論文の概要: Human Experts' Evaluation of Generative AI for Contextualizing STEAM Education in the Global South

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.19482v3
• Date: Thu, 27 Nov 2025 02:39:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 13:46:31.783448
• Title: Human Experts' Evaluation of Generative AI for Contextualizing STEAM Education in the Global South
• Title（参考訳）: 世界南部におけるSTEAM教育の文脈化のための人的専門家による生成AIの評価
• Authors: Matthew Nyaaba, Macharious Nabang, Patrick Kyeremeh, Ibrahim Nantomah, Collins Owusu-Fordjour, Martin Ako, Bismark Nyaaba Akanzire, Kassim Korah Nantomah, Cecilia Issaka, Xiaoming Zhai,
• Abstract要約: グローバル・サウスの多くの地域でのSTEAM教育は抽象的であり、学習者の社会文化的現実と弱い関係を保っている。 本研究では,これらの環境下でのSTEAM命令の文脈化のための生成AI(GenAI)の能力を評価する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.639147752530381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: STEAM education in many parts of the Global South remains abstract and weakly connected to learners sociocultural realities. This study examines how human experts evaluate the capacity of Generative AI (GenAI) to contextualize STEAM instruction in these settings. Using a convergent mixed-methods design grounded in human-centered and culturally responsive pedagogy, four STEAM education experts reviewed standardized Ghana NaCCA lesson plans and GenAI-generated lessons created with a customized Culturally Responsive Lesson Planner (CRLP). Quantitative data were collected with a validated 25-item Culturally Responsive Pedagogy Rubric assessing bias awareness, cultural representation, contextual relevance, linguistic responsiveness, and teacher agency. Qualitative reflections provided additional insight into the pedagogical and cultural dynamics of each lesson. Findings show that GenAI, especially through the CRLP, improved connections between abstract standards and learners lived experiences. Teacher Agency was the strongest domain, while Cultural Representation was the weakest. CRLP-generated lessons were rated as more culturally grounded and pedagogically engaging. However, GenAI struggled to represent Ghana's cultural diversity, often producing surface-level references, especially in Mathematics and Computing. Experts stressed the need for teacher mediation, community input, and culturally informed refinement of AI outputs. Future work should involve classroom trials, broader expert participation, and fine-tuning with Indigenous corpora.
• Abstract（参考訳）: グローバル・サウスの多くの地域でのSTEAM教育は抽象的であり、学習者の社会文化的現実と弱い関係を保っている。 本研究では,ジェネレーティブAI(GenAI)によるSTEAM命令の文脈的評価について検討した。 STEAMの4人の教育専門家は、人間中心で文化的にレスポンシブな教育に基礎を置き、ガーナのNACCA授業計画と、カスタマイズされた文化的レスポンシブ・レッスンプランナー(CRLP)で作成されたゲンカイの授業をレビューした。 定量的データは, バイアス認識, 文化的表現, 文脈的関連性, 言語的応答性, 教師機関を評価対象とした, 25項目の文化的対応型ペダゴギー・ルーブリックを用いて収集された。 質的なリフレクションは、各授業の教育的および文化的ダイナミクスに関するさらなる洞察を与えた。 GenAIは,特にCRLPを通じて,抽象標準と学習者の生活体験の関連性を改善した。 教員庁は最強の藩であり、文化表現は最弱の藩であった。 CRLPによる授業は、より文化的に根ざし、教育的に活発に評価された。 しかし、元内はガーナの文化的多様性を表現するのに苦労し、特に数学や計算において表面的な参照をしばしば生んだ。 専門家は、教師の調停、コミュニティインプット、そして文化に知らされたAI出力の洗練の必要性を強調した。 今後の作業には、教室での試験、幅広い専門家の参加、インディネイティブコーパスによる微調整などが含まれる。

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