論文の概要: Comprehensive AI Assessment Framework: Enhancing Educational Evaluation with Ethical AI Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16887v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 07:18:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 01:45:45.369347
- Title: Comprehensive AI Assessment Framework: Enhancing Educational Evaluation with Ethical AI Integration
- Title（参考訳）: 包括的AIアセスメントフレームワーク:倫理的AI統合による教育評価の強化
- Authors: Selçuk Kılınç,
- Abstract要約: 本稿では、Perkins、Furze、Roe、MacVaughによるAIA(AIAS)の進化版である包括的AIアセスメントフレームワーク(CAIAF)について述べる。
CAIAFは厳格な倫理的ガイドラインを取り入れており、教育レベルと高度なAI能力に基づいて明確に区別されている。
このフレームワークは、より良い学習結果を保証するとともに、学術的完全性を維持し、AIの責任ある利用を促進する。
- 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 integration of generative artificial intelligence (GenAI) tools into education has been a game-changer for teaching and assessment practices, bringing new opportunities, but also novel challenges which need to be dealt with. This paper presents the Comprehensive AI Assessment Framework (CAIAF), an evolved version of the AI Assessment Scale (AIAS) by Perkins, Furze, Roe, and MacVaugh, targeted toward the ethical integration of AI into educational assessments. This is where the CAIAF differs, as it incorporates stringent ethical guidelines, with clear distinctions based on educational levels, and advanced AI capabilities of real-time interactions and personalized assistance. The framework developed herein has a very intuitive use, mainly through the use of a color gradient that enhances the user-friendliness of the framework. Methodologically, the framework has been developed through the huge support of a thorough literature review and practical insight into the topic, becoming a dynamic tool to be used in different educational settings. The framework will ensure better learning outcomes, uphold academic integrity, and promote responsible use of AI, hence the need for this framework in modern educational practice.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)ツールの教育への統合は、教育と評価の実践のためのゲームチェンジャーであり、新たな機会をもたらすだけでなく、対処すべき新しい課題でもある。
本稿では、Perkins、Furze、Roe、MacVaughによるAIアセスメント尺度(AIAS)の進化版である包括的AIアセスメントフレームワーク(CAIAF)について述べる。
CAIAFは厳格な倫理ガイドラインを取り入れており、教育レベルに基づく明確な区別と、リアルタイムインタラクションとパーソナライズされた支援の高度なAI能力を備えている。
ここで開発されたフレームワークは非常に直感的であり、主にフレームワークのユーザフレンドリ性を高めるカラー勾配を使用する。
方法論的には、このフレームワークは、詳細な文献レビューと、そのトピックに関する実践的な洞察の巨大なサポートを通じて開発され、異なる教育環境に使用するための動的ツールとなっている。
このフレームワークは、より優れた学習成果を保証し、学術的完全性を維持し、AIの責任ある使用を促進する。
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