論文の概要: Integrating Generative AI in Cybersecurity Education: Case Study Insights on Pedagogical Strategies, Critical Thinking, and Responsible AI Use
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15357v1
- Date: Fri, 21 Feb 2025 10:14:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-24 16:11:32.606851
- Title: Integrating Generative AI in Cybersecurity Education: Case Study Insights on Pedagogical Strategies, Critical Thinking, and Responsible AI Use
- Title（参考訳）: サイバーセキュリティ教育における生成AIの統合:教育戦略、批判的思考、責任AI利用に関する事例研究
- Authors: Mahmoud Elkhodr, Ergun Gide,
- Abstract要約: 本研究では,GenAIツールをサイバーセキュリティ教育に統合するための構造的枠組みを提案する。
実装戦略は2段階のアプローチに従い、チュートリアル演習とアセスメントタスクにGenAIを組み込んだ。
調査の結果,AI支援学習は,セキュリティポリシーの評価,リスク評価の精査,理論的知識の実践的応用へのブリッジといった,学生の能力を大幅に向上させた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The rapid advancement of Generative Artificial Intelligence (GenAI) has introduced new opportunities for transforming higher education, particularly in fields that require analytical reasoning and regulatory compliance, such as cybersecurity management. This study presents a structured framework for integrating GenAI tools into cybersecurity education, demonstrating their role in fostering critical thinking, real-world problem-solving, and regulatory awareness. The implementation strategy followed a two-stage approach, embedding GenAI within tutorial exercises and assessment tasks. Tutorials enabled students to generate, critique, and refine AI-assisted cybersecurity policies, while assessments required them to apply AI-generated outputs to real-world scenarios, ensuring alignment with industry standards and regulatory requirements. Findings indicate that AI-assisted learning significantly enhanced students' ability to evaluate security policies, refine risk assessments, and bridge theoretical knowledge with practical application. Student reflections and instructor observations revealed improvements in analytical engagement, yet challenges emerged regarding AI over-reliance, variability in AI literacy, and the contextual limitations of AI-generated content. Through structured intervention and research-driven refinement, students were able to recognize AI strengths as a generative tool while acknowledging its need for human oversight. This study further highlights the broader implications of AI adoption in cybersecurity education, emphasizing the necessity of balancing automation with expert judgment to cultivate industry-ready professionals. Future research should explore the long-term impact of AI-driven learning on cybersecurity competency, as well as the potential for adaptive AI-assisted assessments to further personalize and enhance educational outcomes.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)の急速な進歩は、特にサイバーセキュリティ管理のような分析的推論と規制の遵守を必要とする分野において、高等教育を変革する新たな機会をもたらした。
本研究では,GenAIツールをサイバーセキュリティ教育に統合し,批判的思考,現実世界の問題解決,規制意識の育成におけるその役割を実証する構造的枠組みを提案する。
実装戦略は2段階のアプローチに従い、チュートリアル演習とアセスメントタスクにGenAIを組み込んだ。
チュートリアルにより、学生はAI支援のサイバーセキュリティポリシーを作成、批判、洗練することができ、評価ではAIが生成する出力を現実のシナリオに適用し、業界標準や規制要件に適合させることが要求された。
調査の結果,AI支援学習は,セキュリティポリシーの評価,リスク評価の精査,理論的知識の実践的応用へのブリッジといった,学生の能力を大幅に向上させた。
学生のリフレクションとインストラクターの観察は分析的エンゲージメントの改善を明らかにしたが、AIの過度な信頼性、AIリテラシーの多様性、AI生成コンテンツのコンテキスト制限に関する課題が浮上した。
構造化された介入と研究主導の洗練を通じて、学生は人間の監視の必要性を認識しながら、AIの強みを生成ツールとして認識することができた。
この研究は、サイバーセキュリティ教育におけるAIの採用の幅広い意味を強調し、自動化と専門家の判断のバランスをとることの必要性を強調し、業界対応のプロフェッショナルを育成する。
今後の研究は、AIによる学習がサイバーセキュリティ能力に与える影響と、教育成果をさらにパーソナライズし、強化するための適応型AI支援アセスメントの可能性について検討する必要がある。
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