論文の概要: Agentic AI and Pedagogical Best Practice: The Tension Between Automation and Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.04543v1
- Date: Wed, 03 Jun 2026 07:26:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-05 07:07:40.46877
- Title: Agentic AI and Pedagogical Best Practice: The Tension Between Automation and Learning
- Title（参考訳）: エージェントAIと教育ベストプラクティス - 自動化と学習の緊張
- Authors: Steve Woollaston, Brendan Flanagan, Isanka Wijerathne, Hiroaki Ogata,
- Abstract要約: 本稿では,エージェントAIのレンズを通して,知識活性化,協調学習,問題ベース学習,フォーマティブアセスメント,足場,メタ認知の6つの教義を概観する。
我々は、自動化と学習の緊張を議論し、意図的な摩擦、動的な足場、人間のループ監視を優先する設計勧告を提案し、人間の学習に取って代わるのではなくAIを確実にするためのAI活用を検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence in education is evolving from passive chatbots to proactive AI agents capable of initiation and goal-directed interactions. While offering opportunities for personalised learning, this shift risks undermining learner agency and cognitive effort. This paper reviews six pedagogical principles-prior knowledge activation, collaborative learning, problem-based learning, formative assessment, scaffolding, and metacognition-through the lens of agentic AI. We discuss the tension between automation and learning, proposing design recommendations that prioritise intentional friction, dynamic scaffolding, human-in-the-loop oversight, and considered AI utilisation to ensure AI supports rather than supplants human learning.
- Abstract（参考訳）: 教育における人工知能は、受動的チャットボットから、開始と目標指向の対話が可能な積極的なAIエージェントへと進化している。
パーソナライズドラーニングの機会を提供する一方で、このシフトは学習機関や認知活動を妨げる。
本稿では,エージェントAIのレンズを通して,知識活性化,協調学習,問題ベース学習,フォーマティブアセスメント,足場,メタ認知の6つの教義を概観する。
我々は、自動化と学習の緊張を議論し、意図的な摩擦、動的な足場、人間のループ監視を優先する設計勧告を提案し、人間の学習に取って代わるのではなくAIを確実にするためのAI活用を検討した。
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