論文の概要: Teaching Intro AI When the Tools Can Do the Homework: A Course Redesign and a Student Bill of Rights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05175v1
- Date: Fri, 26 Jun 2026 20:17:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 05:09:55.155915
- Title: Teaching Intro AI When the Tools Can Do the Homework: A Course Redesign and a Student Bill of Rights
- Title（参考訳）: ツールが宿題をできるときのイントロAIを教える: コースの再設計と学生の権利章典
- Abstract要約: 本論文は,ワシントン大学ボッセル校における人工知能コースの再設計に関する経験報告である。
カリキュラムを凍結する代わりに、再設計はコースの古典的な中核を維持した。
AIに関する政策は、2023年の未完了から2026年の要求まで逆転した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models can complete most of the assignments in an introductory artificial intelligence course. This paper is an experience report on redesigning one such course, CSS~382 at the University of Washington Bothell, in response. Rather than freeze the curriculum, the redesign retained the course's classical core (search, adversarial search, Markov decision processes, reinforcement learning) and added a strand in which students build a large language model from scratch, so that a tool they are required to use is also one they are required to understand. Assessment was rebuilt around tasks that resist unattributed automation: in-class exercises, reflective writing, and a defended team project, with examinations removed entirely. The policy on AI was inverted, from unmentioned in 2023 to required in 2026. The center of the paper is a participatory ethics sequence in which a cohort of students deliberated on and endorsed a "Student Bill of AI Rights" governing their instructor's own use of AI, including a requirement that the instructor personally complete any AI-generated assignment before issuing it. The provisions were scaffolded by an AI-generated prompt and ratified by the students, and that provenance is part of what the account examines. The design, the student-authored artifacts, and the tensions that followed are reported, including student objections to AI-generated course materials, with explicit attention to the limits of what a single-cohort design narrative can claim.
- Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、導入された人工知能コースでほとんどの課題を完遂することができる。
本報告は,ワシントン大学ボッセル校のCSS~382をリニューアルした経験報告である。
カリキュラムを凍結する代わりに、コースの古典的なコア(探索、敵探索、マルコフ決定プロセス、強化学習)を維持し、学生がスクラッチから大きな言語モデルを構築するためのストランドを追加した。
評価は、非分散自動化に抵抗するタスク、すなわち、クラス内のエクササイズ、リフレクティブライティング、および防御されたチームプロジェクトを中心に再構築され、試験は完全に取り除かれた。
AIに関する政策は、2023年の未完了から2026年の要求まで逆転した。
論文の中心は、学生のコホートが、インストラクター自身のAIの使用を規定する「AI権利の学生法案」を立案し、支持し、それを発行する前に、インストラクターが個人的にAI生成の課題を完了させるという要件を含む、参加型倫理シークエンスである。
条項は、AIが生成したプロンプトによって足場を作り、学生たちによって批准された。
デザイン、学生が作成したアーティファクト、それに続く緊張が報告され、学生がAI生成コースの素材に異議を唱え、単一のコホートデザインの物語が主張できることの限界に明確な注意を払っている。
関連論文リスト
- LearnAI: Just-in-Time AI Co-Creation Across Disciplines at a University [2.980329026942995]
本稿では、総合的な教育大学において、ジャスト・イン・タイムのAI共同創造のための2層モデルであるLearnAI Frameworkについて述べる。
Wide-Exposure Layerは、既存のコースに短いプレゼンテーションを埋め込んで、大規模なAI認識を構築する。
Customized Co-Creation Layerはオプトインの1対1のセッションを提供する。
5人のクライアントと2人の家庭教師とのインタビューは、AIの使用方法の繰り返しの変化を示唆し、AIを受動的回答マシンとして扱うことから、エンゲージメントへと移行した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-19T17:44:54Z) - Assessment Design in the GenAI Era: The X1-X2-X3 Assessment Pattern for Testing Students' AI Literacy, Learning Outcomes, and Reflection [0.6015898117103066]
