要約
若い世代は、インテリジェントなテクノロジーによってますます形作られる世界で成長しており、それらを批判的に理解しナビゲートするためのスキルを開発するために初期のAIリテラシーを重要にしています。
ただし、この分野の教育は、ツールベースの学習を強調し、基礎となる概念を理解することよりも使用を優先します。
この知識の欠如は、非専門家、特に子どもたち、誤解、非現実的な期待、およびバイアスやステレオタイプを認識する際の困難になりやすいことになります。
このホワイトペーパーでは、プライマリカリキュラムに密接に関連し、関心のあるコア数学的要素を構築し、AIの概念化、データ表現、分類推論、および評価を強化することにより、小学生の基本的なAIリテラシーを促進する構造化された複製可能な教育アプローチを提案します。
私たちのアプローチの有効性を評価するために、2つのクラスで31人の5年生の学生との実証研究を実施し、テスト後と満足度調査を通じて進捗を評価しました。
私たちの結果は、用語の理解と使用法の改善、特徴の説明、論理的推論、評価スキルを示しており、学生は意思決定プロセスとその制限のより深い理解を示しています。
さらに、このアプローチは魅力的であることが証明され、学生は特にAIの概念を現実世界の推論に結びつける活動を楽しんでいます。
材料:https://github.com/tail-unica/ai-literacy-primary-ed。
要約(オリジナル)
Younger generations are growing up in a world increasingly shaped by intelligent technologies, making early AI literacy crucial for developing the skills to critically understand and navigate them. However, education in this field often emphasizes tool-based learning, prioritizing usage over understanding the underlying concepts. This lack of knowledge leaves non-experts, especially children, prone to misconceptions, unrealistic expectations, and difficulties in recognizing biases and stereotypes. In this paper, we propose a structured and replicable teaching approach that fosters foundational AI literacy in primary students, by building upon core mathematical elements closely connected to and of interest in primary curricula, to strengthen conceptualization, data representation, classification reasoning, and evaluation of AI. To assess the effectiveness of our approach, we conducted an empirical study with thirty-one fifth-grade students across two classes, evaluating their progress through a post-test and a satisfaction survey. Our results indicate improvements in terminology understanding and usage, features description, logical reasoning, and evaluative skills, with students showing a deeper comprehension of decision-making processes and their limitations. Moreover, the approach proved engaging, with students particularly enjoying activities that linked AI concepts to real-world reasoning. Materials: https://github.com/tail-unica/ai-literacy-primary-ed.
arxiv情報
著者 | Maria Cristina Carrisi,Mirko Marras,Sara Vergallo |
発行日 | 2025-05-27 16:23:57+00:00 |
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