論文の概要: Human-Centric eXplainable AI in Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19822v1
- Date: Fri, 18 Oct 2024 14:02:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-03 07:49:52.031820
- Title: Human-Centric eXplainable AI in Education
- Title（参考訳）: 教育における人間中心eXplainable AI
- Authors: Subhankar Maity, Aniket Deroy,
- Abstract要約: 本稿では,教育現場における人間中心型eXplainable AI(HCXAI)について検討する。
学習成果の向上、ユーザ間の信頼の向上、AI駆動ツールの透明性確保における役割を強調している。
ユーザ理解とエンゲージメントを優先するHCXAIシステムの開発のための包括的なフレームワークを概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: As artificial intelligence (AI) becomes more integrated into educational environments, how can we ensure that these systems are both understandable and trustworthy? The growing demand for explainability in AI systems is a critical area of focus. This paper explores Human-Centric eXplainable AI (HCXAI) in the educational landscape, emphasizing its role in enhancing learning outcomes, fostering trust among users, and ensuring transparency in AI-driven tools, particularly through the innovative use of large language models (LLMs). What challenges arise in the implementation of explainable AI in educational contexts? This paper analyzes these challenges, addressing the complexities of AI models and the diverse needs of users. It outlines comprehensive frameworks for developing HCXAI systems that prioritize user understanding and engagement, ensuring that educators and students can effectively interact with these technologies. Furthermore, what steps can educators, developers, and policymakers take to create more effective, inclusive, and ethically responsible AI solutions in education? The paper provides targeted recommendations to address this question, highlighting the necessity of prioritizing explainability. By doing so, how can we leverage AI's transformative potential to foster equitable and engaging educational experiences that support diverse learners?
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が教育環境に統合されるにつれて、これらのシステムが理解可能で信頼に値するものであることをどうやって保証できるのか?
AIシステムにおける説明可能性の増大は、重要な領域である。
本稿では,教育現場における人間中心型eXplainable AI(HCXAI)について検討し,学習成果の向上,ユーザ間の信頼の促進,AI駆動型ツールの透明性確保,特に大規模言語モデル(LLM)の革新的利用などに注目した。
教育的文脈における説明可能なAIの実装において、どのような課題が生じるのか?
本稿では、これらの課題を分析し、AIモデルの複雑さと多様なユーザニーズに対処する。
ユーザ理解とエンゲージメントを優先するHCXAIシステムを開発するための包括的なフレームワークを概説し、教育者や学生がこれらのテクノロジを効果的に利用できるようにする。
さらに、教育において教育者、開発者、政策立案者はより効果的で包括的で倫理的に責任を負うAIソリューションを作るために、どのようなステップをとれるだろうか?
本稿は、この問題に対処する目的のレコメンデーションを提供し、説明可能性の優先順位付けの必要性を強調している。
そうすることで、多様な学習者を支援する平等で魅力的な教育経験を育むために、AIの変革的なポテンシャルをどのように活用することができるのか?
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