論文の概要: The Impact of Large Language Models on K-12 Education in Rural India: A Thematic Analysis of Student Volunteer's Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03163v1
• Date: Tue, 06 May 2025 04:14:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.201251
• Title: The Impact of Large Language Models on K-12 Education in Rural India: A Thematic Analysis of Student Volunteer's Perspectives
• Title（参考訳）: インド農村部におけるK-12教育における大規模言語モデルの影響 : 学生ボランティアの視点をテーマとした分析
• Authors: Harshita Goyal, Garima Garg, Prisha Mordia, Veena Ramachandran, Dhruv Kumar, Jagat Sesh Challa,
• Abstract要約: AIによる教育は、田舎の学校での学習格差に対処する可能性がある。 本研究では,地方教育におけるAI統合に対するボランティア教員の認識について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7328324005163935
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-driven education, particularly Large Language Models (LLMs), has the potential to address learning disparities in rural K-12 schools. However, research on AI adoption in rural India remains limited, with existing studies focusing primarily on urban settings. This study examines the perceptions of volunteer teachers on AI integration in rural education, identifying key challenges and opportunities. Through semi-structured interviews with 23 volunteer educators in Rajasthan and Delhi, we conducted a thematic analysis to explore infrastructure constraints, teacher preparedness, and digital literacy gaps. Findings indicate that while LLMs could enhance personalized learning and reduce teacher workload, barriers such as poor connectivity, lack of AI training, and parental skepticism hinder adoption. Despite concerns over over-reliance and ethical risks, volunteers emphasize that AI should be seen as a complementary tool rather than a replacement for traditional teaching. Given the potential benefits, LLM-based tutors merit further exploration in rural classrooms, with structured implementation and localized adaptations to ensure accessibility and equity.
• Abstract（参考訳）: AIによる教育、特にLarge Language Models (LLMs)は、農村部のK-12学校での学習格差に対処する可能性がある。 しかし、インドの農村部におけるAI導入の研究は依然として限られており、既存の研究は主に都市環境に焦点を当てている。 本研究は,地方教育におけるAI統合に関するボランティア教員の認識を考察し,重要な課題と機会を明らかにする。 ラジャサンとデリーの23人のボランティア教育者との半構造化インタビューを通じて、インフラの制約、教師の準備、デジタルリテラシーのギャップについてテーマ分析を行った。 LLMはパーソナライズされた学習を強化し、教師の作業量を減らすことができるが、接続性の低下、AIトレーニングの欠如、親の懐疑主義が採用を妨げている。 過度な信頼と倫理的リスクに対する懸念にもかかわらず、ボランティアは、AIは伝統的な教育の代替ではなく、補完的なツールと見なされるべきである、と強調している。 潜在的な利点を考えれば、LLMベースの家庭教師は田舎の教室でさらなる探究に長けており、アクセシビリティとエクイティを確保するために、構造化された実装と局所的な適応がある。

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