論文の概要: Smart Learning in the 21st Century: Advancing Constructionism Across Three Digital Epochs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07486v1
- Date: Mon, 13 Jan 2025 17:04:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:29:24.277987
- Title: Smart Learning in the 21st Century: Advancing Constructionism Across Three Digital Epochs
- Title(参考訳): 21世紀のスマートラーニング:3つのデジタルエポックにおける建設主義の強化
- Authors: Ilya Levin, Alexei L. Semenov, Mikael Gorsky,
- Abstract要約: 本稿では,建設主義の進化を教育の枠組みとして考察する。
それは、パーソナルコンピューティングの出現、ネットワーク化された社会、そして現在の生成AIの時代という3つの重要な時代における、その関連性と変革を辿る。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: This article explores the evolution of constructionism as an educational framework, tracing its relevance and transformation across three pivotal eras: the advent of personal computing, the networked society, and the current era of generative AI. Rooted in Seymour Papert constructionist philosophy, this study examines how constructionist principles align with the expanding role of digital technology in personal and collective learning. We discuss the transformation of educational environments from hierarchical instructionism to constructionist models that emphasize learner autonomy and interactive, creative engagement. Central to this analysis is the concept of an expanded personality, wherein digital tools and AI integration fundamentally reshape individual self-perception and social interactions. By integrating constructionism into the paradigm of smart education, we propose it as a foundational approach to personalized and democratized learning. Our findings underscore constructionism enduring relevance in navigating the complexities of technology-driven education, providing insights for educators and policymakers seeking to harness digital innovations to foster adaptive, student-centered learning experiences.
- Abstract(参考訳): 本稿では,建設主義を教育の枠組みとして発展させ,その関連性や変容を,パーソナルコンピューティングの出現,ネットワーク化された社会,そして生成型AIの時代という3つの重要な時代にわたって追跡する。
本研究は, セムール・ペーパート・コンストラクタリストの哲学に根ざして, 建設主義の原則が, 個人的・集団的学習におけるデジタル技術の役割の増大とどのように一致しているかを考察する。
本稿では,学習者の自律性と対話的,創造的なエンゲージメントを重視した,階層型指導から建設モデルへの教育環境の転換について論じる。
この分析の中心は、デジタルツールとAIの統合が、個人の自己認識と社会的相互作用を根本的に再構築する、拡張されたパーソナリティの概念である。
構築主義をスマート教育のパラダイムに統合することにより、個人化学習と民主化学習の基盤的アプローチとして提案する。
我々の研究は、技術主導型教育の複雑さをナビゲートし、デジタルイノベーションを活用して適応的で学生中心の学習体験を育むための教育者や政策立案者に洞察を与える上で、建設主義が持続する関連性を強調した。
関連論文リスト
- Education in the Era of Neurosymbolic AI [0.6468510459310326]
我々は,ハイブリッドNAIアーキテクチャの重要な構成要素として,教育エージェントの独特な余裕を生かしたシステムを提案する。
我々は,NAI時代の教育によって,学習がよりアクセスしやすく,公平で,現実世界のスキルに適合するものになると結論づける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-16T19:18:39Z) - From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents [78.15899922698631]
MAIC(Massive AI-empowered Course)は、LLM駆動のマルチエージェントシステムを活用して、AIが強化された教室を構築するオンライン教育の新たな形態である。
中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T13:22:51Z) - Foundation Models for Education: Promises and Prospects [24.75073974210808]
本稿では,パーソナライズされた学習,教育の不平等,推論能力などの基礎モデルの強みについて論じる。
AIの過信と創造性のリスクと機会を強調します。
我々は、教育の基盤モデルが人間とAIの能力を調和させ、動的で包括的で適応的な教育エコシステムを育む未来を構想する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-08T15:59:37Z) - 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 Impact of Artificial Intelligence on the Evolution of Digital
Education: A Comparative Study of OpenAI Text Generation Tools including
ChatGPT, Bing Chat, Bard, and Ernie [0.196629787330046]
このレビュー論文は、Bing Chat、Bard、ErnieといったOpenAIの先駆的なテキスト生成ツールの能力と影響を対比することで、急速に進化するデジタル教育の風景を深く掘り下げている。
この研究は、教育の民主化、自治主義の育成、学生のエンゲージメントの拡大におけるその役割を浮き彫りにしている。
しかし、このような変革的な力によって、テキスト生成ツールが必然的に学術的完全性に挑戦する可能性があるため、誤用の可能性がもたらされる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-05T08:15:00Z) - Towards social generative AI for education: theory, practices and ethics [0.0]
教育のための社会的生成AIを構築するには、人間だけでなく互いに会話できる強力なAIシステムを開発する必要がある。
教育のための社会的生成AIを設計し、制約する方法を検討する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T17:30:48Z) - Machine Psychology [54.287802134327485]
我々は、心理学にインスパイアされた行動実験において、研究のための実りある方向が、大きな言語モデルに係わっていると論じる。
本稿では,本手法が表に示す理論的視点,実験パラダイム,計算解析技術について述べる。
これは、パフォーマンスベンチマークを超えた、生成人工知能(AI)のための「機械心理学」の道を開くものだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T13:24:41Z) - World Models and Predictive Coding for Cognitive and Developmental
Robotics: Frontiers and Challenges [51.92834011423463]
我々は世界モデルと予測符号化の2つの概念に焦点を当てる。
神経科学において、予測符号化は、脳がその入力を継続的に予測し、その環境における自身のダイナミクスと制御行動のモデル化に適応するように提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-14T06:38:14Z) - Foundations and Recent Trends in Multimodal Machine Learning:
Principles, Challenges, and Open Questions [68.6358773622615]
本稿では,マルチモーダル機械学習の計算的基礎と理論的基礎について概説する。
本稿では,表現,アライメント,推論,生成,伝達,定量化という,6つの技術課題の分類法を提案する。
最近の技術的成果は、この分類のレンズを通して示され、研究者は新しいアプローチの類似点と相違点を理解することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-07T19:21:19Z) - Kernel Based Cognitive Architecture for Autonomous Agents [91.3755431537592]
本稿では,認知機能構築への進化的アプローチについて考察する。
本稿では,シンボル創発問題に基づくエージェントの進化を保証する認知アーキテクチャについて考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-02T12:41:32Z) - Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research
Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。
ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。
本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-18T08:45:10Z)
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。