論文の概要: Guidelines for Designing AI Technologies to Support Adult Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.04616v1
- Date: Wed, 06 May 2026 08:06:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-07 18:41:07.71789
- Title: Guidelines for Designing AI Technologies to Support Adult Learning
- Title（参考訳）: 成人学習を支援するAI技術設計ガイドライン
- Abstract要約: 多くのAI支援学習システムは、成人学習者のニーズ、制約、目標と整合性に乏しいままである。
本稿では,米国における多学際国家研究機関内で開発されたいくつかのAI学習技術の展開について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.195684365443282
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI-powered educational technologies have demonstrated measurable benefits for learners, but their design and evaluation have largely centered on K-12 contexts. As a result, many AI-supported learning systems remain poorly aligned with the needs, constraints, and goals of adult learners. To better understand how AI systems function in adult education, this paper examines the deployment of several AI learning technologies developed within a multidisciplinary, national research institute in the United States focused on adult learning and online education. Drawing on longitudinal deployment data, we conducted a reflexive thematic analysis to identify recurring challenges and design considerations across systems. These insights were synthesized into a set of 19 design guidelines intended to inform future AI-supported adult learning technologies. We demonstrate the utility of these guidelines through a heuristic evaluation of the deployed systems. Lastly, we present a guideline exploration tool that aids in the ideation of technologies by connecting the guidelines to stakeholder statements surfaced in the analysis process.
- Abstract（参考訳）: AIを活用した教育技術は、学習者にとって測定可能な利点を示しているが、その設計と評価は、主にK-12コンテキストに焦点を当てている。
結果として、多くのAI支援学習システムは、成人学習者のニーズ、制約、目標と整合性に乏しいままである。
成人教育におけるAIシステムの機能をよりよく理解するために,本稿では,成人教育とオンライン教育に焦点を当てた米国における多学際国立研究機関内で開発されたいくつかのAI学習技術の展開について検討する。
縦断的展開データに基づいて,繰り返し発生する課題とシステム間の設計上の考慮点を特定する反射的テーマ解析を行った。
これらの洞察は、将来のAIをサポートする成人学習技術に通知するための19の設計ガイドラインにまとめられた。
デプロイされたシステムのヒューリスティックな評価を通じて,これらのガイドラインの有用性を実証する。
最後に、分析プロセスで明らかになった利害関係者の発言にガイドラインを結びつけることにより、技術の構想を支援するガイドライン探索ツールを提案する。
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