論文の概要: Expanding the Scope of Computational Thinking in Artificial Intelligence for K-12 Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16890v1
- Date: Wed, 18 Feb 2026 21:15:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-20 15:21:28.410032
- Title: Expanding the Scope of Computational Thinking in Artificial Intelligence for K-12 Education
- Title（参考訳）: K-12教育のための人工知能における計算思考の範囲の拡大
- Authors: Yasmin Kafai, Shuchi Grover,
- Abstract要約: 私たちは、人工知能や機械学習技術を含む計算思考を拡張する方法を模索しています。
教育プログラムの設計において過去10年間に学んだ教訓から,これらの取り組みがどのように情報を得るかについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9336815376402718
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The introduction of generative artificial intelligence applications to the public has led to heated discussions about its potential impacts and risks for K-12 education. One particular challenge has been to decide what students should learn about AI, and how this relates to computational thinking, which has served as an umbrella for promoting and introducing computing education in schools. In this paper, we situate in which ways we should expand computational thinking to include artificial intelligence and machine learning technologies. Furthermore, we discuss how these efforts can be informed by lessons learned from the last decade in designing instructional programs, integrating computing with other subjects, and addressing issues of algorithmic bias and justice in teaching computing in schools.
- Abstract（参考訳）: 生成的人工知能アプリケーションを一般向けに導入したことで、K-12教育の潜在的な影響とリスクに関する熱い議論がもたらされている。
1つの課題は、学生がAIについて何を学ぶべきか、それがどのように計算思考に関係するかを判断することであり、これは学校でのコンピューティング教育の促進と導入の傘として機能してきた。
本稿では,人工知能と機械学習技術を含む計算思考の展開方法を検討する。
さらに、過去10年間に行われた教育プログラムの設計、他の科目とのコンピューティング統合、学校でのコンピューティング教育におけるアルゴリズムバイアスと正義の問題への取り組みから、これらの取り組みがどのように情報を得るかについて議論する。
関連論文リスト
- Perspectives and potential issues in using artificial intelligence for computer science education [0.0]
ChatGPTは、Large Language Models (LLM) と幅広い人工知能 (AI) ソリューションに広く関心を寄せている。
AI技術は学習経験を向上させる可能性を秘めているが、新たな懸念もある。
これには、技術への過度な信頼のリスク、基本的な認知スキルの侵食の可能性、そしてそのようなイノベーションへの公平なアクセスを維持することの課題が含まれる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-17T06:34:23Z) - Beyond Statistical Learning: Exact Learning Is Essential for General Intelligence [59.07578850674114]
音の誘惑的推論は、一般知能の必然的に望ましい側面である。
もっとも先進的なフロンティアシステムでさえ、定期的かつ一貫して容易に解決可能な推論タスクに干渉していることは、よく文書化されている。
彼らの不健全な振る舞いは、彼らの発展を支えている統計的学習のアプローチの結果である、と我々は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-30T14:37:50Z) - Computational Thinking with Computer Vision: Developing AI Competency in an Introductory Computer Science Course [0.0]
本稿では,学生がコンピュータビジョンでコンピュータ思考を学ぶための入門的なコンピュータサイエンスコースを紹介する。
このコースは、学生にAIアプローチと社会的意味を暴露する批判的思考結果と共に、計算的思考結果を達成することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T15:49:37Z) - First Steps towards K-12 Computer Science Education in Portugal -- Experience Report [49.1574468325115]
本報告では,ポルトガルにおけるensICO協会の取り組みについて報告する。
2020年のいくつかの学校でのパイロットプロジェクトから始まり、現在4500人の学生、35の学校、100の学校教師と協力している。
主な目的は、コンピュータを必須科目として教えるための総合的なシラバスを定義するのに十分な経験と知識を得ることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T12:32:52Z) - Transdisciplinary AI Education: The Confluence of Curricular and
Community Needs in the Instruction of Artificial Intelligence [0.7133676002283578]
教育におけるAIの現状について検討し、この技術を教室に組み込むことによる潜在的なメリットと課題について検討する。
この論文は、サウジアラビアのネオムにある、現在開発中のAIプログラムと、開発中の新たなメガシティである教育、研究、革新のセクターについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-10T17:26:27Z) - Brain-inspired Computational Intelligence via Predictive Coding [73.42407863671565]
予測符号化(PC)は、機械学習コミュニティにとって潜在的に価値のある、有望な特性を示している。
PCライクなアルゴリズムは、機械学習とAIの複数のサブフィールドに存在し始めている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:37:16Z) - What Students Can Learn About Artificial Intelligence -- Recommendations
for K-12 Computing Education [0.0]
デジタルトランスフォーメーションの文脈における技術進歩は、人工知能(AI)分野における急速な発展の基礎である
AIのトピックを含むように、コンピュータサイエンスカリキュラムの数が増えている。
本稿では,デジタルリテラシーと社会的視点に対処する学習目的のカリキュラムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-10T20:39:43Z) - A Survey of Deep Learning for Mathematical Reasoning [71.88150173381153]
我々は過去10年間の数学的推論とディープラーニングの交差点における重要なタスク、データセット、方法についてレビューする。
大規模ニューラルネットワークモデルの最近の進歩は、新しいベンチマークと、数学的推論にディープラーニングを使用する機会を開放している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-20T18:46:16Z) - Teaching Machine Learning in K-12 Computing Education: Potential and
Pitfalls [0.0]
本稿は、K-12教育における機械学習教育に関連する教育実践、理論、技術における新たな軌跡を概説する。
重要なステップは、ルールベースの"伝統的"プログラミングが、次世代の計算思考の発展における中心的な側面であり、ブロックを構築するという信念を捨てることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-02T10:45:47Z)
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。