論文の概要: Generative AI Literacy: A Comprehensive Framework for Literacy and Responsible Use
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19038v2
- Date: Fri, 17 Oct 2025 18:15:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:05.415935
- Title: Generative AI Literacy: A Comprehensive Framework for Literacy and Responsible Use
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIリテラシー:リテラシーと責任のある使用のための総合的なフレームワーク
- Authors: Chengzhi Zhang, Brian Magerko,
- Abstract要約: 生成AIの堅牢な理解の欠如は、生成AIを効果的に、批判的に、責任を持って使用する個人の能力を妨げます。
これらのガイドラインは、生産的AIを効率的、倫理的、インフォメーションな方法で使用するためのメンバーを支援するフレームワークを開発する学校、企業、組織を支援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）: 11.850147362488414
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: After the release of several widely adopted artificial intelligence (AI) literacy guidelines by 2021, the unprecedented rise of generative AI since 2023 has transformed the way we work and acquire information worldwide. Unlike traditional AI algorithms, generative AI exhibits distinct and more nuanced characteristics. However, a lack of robust understanding of generative AI hinders individuals' ability to use generative AI effectively, critically, and responsibly, which we can call generative AI literacy. To address this gap, we reviewed and synthesized existing literature and proposed generative AI literacy guidelines with 12 items organized into four aspects: (1) generative AI tool selection and prompting, (2) understanding interaction with generative AI, (3) understanding generative AI outputs, and (4) high-level understanding of generative AI technologies. These guidelines aim to support schools, companies, and organizations in developing frameworks that support their members to use generative AI in an efficient, ethical, and informed way.
- Abstract（参考訳）: 2021年までに広く採用されている人工知能(AI)リテラシーガイドラインがいくつか公開された後、2023年以降の先例のない生成AIの台頭は、私たちの仕事の仕方を変え、世界中の情報を獲得している。
従来のAIアルゴリズムとは異なり、生成AIは異なる、よりニュアンスな特徴を示す。
しかし、生成AIの堅牢な理解の欠如は、生成AIを効果的に、批判的に、責任的に使用する個人の能力を妨げ、生成AIリテラシー(generative AIliteracy)と呼ぶことができる。
このギャップに対処するため、我々は既存の文献をレビュー・合成し、(1)生成型AIツールの選択と促進、(2)生成型AIとの相互作用の理解、(3)生成型AI出力の理解、(4)生成型AI技術の高レベル理解の4つの側面からなる12項目からなる生成型AIリテラシーガイドラインを提案した。
これらのガイドラインは、生産的AIを効率的、倫理的、インフォメーションな方法で使用するためのメンバーを支援するフレームワークを開発する学校、企業、組織を支援することを目的としている。
関連論文リスト
- AI Literacy in K-12 and Higher Education in the Wake of Generative AI: An Integrative Review [3.5297361401370044]
AIリテラシーの介入について議論し、設計する方法については、研究者や実践者の間ではほとんど合意がない。
本稿では,2020年以降に出版された実証的および理論的AIリテラシー研究の検証に,統合的レビュー手法を適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-27T23:32:03Z) - 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) - Aligning Generalisation Between Humans and Machines [74.120848518198]
AI技術は、科学的発見と意思決定において人間を支援することができるが、民主主義と個人を妨害することもある。
AIの責任ある使用と人間-AIチームへの参加は、AIアライメントの必要性をますます示している。
これらの相互作用の重要かつしばしば見落とされがちな側面は、人間と機械が一般化する異なる方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-23T18:36:07Z) - AI Literacy for All: Adjustable Interdisciplinary Socio-technical Curriculum [0.8879149917735942]
本稿では,AIの学際的理解を促進するカリキュラム「AI Literacy for All」を提案する。
本稿では、AIリテラシーの4つの柱として、AIのスコープと技術的側面を理解すること、知識と責任のある方法でGen-AIと対話する方法を学ぶこと、倫理と責任のあるAIの社会技術的問題、そしてAIの社会的および将来の意味について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-02T13:13:53Z) - Towards Bidirectional Human-AI Alignment: A Systematic Review for Clarifications, Framework, and Future Directions [101.67121669727354]
近年のAIの進歩は、AIシステムを意図された目標、倫理的原則、個人とグループの価値に向けて導くことの重要性を強調している。
人間のAIアライメントの明確な定義とスコープの欠如は、このアライメントを達成するための研究領域間の共同作業を妨げる、大きな障害となる。
我々は、2019年から2024年1月までに400以上の論文を体系的にレビューし、HCI(Human-Computer Interaction)、自然言語処理(NLP)、機械学習(ML)といった複数の分野にまたがって紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:03:25Z) - Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts [0.0]
本稿では,Large Language Models(LLM)の教育における転換的役割とその学習ツールとしての可能性について考察する。
AI-tutor、AI-coach、AI-mentor、AI-teammate、AI-tool、AI-simulator、AI-studentの7つのアプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-13T03:36:36Z) - MAILS -- Meta AI Literacy Scale: Development and Testing of an AI
Literacy Questionnaire Based on Well-Founded Competency Models and
Psychological Change- and Meta-Competencies [6.368014180870025]
アンケートはモジュラー(すなわち、互いに独立して使用できる異なるファセットを含む)であり、プロフェッショナルな生活に柔軟に適用できるべきである。
我々は、AIリテラシーの異なる側面を表すために、Ngと同僚がAIリテラシーを概念化した60項目を作成した。
AIに関する問題解決、学習、感情制御などの心理的能力を表す12項目が追加されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-18T12:35:55Z) - The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and
Strategies [97.5153823429076]
この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。
データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T12:01:31Z)
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。