論文の概要: From Tool to Teacher: Rethinking Search Systems as Instructive Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.08035v1
• Date: Mon, 12 Jan 2026 22:06:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-14 18:27:18.966367
• Title: From Tool to Teacher: Rethinking Search Systems as Instructive Interfaces
• Title（参考訳）: ツールから教師へ:検索システムをインストラクティブインターフェースとして再考する
• Authors: David Elsweiler,
• Abstract要約: 本稿では,情報アクセス,検索,対話システムに関する教育的視点を教育的インタフェースとして紹介する。 クエリ提案やソースラベル,会話型あるいはエージェント型AIなど,既存のシステム機能や新興システムの機能がどのようにユーザ学習をサポートあるいは制限しているかを分析します。 2つの図解探索タスクを用いて、異なるデザイン選択が、批判的評価、メタ認知的リフレクション、戦略伝達といったスキルをいかに促進するかを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8206877486958003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information access systems such as search engines and generative AI are central to how people seek, evaluate, and interpret information. Yet most systems are designed to optimise retrieval rather than to help users develop better search strategies or critical awareness. This paper introduces a pedagogical perspective on information access, conceptualising search and conversational systems as instructive interfaces that can teach, guide, and scaffold users' learning. We draw on seven didactic frameworks from education and behavioural science to analyse how existing and emerging system features, including query suggestions, source labels, and conversational or agentic AI, support or limit user learning. Using two illustrative search tasks, we demonstrate how different design choices promote skills such as critical evaluation, metacognitive reflection, and strategy transfer. The paper contributes a conceptual lens for evaluating the instructional value of information access systems and outlines design implications for technologies that foster more effective, reflective, and resilient information seekers.
• Abstract（参考訳）: 検索エンジンや生成AIのような情報アクセスシステムは、人々が情報を探し、評価し、解釈する方法の中心である。 しかし、ほとんどのシステムは、ユーザーがより良い検索戦略や批判的認識を開発するのを助けるのではなく、検索を最適化するように設計されている。 本稿では,ユーザ学習の指導・指導・指導を行うための教育的インタフェースとして,情報アクセス,検索・会話システムの概念化,教育的視点を紹介する。 私たちは、クエリ提案、ソースラベル、会話型またはエージェント型AI、ユーザ学習のサポートまたは制限を含む、既存のおよび新興システム機能がどのように分析されているかを分析するために、教育と行動科学から7つの実践的なフレームワークを描きます。 2つの図解探索タスクを用いて、異なるデザイン選択が、批判的評価、メタ認知的リフレクション、戦略伝達といったスキルをいかに促進するかを実証する。 本論文は,情報アクセスシステムの教育的価値を評価するための概念レンズを提供し,より効果的で反射的でレジリエントな情報探索を支援する技術に対する設計上の意味を概説する。

関連論文リスト

• AI Literacy for Community Colleges: Instructors' Perspectives on Scenario-Based and Interactive Approaches to Teaching AI [0.500208619516796]
  本研究は,非STEM学習者を対象とした対話型,非コード型AIリテラシーリソースについて,コミュニティ・カレッジ・インストラクターがどのように評価するかを検討する。 人工知能が日々のテクノロジーに統合されるにつれて、AIリテラシーは分野によって重要なスキルとして現れてきた。 AI Userはインタラクティブなオンラインカリキュラムで、実世界のコンテキストに設定されたシナリオベースのアクティビティを通じて、コアAI概念を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-07T15:51:53Z)
• Designing and Evaluating Hint Generation Systems for Science Education [21.96985881818661]
  本研究では,学習内容への積極的関与を促進するための教育戦略としてのヒント自動生成の役割について検討する。 静的なヒント,各問題に対する事前生成,学習者の進行に適応した動的ヒントの2つの異なるヒント戦略を比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-24T02:00:16Z)
• Designing Gaze Analytics for ELA Instruction: A User-Centered Dashboard with Conversational AI Support [3.741199946315248]
  視線追跡は、学生の認知とエンゲージメントに関する豊富な洞察を提供する。 しかし、教室向け教育技術では使われていない。 本稿では、英語芸術のための視線に基づく学習分析ダッシュボードの反復設計と評価について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-03T22:01:14Z)
• Human-Centered Design for AI-based Automatically Generated Assessment Reports: A Systematic Review [4.974197456441281]
  本研究は,ユーザ中心・直感的デザインによる教師の認知的要求を減らすことの重要性を強調した。 テキスト、視覚支援、プロットなどの多様な情報提示フォーマットや、ユーザビリティを高めるためのライブやインタラクティブ機能などの高度な機能の可能性を強調します。 このフレームワークは、教師が技術強化された評価結果に取り組み、データ駆動による意思決定を容易にし、教育と学習プロセスを改善するためのパーソナライズされたフィードバックを提供することの課題に対処することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T16:20:07Z)
• GUI Agents: A Survey [159.7656453000263]
  グラフィカルユーザインタフェース(GUI)エージェントは、人間とコンピュータのインタラクションを自動化するためのトランスフォーメーションアプローチとして登場した。 GUIエージェントの関心の高まりと基本的な重要性により、ベンチマーク、評価指標、アーキテクチャ、トレーニングメソッドを分類する総合的な調査を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-18T04:48:28Z)
• Engineering Conversational Search Systems: A Review of Applications, Architectures, and Functional Components [4.262342157729123]
  本研究では,対話型検索システムの理論的研究と技術的実装の関連について検討する。 階層型アーキテクチャフレームワークを提案し,対話型検索システムの中核機能について説明する。 我々は,大規模言語モデルの急速な進歩を踏まえ,その能力,限界,今後の研究の方向性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T06:24:11Z)
• Embedding in Recommender Systems: A Survey [54.55152033023537]
  本調査では,レコメンデータシステム埋め込み技術の進歩を包括的に分析する。 マトリックスベースのシナリオでは、協調フィルタリングはユーザの好みを効果的にモデル化する埋め込みを生成する。 パフォーマンス向上のため,AutoMLやハッシュ技術,量子化手法など,新たなアプローチを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T06:31:06Z)
• A Review on Intelligent Object Perception Methods Combining Knowledge-based Reasoning and Machine Learning [60.335974351919816]
  物体知覚はコンピュータビジョンの基本的なサブフィールドである。 最近の研究は、物体の視覚的解釈のインテリジェンスレベルを拡大するために、知識工学を統合する方法を模索している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-26T13:26:49Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。