論文の概要: Vibe Learning: Education in the age of AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01956v1
• Date: Mon, 03 Nov 2025 16:47:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.613072
• Title: Vibe Learning: Education in the age of AI
• Title（参考訳）: バイブラーニング:AI時代の教育
• Authors: Marcos Florencio, Francielle Prieto,
• Abstract要約: 我々は、現在のAIシステムの根本的な原因は、既存の方法では解決できないと論じる。 我々は、AIツールに対する人間の知能の長期的な優位性を維持するために、教育を変革するための建設主義的パラダイムの方向性を提案する。
• 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 debate over whether "thinking machines" could replace human intellectual labor has existed in both public and expert discussions since the mid-twentieth century, when the concept and terminology of Artificial Intelligence (AI) first emerged. For decades, this idea remained largely theoretical. However, with the recent advent of Generative AI - particularly Large Language Models (LLMs) - and the widespread adoption of tools such as ChatGPT, the issue has become a practical reality. Many fields that rely on human intellectual effort are now being reshaped by AI tools that both expand human capabilities and challenge the necessity of certain forms of work once deemed uniquely human but now easily automated. Education, somewhat unexpectedly, faces a pivotal responsibility: to devise long-term strategies for cultivating human skills that will remain relevant in an era of pervasive AI in the intellectual domain. In this context, we identify the limitations of current AI systems - especially those rooted in LLM technology - argue that the fundamental causes of these weaknesses cannot be resolved through existing methods, and propose directions within the constructivist paradigm for transforming education to preserve the long-term advantages of human intelligence over AI tools.
• Abstract（参考訳）: 思考機械」が人間の知的労働に取って代わるかどうかという議論は、人工知能(AI)の概念と用語が最初に登場した20世紀中頃から、公然と専門家の議論に存在してきた。 何十年もの間、この考えは理論的なままであった。 しかし、最近のジェネレーティブAI(特にLarge Language Models (LLMs))の出現と、ChatGPTのようなツールの普及により、この問題は現実的なものになっている。 人間の知的努力に依存している多くの分野は、現在、人間の能力を拡大し、ある種類の仕事の必要性に挑戦するAIツールによって形を変えられている。 教育とは、知的領域におけるAIの普及の時代において、人間スキルを育成するための長期的な戦略を考案することである。 この文脈では、現在のAIシステム(特にLLM技術に根ざしたもの)の限界を識別し、これらの弱点の根本的な原因は既存の手法では解決できないと主張し、AIツールよりも人間の知能の長期的な優位性を維持するために教育を変革するための構成主義パラダイム内の方向性を提案する。

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