論文の概要: Google, AI Literacy, and the Learning Sciences: Multiple Modes of Research, Industry, and Practice Partnerships
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.07601v1
- Date: Wed, 08 Apr 2026 21:19:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.565187
- Title: Google, AI Literacy, and the Learning Sciences: Multiple Modes of Research, Industry, and Practice Partnerships
- Title（参考訳）: Google、AIリテラシー、学習科学
- Authors: Victor R. Lee, Michael Madaio, Ben Garside, Aimee Welch, Kristen Pilner Blair, Ibrahim Oluwajoba Adisa, Alon Harris, Kevin Holst, Liat Ben Rafael, Ronit Levavi Morad, Ben Travis, Belle Moller, Andrew Shields, Zak Brown, Lois Hinx, Marisol Diaz, Evan Patton, Selim Tezel, Robert Parks, Hal Abelson, Adam Blasioli, Jeremy Roschelle,
- Abstract要約: このシンポジウムは、Googleを含むパートナーシッププロジェクトの集合に焦点を当てている。
ライフサイクルのどのポイントが研究、実践、そして業界とのパートナーシップをはっきりと交わすかを特定します。
今後、すべての当事者に利益をもたらす新たなパートナーシップ構成の機会があるかもしれない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7757619185017495
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Enabling AI literacy in the general population at scale is a complex challenge requiring multiple stakeholders and institutions collaborating together. Industry and technology companies are important actors with respect to AI, and as a field, we have the opportunity to consider how researchers and companies might be partners toward shared goals. In this symposium, we focus on a collection of partnership projects that all involve Google and all address AI literacy as a comparative set of examples. Through a combination of presentations, commentary, and moderated group discussion, the session, we will identify (1) at what points in the life cycle do research, practice, and industry partnerships clearly intersect; (2) what factors and histories shape the directional focus of the partnerships; and (3) where there may be future opportunities for new configurations of partnership that are jointly beneficial to all parties.
- Abstract（参考訳）: 大規模なAIリテラシーの実現は、複数の利害関係者や機関が協力する必要がある複雑な課題である。
産業やテクノロジー企業は、AIに関して重要なアクターであり、この分野では、研究者や企業が共通の目標に向かってどのようにパートナーになるかを考える機会があります。
このシンポジウムでは、GoogleとすべてのAIリテラシーを比較対象とするパートナーシッププロジェクトの集合に焦点を当てます。
セッションでは,(1)研究・実践・産業連携のどの点において,研究・実践・連携が明確に交わっているか,(2)パートナーシップの方向性を形作る要因や歴史,(3)全ての当事者に共同で利益をもたらす新たなパートナーシップ構成の機会があるか,などについて,プレゼンテーション,コメント,中間グループ議論のコンビネーションを通じて,(1)特定する。
関連論文リスト
- Societal AI Research Has Become Less Interdisciplinary [3.9599054392856483]
この研究は、2014年から2024年にかけて、ArXivで発行された10万以上のAI関連論文を分析した。
コンピュータ科学のみのチームが、この分野全体の社会的アウトプットのシェアを拡大している。
これらの知見は、社会的AIのドライバに関する共通の仮定に挑戦する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-10T12:34:53Z) - Bridging the Gap: Integrating Ethics and Environmental Sustainability in AI Research and Practice [57.94036023167952]
我々は、AIの倫理的影響を研究するための努力は、その環境への影響を評価するものと相まって行われるべきであると論じる。
我々は,AI研究と実践にAI倫理と持続可能性を統合するためのベストプラクティスを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-01T13:53:11Z) - Now, Later, and Lasting: Ten Priorities for AI Research, Policy, and Practice [63.20307830884542]
今後数十年は、産業革命に匹敵する人類の転換点になるかもしれない。
10年前に立ち上げられたこのプロジェクトは、複数の専門分野の専門家による永続的な研究にコミットしている。
AI技術の短期的および長期的影響の両方に対処する、アクションのための10のレコメンデーションを提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-06T22:18:31Z) - Unlocking the Potential of Collaborative AI -- On the Socio-technical
Challenges of Federated Machine Learning [0.6767885381740952]
Federated Machine Learningは、分散化された、潜在的にサイロ化されたデータからAIモデルを作成することができる、新しいAIパラダイムである。
本研究は、協調型ビジネスモデルの普及と、フェデレートされた機械学習の異なる側面について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-26T17:14:44Z) - Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and
Stir" [76.44130385507894]
本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z) - Empowering Local Communities Using Artificial Intelligence [70.17085406202368]
人中心の観点から、AIが社会に与える影響を探求する上で重要なトピックとなっている。
市民科学におけるこれまでの研究は、AIを使って研究に大衆を巻き込む方法を特定してきた。
本稿では,コミュニティ市民科学にAIを適用する上での課題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-05T12:51:11Z)
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。