論文の概要: Funhouse Mirror or Echo Chamber? A Methodological Approach to Teaching Critical AI Literacy Through Metaphors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14730v1
- Date: Fri, 22 Nov 2024 05:01:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-25 15:03:44.062077
- Title: Funhouse Mirror or Echo Chamber? A Methodological Approach to Teaching Critical AI Literacy Through Metaphors
- Title（参考訳）: ファンハウスミラーとエコーチェンバー : メタファーによるクリティカルAIリテラシー教育のための方法論的アプローチ
- Authors: Jasper Roe, Leon Furze, Mike Perkins,
- Abstract要約: 本研究では,概念メタファー理論(CMT)とユネスコのAI能力フレームワークを組み合わせて,クリティカルAIリテラシー(CAIL)を開発する手法を提案する。
我々は,CAIL の教え方として,GenAI をエコーチャンバーとして,GenAI をファンハウスミラーとして,GenAI をブラックボックスマジシャンとして,GenAI をマップとして,4つの重要なメタファを特定し,提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: As educational institutions grapple with teaching students about increasingly complex Artificial Intelligence (AI) systems, finding effective methods for explaining these technologies and their societal implications remains a major challenge. This study proposes a methodological approach combining Conceptual Metaphor Theory (CMT) with UNESCO's AI competency framework to develop Critical AI Literacy (CAIL). Through a systematic analysis of metaphors commonly used to describe AI systems, we develop criteria for selecting pedagogically appropriate metaphors and demonstrate their alignment with established AI literacy competencies, as well as UNESCO's AI competency framework. Our method identifies and suggests four key metaphors for teaching CAIL. This includes GenAI as an echo chamber, GenAI as a funhouse mirror, GenAI as a black box magician, and GenAI as a map. Each of these seeks to address specific aspects of understanding characteristics of AI, from filter bubbles to algorithmic opacity. We present these metaphors alongside interactive activities designed to engage students in experiential learning of AI concepts. In doing so, we offer educators a structured approach to teaching CAIL that bridges technical understanding with societal implications. This work contributes to the growing field of AI education by demonstrating how carefully selected metaphors can make complex technological concepts more accessible while promoting critical engagement with AI systems.
- Abstract（参考訳）: 教育機関は、ますます複雑な人工知能(AI)システムについて学生に教えることに悩まされているため、これらの技術とその社会的意味を説明する効果的な方法を見つけることは大きな課題である。
本研究では,概念メタファー理論(CMT)とユネスコのAI能力フレームワークを組み合わせて,クリティカルAIリテラシー(CAIL)を開発する手法を提案する。
AIシステムを記述するために一般的に使用されるメタファの体系的分析を通じて、教育学的に適切なメタファを選択するための基準を開発し、既存のAIリテラシー能力やユネスコのAI能力フレームワークとの整合性を実証する。
提案手法は,CAIL教育の4つの重要なメタファーを同定し,提案する。
これには、エコー室としてのGenAI、ファンハウスミラーとしてのGenAI、ブラックボックスマジシャンとしてのGenAI、マップとしてのGenAIなどが含まれる。
これらのそれぞれは、フィルタバブルからアルゴリズムの不透明度まで、AIの特徴を理解するための特定の側面に対処することを目指している。
本稿では,これらのメタファーを,AI概念の体験学習に学生を巻き込むための対話的活動と合わせて提示する。
そこで我々は,CAILの教育において,社会的意味と技術的理解を橋渡しする構造的アプローチを教育者に提供する。
この研究は、AIシステムへの批判的関与を促進しながら、いかに慎重に選択されたメタファが複雑な技術概念をよりアクセスしやすくできるかを示すことによって、AI教育の分野の成長に寄与する。
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