論文の概要: MetaCues: Enabling Critical Engagement with Generative AI for Information Seeking and Sensemaking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19634v1
- Date: Fri, 20 Mar 2026 04:34:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 19:48:38.994994
- Title: MetaCues: Enabling Critical Engagement with Generative AI for Information Seeking and Sensemaking
- Title（参考訳）: MetaCues: 情報検索とセンスメイキングのための生成AIによるクリティカルエンゲージメントの実現
- Authors: Anjali Singh, Karan Taneja, Zhitong Guan, Soo Young Rieh,
- Abstract要約: 我々は、AI応答とともにメタ認知的手がかりを提供する情報検索のための新しいGenAIベースのインタラクティブツールと、ユーザの検索と関連する学習をガイドするメモ取りインタフェースを開発した。
被験者の探索行動に関する予備的な知見は,MetaCuesが検索話題の時間的判断に自信を増すだけでなく,広範囲な調査にも繋がることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.495555759291
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative AI (GenAI) search tools are increasingly used for information seeking, yet their design tends to encourage cognitive offloading, which may lead to passive engagement, selective attention, and informational homogenization. Effective use requires metacognitive engagement to craft good prompts, verify AI outputs, and critically engage with information. We developed MetaCues, a novel GenAI-based interactive tool for information seeking that delivers metacognitive cues alongside AI responses and a note-taking interface to guide users' search and associated learning. Through an online study (N = 146), we compared MetaCues to a baseline tool without cues, across two broad search topics that required participants to explore diverse perspectives in order to make informed judgments. Preliminary findings regarding participants' search behavior show that MetaCues leads to increased confidence in attitudinal judgments about the search topic as well as broader inquiry, with the latter effect emerging primarily for the topic that was less controversial and with which participants had relatively less familiarity. Accordingly, we outline directions for future qualitative exploration of search interactions and inquiry patterns.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAI(GenAI)検索ツールは情報検索にますます使われているが、その設計は認知的オフロードを促進する傾向があり、受動的エンゲージメント、選択的アテンション、情報均質化につながる可能性がある。
効果的な利用には、適切なプロンプトの作成、AI出力の検証、情報への批判的な関与など、メタ認知的エンゲージメントが必要である。
我々は,メタ認知的手がかりをAI応答とともに提供する情報検索のための新しいGenAIベースのインタラクティブツールであるMetaCuesと,ユーザの検索と関連する学習をガイドするメモ取りインタフェースを開発した。
オンライン調査(N = 146)を通じて,MetaCuesを手がかりのないベースラインツールと比較した。
被験者の探索行動に関する予備的な知見は,MetaCuesが検索トピックに関する時間的判断の信頼性を高めるとともに,より広範囲な調査に結びつくことを示している。
そこで本稿では,検索インタラクションと探索パターンの質的探索の方向性について概説する。
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