論文の概要: Experiences with Content Development and Assessment Design in the Era of GenAI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00081v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 05:05:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:25:53.025805
• Title: Experiences with Content Development and Assessment Design in the Era of GenAI
• Title（参考訳）: GenAI時代のコンテンツ開発と評価設計の経験
• Authors: Aakanksha Sharma, Samar Shailendra, Rajan Kadel,
• Abstract要約: GenAIの進歩は教育のいくつかの側面、特に主題と評価設計に革命をもたらした。 本論文は、講義、研究室、評価など、GenAIがいかに効果的に対象を設計できるかを、プロンプトとカスタムベーストレーニングを用いて判断することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.032771631221674334
• License:
• Abstract: Generative Artificial Intelligence (GenAI) has the potential to transform higher education by generating human-like content. The advancement in GenAI has revolutionised several aspects of education, especially subject and assessment design. In this era, it is crucial to design assessments that challenge students and cannot be solved using GenAI tools. This makes it necessary to update the educational content with rapidly evolving technology. The assessment plays a significant role in ensuring the students learning, as it encourages students to engage actively, leading to the achievement of learning outcomes. The paper intends to determine how effectively GenAI can design a subject, including lectures, labs and assessments, using prompts and custom-based training. This paper aims to elucidate the direction to educators so they can leverage GenAI to create subject content. Additionally, we provided our experiential learning for educators to develop content, highlighting the importance of prompts and fine-tuning to ensure output quality. It has also been observed that expert evaluation is essential for assessing the quality of GenAI-generated materials throughout the content generation process.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GenAI)は、人間のようなコンテンツを生成することによって高等教育を変革する可能性がある。 GenAIの進歩は教育のいくつかの側面、特に主題と評価設計に革命をもたらした。 この時代には、学生に挑戦し、GenAIツールでは解決できないようなアセスメントを設計することが不可欠である。 これにより、急速に進化する技術で教育コンテンツを更新する必要がある。 この評価は、学生が積極的に活動することを奨励し、学習成果の達成につながるため、生徒の学習を保証する上で重要な役割を担っている。 本論文は、講義、研究室、評価など、GenAIがいかに効果的に対象を設計できるかを、プロンプトとカスタムベーストレーニングを用いて判断することを目的としている。 本稿では,GenAIを活用した教材作成を支援するために,教育者への方向性を明らかにすることを目的とする。 さらに、我々は、教育者がコンテンツを開発するための経験的学習を提供し、アウトプットの品質を確保するためのプロンプトと微調整の重要性を強調した。 また, コンテンツ生成過程を通じて, GenAI生成材料の品質を評価するためには, 専門家による評価が不可欠であることが確認されている。

関連論文リスト

• Generative AI Literacy: Twelve Defining Competencies [48.90506360377104]
  本稿では、生成AIと対話するために必要なスキルと知識領域を網羅した、生成人工知能(AI)リテラシーの能力に基づくモデルを提案する。 能力は、基礎的なAIリテラシーから、倫理的および法的考慮を含むエンジニアリングとプログラミングのスキルの促進まで様々である。 これらの12の能力は、個人、政策立案者、政府高官、教育者が責任を持って生成AIの可能性をナビゲートし活用しようとするための枠組みを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-29T14:55:15Z)
• Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation [66.06040950325969]
  本研究は,AIによるコンテンツ生成における人間の貢献度を測定する研究課題を提起する。 人間の入力とAI支援出力の自己情報に対する相互情報を計算することにより、コンテンツ生成における人間の比例情報貢献を定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T05:56:04Z)
• Elementary School Students' and Teachers' Perceptions Towards Creative Mathematical Writing with Generative AI [2.42996714881935]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T19:04:08Z)
• Crafting Tomorrow's Evaluations: Assessment Design Strategies in the Era of Generative AI [0.02638878351659022]
  GenAIは教育に大きな影響を与え、評価設計と評価方法論を著しく破壊してきた。 主に、学術的完全性、信頼性、アクセスの公平性、評価評価方法論、フィードバックを中心に、いくつかの懸念がある。 本稿では、評価設計と評価に対処する必要がある課題と機会について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-03T01:28:21Z)
• Tailoring Education with GenAI: A New Horizon in Lesson Planning [0.21427777919040414]
  本研究では、教育者のためのデジタルアシスタントとして設計されたGenAIツールを導入し、カスタマイズされた授業プランの作成を可能にする。 このツールは'interactive mega-prompt'と呼ばれる革新的な機能を利用している。 ツールの有効性を評価するため,定量的(時間節約率の%)と質的(ユーザ満足度)の両方を取り入れた総合的な方法論を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T17:30:05Z)
• Exploration with Principles for Diverse AI Supervision [88.61687950039662]
  次世代の予測を用いた大規模トランスフォーマーのトレーニングは、AIの画期的な進歩を生み出した。 この生成AIアプローチは印象的な結果をもたらしたが、人間の監督に大きく依存している。 この人間の監視への強い依存は、AIイノベーションの進歩に重大なハードルをもたらす。 本稿では,高品質なトレーニングデータを自律的に生成することを目的とした,探索型AI(EAI)という新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T07:03:39Z)
• A Model for Integrating Generative AI into Course Content Development [0.0]
  GAIDEは、ジェネレーティブAI(GenAI)を使用して教育コンテンツ作成を促進するための新しいフレームワークである。 コンテンツ開発を効率化し、動的材料の開発を奨励し、教育設計におけるGenAIの有用性を実証することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T17:47:35Z)
• Innovating Computer Programming Pedagogy: The AI-Lab Framework for Generative AI Adoption [0.0]
  我々は、中核的なプログラミングコースでGenAIを効果的に活用するために、学生を指導するフレームワーク「AI-Lab」を紹介した。 GenAIの誤りを特定し、修正することで、学生は学習プロセスを充実させる。 教育者にとって、AI-Labは、学習経験におけるGenAIの役割に対する学生の認識を探索するメカニズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T17:20:37Z)
• A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT [63.58711128819828]
  ChatGPTおよびその他の生成AI(GAI)技術は、人工知能生成コンテンツ(AIGC)のカテゴリに属している。 AIGCの目標は、コンテンツ作成プロセスをより効率的かつアクセスしやすくし、高品質なコンテンツをより高速に生産できるようにすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-07T20:36:13Z)
• Personalized Education in the AI Era: What to Expect Next? [76.37000521334585]
  パーソナライズ学習の目的は、学習者の強みに合致する効果的な知識獲得トラックをデザインし、目標を達成するために弱みをバイパスすることである。 近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の隆盛は、パーソナライズされた教育を強化するための新しい視点を広げています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T12:23:32Z)
• Creation and Evaluation of a Pre-tertiary Artificial Intelligence (AI) Curriculum [58.86139968005518]
  香港大学(CUHK)-Jockey Club AI for the Future Project(AI4Future)は、第3次教育のためのAIカリキュラムを共同開発した。 工学と教育を専門とする14人の教授が、6つの中学校の17の校長と教師と協力してカリキュラムを共同作成した。 共同創造プロセスは、AIにおける教師の知識を高める様々なリソースを生み出し、その課題を教室に持ち込むための教師の自主性を育んだ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-19T11:26:19Z)

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。