論文の概要: "I Like That You Have to Poke Around": Instructors on How Experiential Approaches to AI Literacy Spark Inquiry and Critical Thinking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05430v1
- Date: Fri, 07 Nov 2025 17:05:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.845011
- Title: "I Like That You Have to Poke Around": Instructors on How Experiential Approaches to AI Literacy Spark Inquiry and Critical Thinking
- Title（参考訳）: AIリテラシーへの経験的アプローチのインストラクタによる調査と批判的思考
- Authors: Aparna Maya Warrier, Arav Agarwal, Jaromir Savelka, Christopher Bogart, Heather Burte,
- Abstract要約: 本稿では,実世界のシナリオに根ざしたインタラクティブな非コードプロジェクトを通じて,コアAI概念を教えるモジュール型WebベースのカリキュラムであるAI Userの研究成果を紹介する。
コミュニティカレッジのインストラクター15人が、構造化されたフォーカスグループに参加し、学習者としてプロジェクトを完了し、個々のリフレクションやグループディスカッションを通じてフィードバックを提供した。
調査課題に対するインストラクターの評価、ロールベースシミュレーション、実世界の妥当性、さらには多様な学習者に対する認知的負荷、指導、適応性に関する設計上のトレードオフを浮き彫りにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5872014229110213
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) increasingly shapes decision-making across domains, there is a growing need to support AI literacy among learners beyond computer science. However, many current approaches rely on programming-heavy tools or abstract lecture-based content, limiting accessibility for non-STEM audiences. This paper presents findings from a study of AI User, a modular, web-based curriculum that teaches core AI concepts through interactive, no-code projects grounded in real-world scenarios. The curriculum includes eight projects; this study focuses on instructor feedback on Projects 5-8, which address applied topics such as natural language processing, computer vision, decision support, and responsible AI. Fifteen community college instructors participated in structured focus groups, completing the projects as learners and providing feedback through individual reflection and group discussion. Using thematic analysis, we examined how instructors evaluated the design, instructional value, and classroom applicability of these experiential activities. Findings highlight instructors' appreciation for exploratory tasks, role-based simulations, and real-world relevance, while also surfacing design trade-offs around cognitive load, guidance, and adaptability for diverse learners. This work extends prior research on AI literacy by centering instructor perspectives on teaching complex AI topics without code. It offers actionable insights for designing inclusive, experiential AI learning resources that scale across disciplines and learner backgrounds.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)がドメイン間で意思決定を形成するにつれ、コンピュータ科学以外の学習者の間でAIリテラシーをサポートする必要性が高まっている。
しかし、現在の多くのアプローチは、プログラミングを多用するツールや抽象的な講義ベースのコンテンツに依存しており、非STEMオーディエンスへのアクセシビリティを制限している。
本稿では,実世界のシナリオに根ざしたインタラクティブな非コードプロジェクトを通じて,コアAI概念を教えるモジュール型WebベースのカリキュラムであるAI Userの研究成果を紹介する。
このカリキュラムは、自然言語処理、コンピュータビジョン、意思決定支援、責任あるAIといった応用トピックに対処するプロジェクト5-8のインストラクターフィードバックに焦点を当てている。
コミュニティ・カレッジのインストラクター15人が、構造化されたフォーカスグループに参加し、学習者としてプロジェクトを完了し、個々のリフレクションやグループディスカッションを通じてフィードバックを提供した。
テーマ分析を用いて,これらの経験的活動の設計,教育的価値,授業適用性について,インストラクターがどのように評価したかを検討した。
調査課題に対するインストラクターの評価、ロールベースシミュレーション、実世界の妥当性、さらには多様な学習者に対する認知的負荷、指導、適応性に関する設計上のトレードオフを浮き彫りにしている。
この研究は、コードなしで複雑なAIトピックを教えるインストラクターの視点を集中させることで、AIリテラシーに関する以前の研究を拡張している。
専門分野や学習者のバックグラウンドにまたがる、包括的で経験豊富なAI学習リソースを設計するための、実用的な洞察を提供する。
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