論文の概要: Bridging Cultural Distance Between Models Default and Local Classroom Demands: How Global Teachers Adopt GenAI to Support Everyday Teaching Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10780v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 01:57:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.776364
• Title: Bridging Cultural Distance Between Models Default and Local Classroom Demands: How Global Teachers Adopt GenAI to Support Everyday Teaching Practices
• Title（参考訳）: モデルデフォルトと地方教室需要の文化的距離を橋渡しする : グローバル教師がGenAIを使って日々の教育実践を支援する方法
• Authors: Ruiwei Xiao, Qing Xiao, Xinying Hou, Hanqi Jane Li, Phenyo Phemelo Moletsane, Hong Shen, John Stamper,
• Abstract要約: Generative AI(GenAI)はK-12教室に急速に参入し、教師に新しい教育方法を提供している。 しかし、GenAIモデルは、しばしば文化的に不均一なデータセットに基づいて訓練されており、しばしば地元の教室と誤解する「デフォルトカルチャー」を埋め込んでいる。 教師がこのギャップをどうナビゲートするかを理解するために,我々は文化距離という新しい概念を定義した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.261543931082814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative AI (GenAI) is rapidly entering K-12 classrooms, offering teachers new ways for teaching practices. Yet GenAI models are often trained on culturally uneven datasets, embedding a "default culture" that often misaligns with local classrooms. To understand how teachers navigate this gap, we defined the new concept Cultural Distance (the gap between GenAI's default cultural repertoire and the situated demands of teaching practice) and conducted in-depth interviews with 30 K-12 teachers, 10 each from South Africa, Taiwan, and the United States, who had integrated AI into their teaching practice. These teachers' experiences informed the development of our three-level cultural distance framework. This work contributes the concept and framework of cultural distance, six illustrative instances spanning in low, mid, high distance levels with teachers' experiences and strategies for addressing them. Empirically, we offer implications to help AI designers, policymakers, and educators create more equitable and culturally responsive GenAI tools for education.
• Abstract（参考訳）: Generative AI(GenAI)はK-12教室に急速に参入し、教師に新しい教育方法を提供している。 しかし、GenAIモデルは、しばしば文化的に不均一なデータセットに基づいて訓練されており、しばしば地元の教室と誤解する「デフォルトカルチャー」を埋め込んでいる。 このギャップをどうナビゲートするかを理解するため、我々は、文化距離(GenAIのデフォルトの文化的レパートリーと教育実践の在り方とのギャップ)という新たな概念を定義し、AIを教育実践に統合した南アフリカ、台湾、米国からそれぞれ10名からなる30K-12教師との詳細なインタビューを行った。 これらの教師の経験は、我々の3段階の文化的距離の枠組みの発達を知らせるものである。 この研究は、文化的な距離の概念と枠組みに寄与し、低、中、高距離の6つの例を教師の経験とそれに対応するための戦略に当てはめている。 経験的に、私たちはAIデザイナや政策立案者、教育者がより平等で文化的に応答するGenAIツールを教育のために作るのを助けるために、意味を提供する。

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