論文の概要: The Mechanical Yes-Man: Emancipatory AI Pedagogy in Higher Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10176v1
- Date: Sat, 11 Oct 2025 11:29:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.82536
- Title: The Mechanical Yes-Man: Emancipatory AI Pedagogy in Higher Education
- Title（参考訳）: The Mechanical Yes-Man: Emancipatory AI Pedagogy in Higher Education
- Authors: Linda Rocco,
- Abstract要約: 生成AIの統計論理と因果推論の欠如は、真の学習に必要な認知プロセスを脅かす。
この論文は、教育における生成AIに対する技術最適化的アプローチと制限的アプローチの両方を批判する。
それは、検証、熟達、そして共同調査に基礎をおく解放的教育を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The proliferation of Large Language Models in higher education presents a fundamental challenge to traditional pedagogical frameworks. Drawing on Jacques Ranci\`ere's theory of intellectual emancipation, this paper examines how generative AI risks becoming a "mechanical yes-man" that reinforces passivity rather than fostering intellectual autonomy. Generative AI's statistical logic and lack of causal reasoning, combined with frictionless information access, threatens to hollow out cognitive processes essential for genuine learning. This creates a critical paradox: while generative AI systems are trained for complex reasoning, students increasingly use them to bypass the intellectual work that builds such capabilities. The paper critiques both techno-optimistic and restrictive approaches to generative AI in education, proposing instead an emancipatory pedagogy grounded in verification, mastery, and co-inquiry. This framework positions generative AI as material for intellectual work rather than a substitute for it, emphasising the cultivation of metacognitive awareness and critical interrogation of AI outputs. It requires educators to engage directly with these tools to guide students toward critical AI literacy, transforming pedagogical authority from explication to critical interloping that models intellectual courage and collaborative inquiry.
- Abstract（参考訳）: 高等教育における大規模言語モデルの普及は、従来の教育の枠組みに根本的な課題をもたらす。
本稿では, ジャック・ランチの知的解放理論に基づいて, 知的自律性を育むのではなく, 受動性を高める「機械的イエスマン」となる生成的AIリスクについて検討する。
生成的AIの統計論理と因果推論の欠如は、摩擦のない情報アクセスと相まって、真の学習に必要な認知プロセスを捨てる恐れがある。
生成的AIシステムは複雑な推論のために訓練されているが、学生たちはそうした能力を構築する知的作業を回避するために、それらをますます利用している。
この論文は、教育における生成AIに対する技術最適化的アプローチと制限的アプローチの両方を批判し、代わりに、検証、熟達、そして共同問い合わせに基礎を置いた教育的教育を提案している。
この枠組みは、生成的AIを代用ではなく知的作業のための材料として位置づけ、メタ認知的認識の育成とAI出力の批判的尋問を強調している。
教育者は、これらのツールを直接利用して、学生が重要なAIリテラシーへと導くことを必要とし、教育的な権威を、知的勇気と協調的な調査をモデル化する批判的な介入へと変換する。
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