分析し、AI教育のグローバルな景観と意味を理解するかを検討する。
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