論文の概要: Artificial Intelligence Competence of K-12 Students Shapes Their AI Risk Perception: A Co-occurrence Network Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.04115v1
- Date: Mon, 01 Dec 2025 12:40:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-05 21:11:45.786864
- Title: Artificial Intelligence Competence of K-12 Students Shapes Their AI Risk Perception: A Co-occurrence Network Analysis
- Title（参考訳）: K-12学生の人工知能能力がAIのリスク認識を形作る:共起ネットワーク分析
- Authors: Ville Heilala, Pieta Sikström, Mika Setälä, Tommi Kärkkäinen,
- Abstract要約: 学生は自己認識型のAI能力と、体系的、制度的、個人的ドメインにわたるAIに関する懸念を報告した。
能力の低い学生は、創造性の低下、批判的思考の欠如、誤用など、個人的および学習に関するリスクを強調した。
高い能力を持つ学生は、偏見、不正確さ、不正など、体系的および制度的なリスクをより重視した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5424799109837065
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As artificial intelligence (AI) becomes increasingly integrated into education, understanding how students perceive its risks is essential for supporting responsible and effective adoption. This research aimed to examine the relationships between perceived AI competence and risks among Finnish K-12 upper secondary students (n = 163) by utilizing a co-occurrence analysis. Students reported their self-perceived AI competence and concerns related to AI across systemic, institutional, and personal domains. The findings showed that students with lower competence emphasized personal and learning-related risks, such as reduced creativity, lack of critical thinking, and misuse, whereas higher-competence students focused more on systemic and institutional risks, including bias, inaccuracy, and cheating. These differences suggest that students' self-reported AI competence is related to how they evaluate both the risks and opportunities associated with artificial intelligence in education (AIED). The results of this study highlight the need for educational institutions to incorporate AI literacy into their curricula, provide teacher guidance, and inform policy development to ensure personalized opportunities for utilization and equitable integration of AI into K-12 education.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が教育に統合されるにつれて、学生がそのリスクをどう認識するかを理解することは、責任と効果的な採用を支援するために不可欠である。
本研究は, フィンランドの高校生(n=163)におけるAI能力とリスクの関係について, 共起分析を用いて検討することを目的とした。
学生は自己認識型のAI能力と、体系的、制度的、個人的ドメインにわたるAIに関する懸念を報告した。
その結果, 能力の低い学生は, 創造性低下, 批判的思考不足, 誤用などの個人的・学習的リスクを強調し, 高い能力の学生は, 偏見, 不正確さ, 浮気などのシステム的・制度的リスクを重視していた。
これらの違いは、学生の自己報告型AI能力が、人工知能(AIED)の教育におけるリスクと機会の両方を評価する方法に関連していることを示唆している。
本研究の結果は、教育機関がAIリテラシーをカリキュラムに組み入れ、教師指導を提供し、K-12教育にAIを活用するためのパーソナライズされた機会を確保するための政策開発を通知することの必要性を強調した。
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