論文の概要: Unpopular Opinion: Generative Artificial Intelligence Is Not Eroding Academic Integrity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19088v1
- Date: Fri, 26 Jul 2024 21:07:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 19:52:45.005572
- Title: Unpopular Opinion: Generative Artificial Intelligence Is Not Eroding Academic Integrity
- Title(参考訳): 人工知能の創出は学術的統合を損なうものではない
- Authors: Myles Joshua Toledo Tan, Nicholle Mae Amor Tan Maravilla,
- Abstract要約: この論文は、生成人工知能(GAI)がデジタルリテラシーを高め、真の知識構築を奨励し、教育における倫理的基準を維持できると主張している。
この研究は、生徒が現代世界の複雑さを倫理的かつ効果的にナビゲートするための、豊かでパーソナライズされた学習環境を構築するための、GAIの可能性を強調している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper examines the role of generative artificial intelligence (GAI) in promoting academic integrity within educational settings. It explores how AI can be ethically integrated into classrooms to enhance learning experiences, foster intrinsic motivation, and support voluntary behavior change among students. By analyzing established ethical frameworks and educational theories such as deontological ethics, consequentialism, constructivist learning, and Self-Determination Theory (SDT), the paper argues that GAI, when used responsibly, can enhance digital literacy, encourage genuine knowledge construction, and uphold ethical standards in education. This research highlights the potential of GAI to create enriching, personalized learning environments that prepare students to navigate the complexities of the modern world ethically and effectively.
- Abstract(参考訳): 本稿では,学習環境における学術的整合性向上における生成人工知能(GAI)の役割について検討する。
それは、AIが教室に倫理的に統合され、学習経験を高め、本質的なモチベーションを育み、学生の自発的な行動変化をサポートする方法を探求する。
この論文は、非オントロジー倫理、コンセクチュリズム、構成主義学習、自己決定理論(SDT)のような確立された倫理的枠組みや教育理論を分析することによって、GAIは、責任を持って使用されるとデジタルリテラシーを高め、真の知識構築を促進し、教育における倫理的基準を守れると論じている。
この研究は、生徒が現代世界の複雑さを倫理的かつ効果的にナビゲートするための、豊かでパーソナライズされた学習環境を構築するための、GAIの可能性を強調している。
関連論文リスト
- Generative AI: The power of the new education [0.0]
本研究では,その生成能力に着目した,人工知能の高速化学習手法を提案する。
生成的AIに対する学生の認識は、その進化に対する感情、倫理的意味の評価、そしてAIツールの日常的使用に焦点をあてて調査される。
この研究は、AIに対する学生の認識と、その社会と将来のキャリアパスとの関連性について、より深く理解した教育者を提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-22T09:56:05Z) - 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) - Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair
Decision-Making [69.44075077934914]
責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。
この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。
オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-13T14:07:09Z) - Can AI Be as Creative as Humans? [84.43873277557852]
理論的には、AIは人間の創造者によって生成されたデータに適切に適合できるという条件の下で、人間と同じくらい創造的になれることを証明しています。
AIの創造性に関する議論は、十分な量のデータに適合する能力の問題に縮小されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T08:49:12Z) - 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) - The AI Assessment Scale (AIAS): A Framework for Ethical Integration of Generative AI in Educational Assessment [0.0]
我々は,GenAIツールを教育評価に統合するための,実用的でシンプルで十分に包括的なツールの概要を述べる。
AIアセスメント尺度(AIAS)は、教育者に対して、評価におけるGenAI使用の適切なレベルを選択する権限を与える。
実践的で柔軟なアプローチを採用することで、AIASは、教育におけるGenAIに関する現在の不確実性と不安に対処するための、非常に必要な出発点を形成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T09:08:36Z) - Contra generative AI detection in higher education assessments [0.0]
生成的AIの急速な進歩と普及は、特に教育において、従来の学術的整合性メカニズムの再評価を必要とする。
学術的整合性を維持するという文脈において、AI検出ツールの有効性、脆弱性、倫理的意味について検討する。
本稿では,AI活用を取り入れたロバストアセスメント手法と教育方針への戦略的シフトを提唱する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-08T18:46:44Z) - 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) - On the Morality of Artificial Intelligence [154.69452301122175]
本稿では,機械学習の研究・展開に関する概念的かつ実践的な原則とガイドラインを提案する。
我々は,より倫理的で道徳的なMLの実践を追求するために,実践者が採る具体的な行動を主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-26T23:06:54Z)
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。