論文の概要: Elementary School Students' and Teachers' Perceptions Towards Creative Mathematical Writing with Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06723v1
- Date: Mon, 26 Aug 2024 19:04:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-15 05:11:34.152576
- Title: Elementary School Students' and Teachers' Perceptions Towards Creative Mathematical Writing with Generative AI
- Title（参考訳）: 小学生と教師の認識 : 創造的AIによる創造的な数学的記述に向けて
- Authors: Yukyeong Song, Jinhee Kim, Wanli Xing, Zifeng Liu, Chenglu Li, Hyunju Oh,
- Abstract要約: Generative AI(GenAI)は、クリエイティブな執筆活動を支援する可能性を提供する。
本研究は、創造的な数学的記述に対する学生や教師の認識を、先進的なGenAI技術を用いて探求するものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.42996714881935
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While mathematical creative writing can potentially engage students in expressing mathematical ideas in an imaginative way, some elementary school-age students struggle in this process. Generative AI (GenAI) offers possibilities for supporting creative writing activities, such as providing story generation. However, the design of GenAI-powered learning technologies requires careful consideration of the technology reception in the actual classrooms. This study explores students' and teachers' perceptions of creative mathematical writing with the developed GenAI-powered technology. The study adopted a qualitative thematic analysis of the interviews, triangulated with open-ended survey responses and classroom observation of 79 elementary school students, resulting in six themes and 19 subthemes. This study contributes by investigating the lived experience of GenAI-supported learning and the design considerations for GenAI-powered learning technologies and instructions.
- Abstract（参考訳）: 数学的創造的な文章は、想像的な方法で数学的アイデアを表現するために学生が関与する可能性があるが、小学生の中にはこの過程に苦慮する者もいる。
Generative AI(GenAI)は、ストーリー生成など、クリエイティブな執筆活動を支援する可能性を提供する。
しかし、GenAIを活用した学習技術の設計には、実際の教室における技術受容を慎重に検討する必要がある。
本研究は、創造的な数学的記述に対する学生や教師の認識を、先進的なGenAI技術を用いて探求するものである。
本研究は,小学生79名を対象に,質問紙の質的テーマ分析を行い,調査回答と教室観察を行った結果,6テーマと19サブテーマが得られた。
本研究は,GenAIが支援する学習の生きた経験と,GenAIを活用した学習技術と指導の設計的考察に寄与する。
関連論文リスト
- Early Adoption of Generative Artificial Intelligence in Computing Education: Emergent Student Use Cases and Perspectives in 2023 [38.83649319653387]
コンピュータ学生のGenAI利用と認識に関する先行研究は限られている。
私たちは、小さなエンジニアリングに焦点を当てたR1大学で、すべてのコンピュータサイエンス専攻を調査しました。
我々は,GenAIと教育に関する新たな議論に対する知見の影響について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-17T20:17:47Z) - Misconceptions, Pragmatism, and Value Tensions: Evaluating Students' Understanding and Perception of Generative AI for Education [0.11704154007740832]
学生はこの技術のアーリーアダプターであり、非典型的手法で利用している。
学生は,1)GenAIの理解,2)GenAIの利用,3)教育における利用に関するメリット,欠点,倫理的問題について,その説明を求めた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-29T17:41:06Z) - Students' Perceived Roles, Opportunities, and Challenges of a Generative AI-powered Teachable Agent: A Case of Middle School Math Class [2.5748316361772963]
ジェネレーティブAI(GenAI)の進歩は、教育可能なエージェント(TA)の形で、長年の学習実践を適用する可能性を高めている。
TAの役割と機会が認められているにもかかわらず、GenAIがどのようにシナジーを生み出したり、TAに課題をもたらすかについてはあまり知られていない。
本研究は,中学生を対象に,真正数学教室におけるGenAIを利用したTAの役割,メリット,課題について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-26T18:54:20Z) - Exploring Parent's Needs for Children-Centered AI to Support Preschoolers' Interactive Storytelling and Reading Activities [52.828843153565984]
AIベースのストーリーテリングと読書技術は、幼児の生活の中でますます普及しつつある。
本稿では,実践的なストーリーテリングや読書のシナリオでどのように機能するか,親,最も重要な利害関係者,経験,知覚について考察する。
我々の研究結果は、AIベースのストーリーテリングと読書技術は、より没入的で活発な相互作用を提供するが、一連の対話的でアルゴリズム的な課題のために、両親の期待を満たすことはできないことを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T20:55:40Z) - 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 artificial intelligence enhances creativity but reduces the diversity of novel content [0.0]
生成人工知能(GenAI)は、新しいアイデアを提供することによって人間がより創造的になること、あるいはGenAIのアイデアを定着させることによって創造的になることを約束する。
GenAIのアイデアへのアクセスは、著者の創造性を高め、ストーリーはより書きやすく、より楽しいものと評価される。
しかし、GenAI対応の物語は人間単独の物語よりも互いに似通っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T11:20:36Z) - Identifying and Mitigating the Security Risks of Generative AI [179.2384121957896]
本稿では,GenAIによる双対ジレンマに関するGoogleのワークショップの成果を報告する。
GenAIはまた、攻撃者が新しい攻撃を生成し、既存の攻撃のベロシティと有効性を高めるためにも使用できる。
この話題について,コミュニティの短期的,長期的目標について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-28T18:51:09Z) - Exploring EFL students' prompt engineering in human-AI story writing: an
Activity Theory perspective [4.0109641418513355]
本研究では,外国語(EFL)の学生が,短編執筆中に生成人工知能(AI)ツールをどのように促すかを検討するために,活動理論を適用した。
この研究は、学生の生成AIツール、短編小説、彼らの状況や目的について書かれたリフレクションを収集し、分析した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T14:52:28Z) - A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning [71.88150173381153]
我々は過去10年間の数学的推論とディープラーニングの交差点における重要なタスク、データセット、方法についてレビューする。
大規模ニューラルネットワークモデルの最近の進歩は、新しいベンチマークと、数学的推論にディープラーニングを使用する機会を開放している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-20T18:46:16Z) - Computational Storytelling and Emotions: A Survey [56.95572957863576]
本研究は,物語と感情の関係に関する研究を要約し,その発展に寄与することを目的としている。
創造性の研究は人間をコンピューターに置き換えることではなく、創造性を高めるために人間とコンピューターのコラボレーション方法を見つけることであると私たちは信じています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-23T00:21:59Z) - A Survey of Knowledge-Enhanced Text Generation [81.24633231919137]
テキスト生成の目標は、機械を人間の言語で表現できるようにすることである。
入力テキストを出力テキストにマッピングすることを学ぶことで、目的を達成するために、様々なニューラルエンコーダデコーダモデルが提案されている。
この問題に対処するために、研究者は入力テキスト以外の様々な種類の知識を生成モデルに組み込むことを検討してきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-09T06:46:46Z)
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。