論文の概要: AI Literacy Assessment Revisited: A Task-Oriented Approach Aligned with Real-world Occupations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05475v1
- Date: Fri, 07 Nov 2025 18:38:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.861622
- Title: AI Literacy Assessment Revisited: A Task-Oriented Approach Aligned with Real-world Occupations
- Title（参考訳）: AIリテラシーの評価を再考する - 現実の作業に配慮したタスク指向アプローチ
- Authors: Christopher Bogart, Aparna Warrier, Arav Agarwal, Ross Higashi, Yufan Zhang, Jesse Flot, Jaromir Savelka, Heather Burte, Majd Sakr,
- Abstract要約: 本稿では,アメリカ海軍のロボティクス訓練プログラムの文脈において,新しいAIリテラシー評価器の開発と,それに伴う形式的アセスメントについて述べる。
我々は、AI関連の仕事のために人々を訓練するとき、教育者は、高度に文脈化された実践的スキルを強調する楽器でそれらを評価することを検討するべきであると論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7684337194725703
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) systems become ubiquitous in professional contexts, there is an urgent need to equip workers, often with backgrounds outside of STEM, with the skills to use these tools effectively as well as responsibly, that is, to be AI literate. However, prevailing definitions and therefore assessments of AI literacy often emphasize foundational technical knowledge, such as programming, mathematics, and statistics, over practical knowledge such as interpreting model outputs, selecting tools, or identifying ethical concerns. This leaves a noticeable gap in assessing someone's AI literacy for real-world job use. We propose a work-task-oriented assessment model for AI literacy which is grounded in the competencies required for effective use of AI tools in professional settings. We describe the development of a novel AI literacy assessment instrument, and accompanying formative assessments, in the context of a US Navy robotics training program. The program included training in robotics and AI literacy, as well as a competition with practical tasks and a multiple choice scenario task meant to simulate use of AI in a job setting. We found that, as a measure of applied AI literacy, the competition's scenario task outperformed the tests we adopted from past research or developed ourselves. We argue that when training people for AI-related work, educators should consider evaluating them with instruments that emphasize highly contextualized practical skills rather than abstract technical knowledge, especially when preparing workers without technical backgrounds for AI-integrated roles.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムがプロフェッショナルな文脈でユビキタスになるにつれて、労働者に、しばしばSTEM以外のバックグラウンドを装備させる必要がある。
しかし、一般的な定義やAIリテラシーの評価は、しばしば、モデル出力の解釈、ツールの選択、倫理的関心事の特定といった実践的な知識よりも、プログラミング、数学、統計といった基礎的な技術的知識を強調する。
これは、現実世界のジョブ使用に対して、誰かのAIリテラシーを評価する上で、顕著なギャップを残します。
本稿では,AIツールをプロの環境で効果的に活用する能力に基礎を置く,AIリテラシーのためのワークタスク指向アセスメントモデルを提案する。
本稿では,アメリカ海軍のロボティクス訓練プログラムの文脈において,新しいAIリテラシー評価器の開発と,それに伴う形式的アセスメントについて述べる。
このプログラムには、ロボティクスとAIリテラシーのトレーニングに加えて、実践的なタスクとの競合や、仕事環境でAIの使用をシミュレートするための複数の選択シナリオタスクが含まれていた。
応用AIリテラシーの尺度として、競争のシナリオタスクは、私たちが過去の研究から採用したテスト、あるいは自分たちで開発したテストよりも優れていたことが分かりました。
我々は、AI関連の仕事のために人々を訓練するとき、教育者は、抽象的な技術知識よりも、高度に文脈化された実践的スキルを強調する楽器でそれらを評価すべきである、と論じている。
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