論文の概要: Framework for Adoption of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01443v1
- Date: Sun, 21 Jul 2024 12:02:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 04:59:02.246636
- Title: Framework for Adoption of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in Education
- Title（参考訳）: 教育におけるジェネレーティブ・人工知能(GenAI)導入の枠組み
- Authors: Samar Shailendra, Rajan Kadel, Aakanksha Sharma,
- Abstract要約: 本研究は、大学教育制度の検証と、GenAIを教育・学習に取り入れることに関連する機会と課題の評価に焦点をあてる。
学術環境におけるGenAIの効果的な統合を阻害する包括的枠組みのギャップと欠如を識別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.032771631221674334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Contributions: An adoption framework to include GenAI in the university curriculum. It identifies and highlights the role of different stakeholders (university management, students, staff, etc.) during the adoption process. It also proposes an objective approach based upon an evaluation matrix to assess the success and outcome of the GenAI adoption. Background: Universities worldwide are debating and struggling with the adoption of GenAI in their curriculum. Both the faculty and students are unsure about the approach in the absence of clear guidelines through the administration and regulators. This requires an established framework to define a process and articulate the roles and responsibilities of each stakeholder involved. Research Questions: Whether the academic ecosystem requires a methodology to adopt GenAI into its curriculum? A systematic approach for the academic staff to ensure the students' learning outcomes are met with the adoption of GenAI. How to measure and communicate the adoption of GenAI in the university setup? Methodology: The methodology employed in this study focuses on examining the university education system and assessing the opportunities and challenges related to incorporating GenAI in teaching and learning. Additionally, it identifies a gap and the absence of a comprehensive framework that obstructs the effective integration of GenAI within the academic environment. Findings: The literature survey results indicate the limited or no adoption of GenAI by the university, which further reflects the dilemma in the minds of different stakeholders. For the successful adoption of GenAI, a standard framework is proposed i) for effective redesign of the course curriculum, ii) for enabling staff and students, iii) to define an evaluation matrix to measure the effectiveness and success of the adoption process.
- Abstract（参考訳）: コントリビューション:GenAIを大学カリキュラムに含めるための採用フレームワーク。
採用プロセスにおいて、異なる利害関係者(大学経営、学生、スタッフなど)の役割を特定し、強調する。
また、GenAI導入の成功と成果を評価するための評価行列に基づく客観的アプローチを提案する。
背景: 世界中の大学は、カリキュラムにおけるGenAIの採用について議論し、苦労している。
教員も学生も、行政や規制当局による明確なガイドラインが欠如しているため、このアプローチについて不確実である。
これは、プロセスを定義し、関係する各ステークホルダーの役割と責任を明確にするための確立したフレームワークを必要とします。
研究課題:GenAIをカリキュラムに採用するには,学術エコシステムが方法論を必要とするか?
学生の学習成果がGenAIの採用に適合することを保証するための,学術スタッフの体系的なアプローチ。
大学におけるGenAI導入の計測・伝達方法
方法論:本研究で採用される方法論は、大学教育制度の検証と、GenAIを教育・学習に取り入れることに関連する機会と課題の評価に焦点をあてる。
さらに、学術環境におけるGenAIの効果的な統合を阻害する包括的なフレームワークのギャップと欠如を識別する。
文献調査の結果は、異なる利害関係者の心のジレンマを反映した、大学によるGenAIの採用が制限されているか、全くないことを示している。
GenAIの採用を成功させるためには、標準フレームワークが提案されている。
一 講習カリキュラムの効果的な再設計のためのもの
二 職員及び学生を許すためのもの
三 採用プロセスの有効性及び成功を評価するための評価行列を定義すること。
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