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AIリテラシーまたは人工知能リテラシーとは、 AIアプリケーションを理解し、使用し、監視し、批判的に検討する能力です。 [1]この用語は通常、一般の人々、特にAIに精通していない人々にスキルと知識を教えることを指します。[1]
AIリテラシーは、学校や大学の学生にとって不可欠です。[1] [2] AIは、自動運転車やバーチャルアシスタントなど、さまざまなアプリケーションに採用されています。これらのツールのユーザーは、情報に基づいた意思決定を行える必要があります。AIリテラシーは、学生の将来の雇用見通しにも影響を与える可能性があります。[1]
定義
AIリテラシーの最も初期かつ最も一般的な定義の1つは、「個人がAI技術を批判的に評価し、AIと効果的にコミュニケーションおよびコラボレーションし、オンライン、家庭、職場でAIをツールとして使用できるようにする一連の能力」であるというものでした。[3]
その後の定義には、AIアプリケーションを理解し、使用し、監視し、批判的に検討する能力[1] 、またはAIを理解、使用、評価し、倫理的に操作する能力が含まれます。[2]
AIリテラシーは他の形態のリテラシーと関連している。AIリテラシーにはデジタルリテラシーが必要であるが、科学的リテラシーや計算リテラシーがAIリテラシーに影響を与える可能性がある。データリテラシーもAIリテラシーとかなり重複している。[3]
カテゴリー
AIリテラシーには、人工知能の仕組みに関する理論的理解、人工知能技術の利用、人工知能とその倫理に対する批判的評価など、複数のカテゴリが含まれます。[2]
AIを知り理解する
AIに関する知識と理解とは、人工知能とは何か、どのように機能するかについての基本的な理解を指します。これには、機械学習アルゴリズムとAIシステムに存在する限界とバイアスに関する知識が含まれます。[2] AIを知り理解しているユーザーは、認知システム、ロボット工学、機械学習など、人工知能を使用するさまざまなテクノロジーに精通している必要があります。[3]
AIの使用と応用
AIの活用と応用とは、AIツールを使用して問題を解決し、プログラミングやビッグデータの分析などのタスクを実行する能力を指します。[2]
AIの評価と作成
評価と創造とは、AIシステムの品質と信頼性を批判的に評価する能力を指します。また、公正で倫理的なAIシステムを設計および構築することを指します。[2]正しく評価するためには、ユーザーはAIがどの分野で強く、どの分野で弱いかを学ぶ必要があります。[3]
AI倫理
AI倫理とは、AIの道徳的意味を理解し、AIツールの使用に関して情報に基づいた意思決定を行うことを指します。[2]この領域には、次のような考慮事項が含まれます。
- 説明責任：AIシステムの運用と倫理的理想の遵守についてAI関係者に説明責任を負わせる。[4]
- 正確性：アルゴリズムとデータにおけるエラーと不確実性の原因を特定し報告する。[4]
- 監査可能性：透明性のある情報共有を通じて、他の当事者がアルゴリズムの動作を監査および評価できるようにします。[4]
- 説明可能性：アルゴリズムの判断とその基礎となるデータが簡単な言語で提示できることを確認します。[4]
- 公平性：偏見を防ぎ、多様な視点を考慮する。[4]そのためには、その分野の研究者の多様性を高める必要がある。 [5]
- 人間中心性と幸福：AIの開発と展開において人間の幸福を優先する。[4]
- 人権の整合：技術が国際的に認められた人権を侵害しないことを保証する。[4]
- 包括性: AI を誰もが利用できるようにします。
- 進歩: 価値の高い取り組みを選択する。[4]
- 責任、説明責任、透明性：責任、説明責任、公平性を通じて信頼を育みます。[4]
- 堅牢性とセキュリティ：AIシステムを安全かつセキュアにし、改ざんやデータ侵害に対して耐性を持たせます。[4]
- 持続可能性：長期的かつ有益な利益を生み出す実装を選択します。[4]
AIの有効化
プログラミングや統計などの関連知識やスキルを開発することでAIをサポートします。 [2]
AIリテラシーの促進
いくつかの政府は、成人を含め、AIリテラシーを促進する必要性を認識しています。そのようなプログラムは、米国、中国、ドイツ、フィンランドで公開されています。[1]一般向けのプログラムは通常、短くて理解しやすいオンライン学習ユニットで構成されています。子供向けのプログラムは通常、プロジェクトベースです。大学の学生向けのプログラムは、研究分野に応じて、学生の特定の専門的ニーズに対応することがよくあります。[1]教育システムを超えて、AIリテラシーは、たとえば博物館などのコミュニティでも開発できます。[6]
