論文の概要: AI & Data Competencies: Scaffolding holistic AI literacy in Higher Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24783v1
- Date: Sun, 26 Oct 2025 22:56:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-30 15:50:44.486688
- Title: AI & Data Competencies: Scaffolding holistic AI literacy in Higher Education
- Title（参考訳）: AIとデータコンピテンシー:高等教育における総合的なAIリテラシーの育成
- Authors: Kathleen Kennedy, Anuj Gupta,
- Abstract要約: この章では、フレームワークの開発プロセス、構造、実装のための実践的戦略について概説している。
このフレームワークは、学生の総合的なAIリテラシーを開発するためのロードマップを提供することで、学習者が学術的および専門的な文脈において生成的なAI能力を活用できるように準備する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14323566945483493
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This chapter introduces the AI & Data Acumen Learning Outcomes Framework, a comprehensive tool designed to guide the integration of AI literacy across higher education. Developed through a collaborative process, the framework defines key AI and data-related competencies across four proficiency levels and seven knowledge dimensions. It provides a structured approach for educators to scaffold student learning in AI, balancing technical skills with ethical considerations and sociocultural awareness. The chapter outlines the framework's development process, its structure, and practical strategies for implementation in curriculum design, learning activities, and assessment. We address challenges in implementation and future directions for AI education. By offering a roadmap for developing students' holistic AI literacy, this framework prepares learners to leverage generative AI capabilities in both academic and professional contexts.
- Abstract（参考訳）: この章では、高等教育におけるAIリテラシーの統合を導くために設計された包括的なツールである、AI & Data Acumen Learning Outcomes Frameworkを紹介します。
協調的なプロセスを通じて開発されたこのフレームワークは、4つの熟練度レベルと7つの知識次元にまたがる重要なAIとデータ関連能力を定義する。
教育者がAIで生徒の学習を足場とする構造的なアプローチを提供し、技術的なスキルと倫理的考察と社会文化的認識のバランスをとる。
この章では、カリキュラム設計、学習活動、評価の実施のためのフレームワークの開発プロセス、構造、実践的戦略について概説している。
我々は、AI教育における実装上の課題と今後の方向性に対処する。
このフレームワークは、学生の総合的なAIリテラシーを開発するためのロードマップを提供することで、学習者が学術的および専門的な文脈において生成的なAI能力を活用できるように準備する。
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