論文の概要: Culturally-Aware AI for Cross-Boundary Community Learning: Undergraduate Innovation at the Intersection of Computation and Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.09041v1
- Date: Mon, 08 Jun 2026 05:14:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.710724
- Title: Culturally-Aware AI for Cross-Boundary Community Learning: Undergraduate Innovation at the Intersection of Computation and Design
- Title（参考訳）: クロスバウンダリコミュニティ学習のための文化的認知AI:計算と設計のインターセクションにおける学部のイノベーション
- Authors: Jiaojiao Zhao, Weisheng Zhang, Jiawen Cai, Haibin Gao, Luyao Zhang,
- Abstract要約: 教育における人工知能(AIED)の研究は急速に拡大しているが、技術的進歩はしばしば人間中心の基盤を欠いている。
コミュニティベースラーニング(Community-Based Learning)は、社会活動に根ざした教育学であり、AIED研究、特にアジア太平洋の文脈において、いまだに不足している。
本報告では,学部生が文化遺産保存・持続可能な開発のためのAI対応ソリューションを開発するための,コミュニティ・ベース・ラーニングのクロスバウンダリについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5183438774472413
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Research on artificial intelligence in education (AIED) is rapidly expanding, yet technical progress often lacks human-centered grounding and adequate attention to cultural context. Community-Based Learning, a pedagogy rooted in social work, remains underrepresented in AIED research, particularly within Asia-Pacific contexts. This paper reports on cross-boundary Community-Based Learning where undergraduate students develop AI-enabled solutions for cultural heritage preservation and sustainable development. We examine how community-engaged computing operationalizes human-centered AIED across three dimensions: education, technology, and culture. We contribute a collaborative framework for culturally-aware AIED that fosters multi-stakeholder collaboration while widening participation by dissolving disciplinary silos between social work and computational science.
- Abstract（参考訳）: 教育における人工知能(AIED)の研究は急速に拡大しているが、技術的進歩はしばしば人間中心の基盤を欠いている。
コミュニティベースラーニング(Community-Based Learning)は、社会活動に根ざした教育学であり、AIED研究、特にアジア太平洋の文脈において、いまだに不足している。
本報告では,学部生が文化遺産保存・持続可能な開発のためのAI対応ソリューションを開発するためのコミュニティ・ベース・ラーニングについて述べる。
我々は、コミュニティに根ざしたコンピューティングが、教育、技術、文化の3つの側面にまたがって、人間中心AIEDをどのように運用するかを検討する。
我々は,ソーシャルワークと計算科学の学際的なサイロを解消し,参加を拡大しつつ,多人数協力を促進する文化認識型AIEDの協調的枠組みに貢献する。
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