論文の概要: Building Effective Safety Guardrails in AI Education Tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.05360v1
- Date: Thu, 07 Aug 2025 13:09:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-08 18:59:39.868345
- Title: Building Effective Safety Guardrails in AI Education Tools
- Title（参考訳）: AI教育ツールにおける効果的な安全ガードレールの構築
- Authors: Hannah-Beth Clark, Laura Benton, Emma Searle, Margaux Dowland, Matthew Gregory, Will Gayne, John Roberts,
- Abstract要約: 本稿では,教室で使用されるAI生成コンテンツの安全性と年齢的適切性について考察する。
アイラは5～16歳の生徒にふさわしい全国的なカリキュラムを計画する教師を支援することを目的としている。
AI生成コンテンツに関連する安全性リスクを軽減するため、私たちは4つの重要な安全ガードレールを実装しました。
本稿では、生成型AI教育ツールにおいて、より効果的な安全ガードレールを構築する方法を強調する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3008415023869744
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There has been rapid development in generative AI tools across the education sector, which in turn is leading to increased adoption by teachers. However, this raises concerns regarding the safety and age-appropriateness of the AI-generated content that is being created for use in classrooms. This paper explores Oak National Academy's approach to addressing these concerns within the development of the UK Government's first publicly available generative AI tool - our AI-powered lesson planning assistant (Aila). Aila is intended to support teachers planning national curriculum-aligned lessons that are appropriate for pupils aged 5-16 years. To mitigate safety risks associated with AI-generated content we have implemented four key safety guardrails - (1) prompt engineering to ensure AI outputs are generated within pedagogically sound and curriculum-aligned parameters, (2) input threat detection to mitigate attacks, (3) an Independent Asynchronous Content Moderation Agent (IACMA) to assess outputs against predefined safety categories, and (4) taking a human-in-the-loop approach, to encourage teachers to review generated content before it is used in the classroom. Through our on-going evaluation of these safety guardrails we have identified several challenges and opportunities to take into account when implementing and testing safety guardrails. This paper highlights ways to build more effective safety guardrails in generative AI education tools including the on-going iteration and refinement of guardrails, as well as enabling cross-sector collaboration through sharing both open-source code, datasets and learnings.
- Abstract（参考訳）: 教育セクター全体では、生成型AIツールが急速に発達しており、それによって教師が採用する機会が増えている。
しかし、これは、教室で使用するために作成されたAI生成コンテンツの安全性と年齢適合性に関する懸念を提起する。
本稿は、英国政府初の公用生成型AIツールであるAIを活用した授業計画アシスタント(アイラ)の開発において、これらの懸念に対処するオーク・ナショナル・アカデミーのアプローチについて検討する。
アイラは5～16歳の生徒にふさわしい全国的なカリキュラムを計画する教師を支援することを目的としている。
我々は,AI生成コンテンツに関連する安全性リスクを軽減するために,(1)AI出力を教育的健全性およびカリキュラムに整合したパラメータ内で確実に生成するためのエンジニアリングの促進,(2)攻撃を緩和するための入力脅威検出,(3)事前に定義された安全カテゴリに対するアウトプット評価のための独立非同期コンテンツモデレーションエージェント(IACMA),(4)ヒューマン・イン・ザ・ループ・アプローチを採用して,教室で使用される前に生成されたコンテンツのレビューを促す,4つの重要な安全ガードレールを実装した。
安全ガードレールの実施および試験において考慮すべき課題と機会について検討した。
本稿では、現在進行中の反復とガードレールの改良を含む、生成AI教育ツールにおけるより効果的な安全ガードレールを構築する方法を強調し、オープンソースコード、データセット、学習の両方を共有することで、クロスセクタコラボレーションを可能にする。
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