The Interplay of Learning, Analytics, and Artificial Intelligence in Education

要約

この論文では、AI、分析、学習プロセスの間の複雑な相互作用を強調しながら、学習と教育における AI の役割について多次元の視点を示します。
ここで私は、生成 AI に代表される、確率論的ツールとしての AI の一般的な狭い概念化に異議を唱え、AI の別の概念化の重要性を主張します。
私は人間の知能と人工情報処理の違い、AI アルゴリズムに固有の認知的多様性を強調し、AI は人間の学習を理解する手段としても機能すると仮定します。
AI を人間の知性の類似物とみなした初期学習科学と教育における AI の研究は、この観点から乖離しており、この関係を再燃させる必要性が生じています。
この論文では、教育における AI の 3 つのユニークな概念化を紹介しています。それは、人間の認知の外部化、人間の思考プロセスに影響を与える AI モデルの内部化、そして緊密に統合された人間と AI システムによる人間の認知の拡張です。
現在の研究と実践の例が 3 つの概念化の例として検討され、教育における各概念化の潜在的な価値と限界、そして今日の生成 AI ツールを取り巻く誇大宣伝に例示されているような、人間の認知を外部化することを強調しすぎることの危険性が強調されています。
この論文は、AI についての人々の教育や、AI が有効な世界において適切であり続けるための教育システムの革新を含む、より広範な教育アプローチの提唱で締めくくられています。

要約(オリジナル)

This paper presents a multi dimensional view of AI’s role in learning and education, emphasizing the intricate interplay between AI, analytics, and the learning processes. Here, I challenge the prevalent narrow conceptualization of AI as stochastic tools, as exemplified in generative AI, and argue for the importance of alternative conceptualisations of AI. I highlight the differences between human intelligence and artificial information processing, the cognitive diversity inherent in AI algorithms, and posit that AI can also serve as an instrument for understanding human learning. Early learning sciences and AI in Education research, which saw AI as an analogy for human intelligence, have diverged from this perspective, prompting a need to rekindle this connection. The paper presents three unique conceptualizations of AI in education: the externalization of human cognition, the internalization of AI models to influence human thought processes, and the extension of human cognition via tightly integrated human-AI systems. Examples from current research and practice are examined as instances of the three conceptualisations, highlighting the potential value and limitations of each conceptualisation for education, as well as the perils of overemphasis on externalising human cognition as exemplified in today’s hype surrounding generative AI tools. The paper concludes with an advocacy for a broader educational approach that includes educating people about AI and innovating educational systems to remain relevant in an AI enabled world.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google