論文の概要: Rethinking Generative AI Literacy: An Integrative, Developmental, and Dialectical Framework for K-12 Teacher Education
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01705v1
- Date: Mon, 03 Aug 2026 05:10:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.331208
- Title: Rethinking Generative AI Literacy: An Integrative, Developmental, and Dialectical Framework for K-12 Teacher Education
- Title（参考訳）: 創発的AIリテラシーの再考:K-12教師教育のための統合的・発展的・方言的枠組み
- Abstract要約: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)は、教師がそれを使う準備が整ったよりも早く教室に入った。
最近のGenAI固有の取り組みは、分離された機能に対処しているが、断片化されている。
我々は、体系的なレビューと質的なフレームワーク分析を通じて開発された、責任あるAIリテラシー・イン・エデュケーション(RAILEd)フレームワークを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1196293227736795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative artificial intelligence (GenAI) has entered classrooms faster than teachers have been prepared to use it well, producing a GenAI literacy lag in which technological diffusion outpaces educators' conceptual, pedagogical, and ethical readiness. Established AI literacy frameworks predate the widespread adoption of large language models and, while acknowledging ethics, position it as a discrete competency rather than a constitutive commitment, with equity and agency as supplementary design principles. Recent GenAI-specific efforts address isolated features but remain fragmented. We introduce the Responsible AI Literacy in Education (RAIL-Ed) framework, developed through a systematic review and qualitative framework analysis of 67 studies (2023-2025), grounded in critical, pragmatist, sociocultural, and human-centered traditions (Freire, Dewey, Vygotsky, Shneiderman). RAIL-Ed specifies six interdependent pillars: Technical Fluency, Critical Evaluation, Human-AI Collaboration, Contextual Awareness, Ethical Reasoning, and Empowered Agency, marked by three commitments. It is integrative: the absence of any pillar produces a characteristic pedagogical failure. It is developmental: a three-level rubric (Emerging, Competent, Advanced) specifies how each pillar matures across the K-12 teacher-preparation continuum. It is dialectical: the same generative affordance can deepen or displace learning depending on the literacy a teacher brings to it, making the cultivation of that literacy, not the adoption of the tool, the object of design. By treating ethics, equity, and agency as constitutive, RAIL-Ed offers a theoretically grounded basis for curriculum design, teacher education, and policy, aligned with the UNESCO AI Competency Framework for Teachers and the OECD/European Commission AILit Framework. The framework is conceptual, advancing falsifiable propositions for empirical validation.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)は、教師がそれを使う準備が整ったよりも早く教室に入り、技術拡散が教育者の概念的、教育的、倫理的準備に匹敵するGenAIリテラシーラグを生み出している。
確立されたAIリテラシーフレームワークは、大規模な言語モデルの広く採用される前であり、倫理を認めつつも、それを構成的なコミットメントではなく、個別の能力として位置づけ、エクイティとエージェンシーを補助的な設計原則として位置づけている。
最近のGenAI固有の取り組みは、分離された機能に対処しているが、断片化されている。
本稿では,67研究(2023-2025)の体系的レビューと質的フレームワーク分析を通じて開発され,批判的,プラグマティスト,社会文化的,人間中心の伝統(Freire,Dewey,Vygotsky,Shneiderman)に根ざしたRAIL-Ed(Responsible AI Literacy in Education)フレームワークを紹介する。
RAIL-Edは、技術的頻度、批判的評価、人間とAIの協調、文脈認識、倫理的推論、エンパワー・エージェンシーの6つの相互依存柱を規定している。
それは統合的であり、いかなる柱も存在しないことは、特徴的な教育的失敗を引き起こす。
3段階のルーリック(Emerging, Competent, Advanced)は、各柱がK-12教師準備連続体にどのように成熟するかを規定している。
弁証的であり、同じ生成能力は教師がもたらすリテラシーに応じて学習を深めるか、あるいは置き換えることができる。
倫理、エクイティ、エージェンシーを構成的として扱うことで、RAIL-Edは、UNESCO AI Competency Framework for TeachersとOECD/European Commission AILit Frameworkと整合したカリキュラム設計、教師教育、政策の理論的基盤を提供する。
このフレームワークは概念的であり、実証的検証のための偽りの命題を推し進めている。
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