論文の概要: How Can Video Generative AI Transform K-12 Education? Examining Teachers' Perspectives through TPACK and TAM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08003v1
• Date: Tue, 11 Mar 2025 03:08:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:45:00.000115
• Title: How Can Video Generative AI Transform K-12 Education? Examining Teachers' Perspectives through TPACK and TAM
• Title（参考訳）: ビデオ生成AIによるK-12教育の変容 : TPACKとTAMによる教師の視点の検討
• Authors: Unggi Lee, Yeil Jeong, Seungha Kim, Yoorim Son, Gyuri Byun, Hyeoncheol Kim, Cheolil Lim,
• Abstract要約: ビデオ生成AI(Video GenAI)は、動的でカスタマイズされた高品質なビジュアルコンテンツの作成を可能にすることで、K-12教育の新たな可能性を開いた。 本研究は,K-12の指導的教師が Video GenAI の教育的応用について,その視点について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7785405821914395
• License:
• Abstract: The rapid advancement of generative AI technology, particularly video generative AI (Video GenAI), has opened new possibilities for K-12 education by enabling the creation of dynamic, customized, and high-quality visual content. Despite its potential, there is limited research on how this emerging technology can be effectively integrated into educational practices. This study explores the perspectives of leading K-12 teachers on the educational applications of Video GenAI, using the TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) and TAM (Technology Acceptance Model) frameworks as analytical lenses. Through interviews and hands-on experimentation with video generation tools, the research identifies opportunities for enhancing teaching strategies, fostering student engagement, and supporting authentic task design. It also highlights challenges such as technical limitations, ethical considerations, and the need for institutional support. The findings provide actionable insights into how Video GenAI can transform teaching and learning, offering practical implications for policy, teacher training, and the future development of educational technology.
• Abstract（参考訳）: 生成AI技術の急速な進歩、特にビデオ生成AI(Video Generative AI)は、動的でカスタマイズされた高品質なビジュアルコンテンツの作成を可能にすることで、K-12教育の新たな可能性を開いた。 その可能性にもかかわらず、この新興技術が教育実践に効果的に統合される方法については、限られた研究がなされている。 本研究では, TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) と TAM (Technology Acceptance Model) フレームワークを分析レンズとして用いて, K-12 指導を指導する教師の視点について検討する。 ビデオ生成ツールを用いたインタビューやハンズオン実験を通じて、本研究は、教育戦略の強化、学生のエンゲージメントの向上、および真のタスクデザイン支援の機会を明らかにする。 また、技術的な制限、倫理的配慮、制度的な支援の必要性といった課題も強調している。 この発見は、ビデオGenAIが教育と学習をどう変えるかについての実用的な洞察を与え、政策、教師の訓練、そして将来の教育技術の発展に実践的な意味を提供する。

関連論文リスト

• Enhancing Higher Education with Generative AI: A Multimodal Approach for Personalised Learning [2.334887570960192]
  本研究は,高等教育分野におけるジェネレーティブAI(GenAI)の可能性を探るものである。 我々は、幅広い教育的クエリに対処するGenAIの可能性を示す。 本研究は,実践的なWebアプリケーションを実証することにより,よりダイナミックで応答性の高い教育環境を育成するために,GenAI技術を統合することの必須事項を浮き彫りにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T09:29:29Z)
• 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)
• Diffusion-Based Visual Art Creation: A Survey and New Perspectives [51.522935314070416]
  本調査は,拡散に基づく視覚芸術創造の新たな領域を探求し,その発展を芸術的,技術的両面から検討する。 本研究は,芸術的要件が技術的課題にどのように変換されるかを明らかにし,視覚芸術創造における拡散法の設計と応用を強調した。 我々は、AIシステムが芸術的知覚と創造性において人間の能力をエミュレートし、潜在的に増強するメカニズムに光を当てることを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T04:49:50Z)
• Teacher agency in the age of generative AI: towards a framework of hybrid intelligence for learning design [0.0]
  ジェネレーティブAI(genAI)は、異なる目的のために教育で使用されている。 教員の視点からは、ジェネシスはデザインの学習などの活動を支援することができる。 しかし、GenAIは教師の力不足により、専門職に悪影響を及ぼす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T08:28:05Z)
• Large Language Models for Education: A Survey and Outlook [69.02214694865229]
  各視点の技術的進歩を体系的にレビューし、関連するデータセットとベンチマークを整理し、教育におけるLSMの展開に伴うリスクと課題を特定する。 本調査は、LLMの力を利用して教育実践を変革し、より効果的なパーソナライズされた学習環境を育むための、教育者、研究者、政策立案者のための総合的な技術図を提供することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T21:04:29Z)
• Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [58.690250000579496]
  我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。 我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献するだろうと論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T23:54:51Z)
• 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)
• 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)
• Students' Voices on Generative AI: Perceptions, Benefits, and Challenges in Higher Education [2.0711789781518752]
  本研究では,ChatGPTなどのジェネレーティブAI(GenAI)技術の高等教育における大学生の認識について検討する。 学生は、パーソナライズされた学習支援、執筆とブレインストーミングの支援、研究と分析能力の可能性を認識した。 また, 正確性, プライバシー, 倫理的問題, 個人の発達, キャリアの見通し, 社会的価値への影響についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-29T15:53:38Z)
• Deep Active Learning for Computer Vision: Past and Future [50.19394935978135]
  AIモデルの開発に欠かせない役割にもかかわらず、アクティブラーニングの研究は他の研究の方向性ほど集中的ではない。 データ自動化の課題に対処し、自動化された機械学習システムに対処することによって、アクティブな学習はAI技術の民主化を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-27T13:07:14Z)
• The VIP Gallery for Video Processing Education [51.722183438644905]
  このデモンストレーションギャラリーは、テキサス大学オースティン校の大学院クラスのデジタルビデオ''で効果的に使用されています。 現実世界のコンテンツにおけるDVPの例と、多数の重要なDVPトピックを整理するユーザフレンドリーなインターフェースを提供する。 これらのツールの教育的価値をよりよく理解するために,質問紙調査と質問紙調査を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-29T06:40:41Z)

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。