論文の概要: Security Education in Higher Education through AI-Powered Gamification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.24778v1
- Date: Tue, 25 Aug 2026 16:18:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-26 14:09:35.094351
- Title: Security Education in Higher Education through AI-Powered Gamification
- Title（参考訳）: AIによるゲーミフィケーションによる高等教育におけるセキュリティ教育
- Abstract要約: サイバーセキュリティ教育は、AIによる攻撃がますます現実的になり、検出が難しくなっているため、より多くの課題に直面している。
高等教育における従来のビデオベースのサイバーセキュリティトレーニングは、低いエンゲージメントと限られた有効性の両方に悩まされることが多い。
本稿では,短時間でモバイルフレンドリーなゲームの開発を通じて,サイバーセキュリティ教育におけるAIによるゲーミフィケーションについて検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cybersecurity education is facing more challenges as AI-driven attacks are becoming increasingly realistic and difficult to detect. Traditional video-based cybersecurity training in higher education often suffers from both low engagement and limited effectiveness. This dilemma motivates educators to explore innovative approaches, such as AI-powered gamification, which can deliver engaging, meaningful, and personalized learning experiences. By presenting content in a more interactive and user-friendly way, these methods have the potential to significantly improve both learner engagement and educational outcomes. This paper explores AI-powered gamification in cybersecurity education through the development of several short, mobile-friendly games. These games cover a range of topics from password security to text and phone scam recognition, incorporate multiple gamification strategies, including quiz-based, narrative-based, and simulation-based designs, as well as interactive formats such as TikTok Mini-Games. We conducted a two-tiered evaluation with 59 college students (comprising 9 technical experts and 50 general users), and the results indicate the potential of AI-powered gamification to improve engagement and increase attention to cybersecurity topics in higher education.
- Abstract（参考訳）: サイバーセキュリティ教育は、AIによる攻撃がますます現実的になり、検出が難しくなっているため、より多くの課題に直面している。
高等教育における従来のビデオベースのサイバーセキュリティトレーニングは、低いエンゲージメントと限られた有効性の両方に悩まされることが多い。
このジレンマは、エンゲージメント、有意義、パーソナライズされた学習体験を提供するAIによるゲーミフィケーションのような革新的なアプローチを、教育者が探求する動機となっている。
よりインタラクティブでユーザフレンドリな方法でコンテンツを提示することで、学習者のエンゲージメントと教育成果の両方を大幅に改善する可能性がある。
本稿では,短時間でモバイルフレンドリーなゲームの開発を通じて,サイバーセキュリティ教育におけるAIによるゲーミフィケーションについて検討する。
これらのゲームは、パスワードのセキュリティからテキストや電話詐欺の認識まで幅広いトピックをカバーし、クイズベースの、物語ベースの、シミュレーションベースのデザインを含む複数のゲーミフィケーション戦略や、TikTok Mini-Gamesのようなインタラクティブなフォーマットを取り入れている。
59名の大学生(技術専門家9名,一般ユーザ50名)を対象に2段階評価を行った結果,AIを活用したゲーミフィケーションによるエンゲージメント向上と,高等教育におけるサイバーセキュリティトピックスへの注目の高まりが示唆された。
関連論文リスト
- AI-Enabled Serious Games: Integrating Intelligence and Adaptivity in Training Systems [0.0]
シリアスゲームは、医療、防衛、教育といった分野の学習や訓練に広く使われている。
人工知能(AI)の最近の進歩は、これらの制限に対処する新しい能力を導入している。
この章では、現代AIアプローチが真剣なゲームにおけるリアルタイムの教育適応をどのようにサポートするかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-21T03:48:31Z) - International AI Safety Report 2025: First Key Update: Capabilities and Risk Implications [118.49965571969089]
今回のアップデートは、AIの能力が最初のAI Safety Reportからどのように改善されたかを調べるものだ。
重大な新たな証拠が評価を更新する重要なリスク領域に焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-15T15:13:49Z) - Computational Safety for Generative AI: A Signal Processing Perspective [65.268245109828]
計算安全性は、GenAIにおける安全性の定量的評価、定式化、研究を可能にする数学的枠組みである。
ジェイルブレイクによる悪意のあるプロンプトを検出するために, 感度解析と損失景観解析がいかに有効かを示す。
我々は、AIの安全性における信号処理の鍵となる研究課題、機会、そして重要な役割について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-18T02:26:50Z) - A Case Study in Gamification for a Cybersecurity Education Program: A Game for Cryptography [0.0]
ゲーミフィケーションは実践的なハンズオン体験を提供する革新的なアプローチを提供する。
本稿では,ゲーミフィケーション暗号教育ツールの実例について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-10T17:36:46Z) - Open Problems in Machine Unlearning for AI Safety [61.43515658834902]
特定の種類の知識を選択的に忘れたり、抑圧したりするマシンアンラーニングは、プライバシとデータ削除タスクの約束を示している。
本稿では,アンラーニングがAI安全性の包括的ソリューションとして機能することを防止するための重要な制約を特定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-09T03:59:10Z) - Ontology-Aware RAG for Improved Question-Answering in Cybersecurity Education [13.838970688067725]
AIによる質問応答(QA)システムは、サイバーセキュリティの問題解決における不確実性を積極的に管理することができる。
大規模言語モデル(LLM)は、高度な言語理解とユーザエンゲージメントを提供するAI駆動のQAシステムで注目を集めている。
我々は,サイバーセキュリティ教育における信頼性および安全性の高いQAシステムを開発するための,オントロジー対応検索強化世代(RAG)アプローチであるCyberRAGを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-10T21:52:35Z) - Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
我々は人間の知恵について知られているものを調べ、そのAIのビジョンをスケッチする。
AIシステムは特にメタ認知に苦しむ。
スマートAIのベンチマーク、トレーニング、実装について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z) - Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI [52.138044013005]
生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、製品アプリケーションにますます統合される。
新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点を当てる。
レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。
この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-23T10:18:10Z) - From MOOC to MAIC: Reshaping Online Teaching and Learning through LLM-driven Agents [78.15899922698631]
MAIC(Massive AI-empowered Course)は、LLM駆動のマルチエージェントシステムを活用して、AIが強化された教室を構築するオンライン教育の新たな形態である。
中国一の大学である清華大学で予備的な実験を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-05T13:22:51Z) - Bringing Generative AI to Adaptive Learning in Education [58.690250000579496]
我々は、生成AIと適応学習の交差研究に光を当てた。
我々は、この連合が教育における次の段階の学習形式の発展に大きく貢献するだろうと論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-02T23:54:51Z) - Artificial Intelligence Ethics Education in Cybersecurity: Challenges
and Opportunities: a focus group report [10.547686057159309]
サイバーセキュリティにおけるAIツールの出現は多くの機会と不確実性を生み出している。
AIサイバーセキュリティ作業における“ブラックボックス”の精神の理解も、最も重要である。
将来のAI教育者や実践者は、厳格な技術トレーニングカリキュラムを実装することで、これらの問題に対処する必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-02T00:08:07Z) - Security and Privacy for Artificial Intelligence: Opportunities and
Challenges [11.368470074697747]
近年、ほとんどのAIモデルは高度なハッキング技術に弱い。
この課題は、敵AIの研究努力を共同で進めるきっかけとなった。
我々は、AIアプリケーションに対する敵攻撃を実証する総合的なサイバーセキュリティレビューを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-09T06:06:13Z)
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。