本稿では,2年生のデータベースシステムモジュールにおいて,AIを意識したAIテストアセスメントの設計と実装から教訓を報告する。
本設計は,(1) 学生が原点回答を文書化し,自作の回答を作成し,原点出力を評価する構造化三部応答形式(X1-X2-X3) と,(2) 原点課題を現代GenAIツールに対してストレステストするAI対応質問設計プロセスの2つを組み合わせた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-02T22:42:55Z) - Beyond Detection: Redesigning Assessment and Governande of Generative AI at the Universidad Politécnica de Madrid (UPM) [39.92037610044293]
ほとんどの機関は、AI検出、盗作、学術的整合性、学生の努力の減少を防御として想定している。
先駆的な大学の他のグループは、より深い採用を追求しており、予防や制裁に基づく政策が成立しないと仮定している。
大学が必要とするものは、GenAI利用のためのコースごとのルールを明確化するための協調的な取り組みである。
UPMは、戦略的かつ持続可能なAIポリシと、およそ6次元の構造を持つ採用フレームワークを開発している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-04T18:04:50Z) - Framing, Judging, Steering: An Assessable Competency Model for Teach-ing Students to Reason With Generative AI [47.027290803102666]
生産的AI利用を3つの評価可能なスキルに分解する能力モデルであるCoRe-3(Co-Reasoning)を提案する。
理論上のスキルを基盤として、5つのテスト可能な提案を述べ、それらをCoReasoningLabでインスタンス化します。
人為的な合意と成果が次々に行われます。私たちは、計測器、データ、プロトコルをリリースします。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-04T10:25:31Z) - A Discipline-Agnostic AI Literacy Course for Academic Research: Architecture, Pedagogy, and Implementation [0.0]
ジェネレーティブAIを学術リテラシーに迅速に統合するためには、学生にツールの習熟度だけでなく、専門的な聴衆に奉仕する技術AI開発コースと、持続的で実践ベースの能力の厳格な研究が要求される短い一般リテラシー介入という2つの極に、これらのツールを責任を持って使用するという批判的な判断を、カリキュラムが要求される。
本稿では、厳格なAI支援文学レビューに必要な不足する能力に対処する、リーハイ大学におけるコースの設計、理性、実装について報告する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-29T21:47:00Z) - The Essentials of AI for Life and Society: A Full-Scale AI Literacy Course Accessible to All [24.73412561623108]
2023年秋、我々はThe Essentials of AI for Life and Society (CS 109)という新しいAIリテラシークラスを導入した。
本報告では,本科の大規模3科目(CS 309)への大幅な拡大について述べる。
本稿では、そのコースの進化、教育的構造、そして中核的なAIリテラシーコースの開発で学んだ教訓について詳述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-30T21:33:44Z) - Exploring EFL Secondary Students' AI-generated Text Editing While Composition Writing [2.8109476541924234]
生成人工知能(Generative Artificial Intelligence)は、外国語の学生としての英語の書き方を変えつつある。
本研究では,説明書作成タスクを完了すると,学生がAI生成テキストをどのように統合し,修正するかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-13T03:46:00Z) - A Multi-Year Grey Literature Review on AI-assisted Test Automation [46.97326049485643]
テスト自動化(TA)技術は、ソフトウェアエンジニアリングの品質保証には不可欠だが、制限に直面している。
業界でAIが広く使われていることを考えると、真実の情報源はグレー文学だけでなく、専門家の心にも当てはまる。
この研究は、グレーの文献を調査し、AIがTAでどのように採用されているかを調査し、解決する問題、そのソリューション、利用可能なツールに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-12T15:26:36Z) - Teaching Fairness, Accountability, Confidentiality, and Transparency in
Artificial Intelligence through the Lens of Reproducibility [38.87910190291545]
本稿では,アムステルダム大学における,公正性,説明責任性,信頼度,人工知能の透明性(FACT-AI)に関する技術的,大学院レベルのコースのセットアップについて説明する。
コースの焦点は、トップAIカンファレンスの既存のFACT-AIアルゴリズムに基づいたグループプロジェクトであり、彼らの経験に関するレポートを書くことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T10:58:35Z) - ProtoTransformer: A Meta-Learning Approach to Providing Student Feedback [54.142719510638614]
本稿では,フィードバックを数発の分類として提供するという課題について考察する。
メタラーナーは、インストラクターによるいくつかの例から、新しいプログラミング質問に関する学生のコードにフィードバックを与えるように適応します。
本手法は,第1段階の大学が提供したプログラムコースにおいて,16,000名の学生試験ソリューションに対するフィードバックの提供に成功している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-23T22:41:28Z)
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。