学校
学校ではAIリテラシーを促進するために多様な教育法が用いられている。 [7]これらには以下が含まれる。
- インテリジェントエージェントによるチューリングテストの実行
- チャットボットの作成
- Blocklyベースのプログラミングを使用してアプリを構築する
- プロジェクトベースの学習
- ロボットを作る
- データの視覚化
- AIモデルのトレーニング
人工知能のカリキュラムは、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどのトピックに対する学生の理解を向上させることができます。[8]
ケーススタディ: DAILY
DAILy（Developing AI Literacy）プログラムは、MITとボストン大学が中学生のAIリテラシーを高めることを目的として開発した。このプログラムは30時間のワークショップとして構成されており、人工知能入門、論理システム（決定木）、教師あり学習、ニューラルネットワーク、計算学習、ディープフェイク、自然言語ジェネレーターなどのトピックが含まれている。学生は各トピックの道徳的および社会的影響と職業的影響を検討する。[9]
高等教育
21世紀の10年以前は、人工知能は主にSTEMコースで研究されていました。その後、人工知能教育、特にAIリテラシーを促進するためのプロジェクトが登場しました。[2]ほとんどのコースは、人工知能とは何か、どこから来たのか、何ができて何ができないのかなどの基本的な質問を扱う1つ以上の学習ユニットから始まります。ほとんどのコースでは、機械学習とディープラーニングについても言及しています。一部のコースでは、人工知能の道徳的問題を扱っています。[1]
ケーススタディ: フロリダ大学
フロリダ大学では、すべての分野のカリキュラムに人工知能を取り入れる包括的な取り組みが行われました。この取り組みの目的は、大学生に21世紀の労働市場に必要なスキルを提供することでした。[2]プロジェクトの一環として、100人以上の新しい教員が採用されました。各学生は、基本的な人工知能コースと倫理、情報、テクノロジーのコースを修了することが求められました。各学生は、医学やビジネスを含むさまざまな学術分野から追加のコースを選択しました。3つのコースすべてを修了した学生は、公式の証明書を取得しました。[2]
この移行に伴い、大学での実践的な学習も増加しました。産業界と連携したコースが開催され、学生と産業界の専門家がAIツールの助けを借りて、現実世界の問題を一緒に解決しようとしました。[2]
このプログラムを監督するために、既存および新規のコースを分析し、各コースでカバーされる識字能力の領域をマッピングするチームが結成されました。各コースは関連する識字能力の領域によって識別され、学生は自分に合ったコースを選択でき、管理者は特定の領域におけるギャップや欠陥を検出できました。[2]
参照
参考文献
- ^ abcdefgh Laupichler, Matthias Carl; Aster, Alexandra; Schirch, Jana; Raupach, Tobias (2022). 「高等教育および成人教育における人工知能リテラシー：スコーピング文献レビュー」.コンピューターと教育：人工知能. 3：100101. doi：10.1016/j.caeai.2022.100101 .
- ^ abcdefghijklm Southworth, Jane; Migliaccio, Kati; Glover, Joe; Glover, Ja'Net; Reed, David; McCarty, Christopher; Brendemuhl, Joel; Thomas, Aaron (2023). 「カリキュラム全体にわたるAIモデルの開発：AIリテラシーのイノベーションによる高等教育環境の変革」.コンピューターと教育：人工知能. 4：100127. doi：10.1016/j.caeai.2023.100127 .
- ^ abcd Long, Duri; Magerko, Brian (2020). 「AIリテラシーとは何か？能力と設計上の考慮事項」。2020 CHI コンピューティングシステムにおけるヒューマンファクターに関する会議議事録。ACM。pp . 1–16。doi :10.1145/ 3313831.3376727。ISBN 978-1-4503-6708-0。
- ^ abcdefghijk Chan、Cecilia Ka Yuk (2023-07-07). 「大学の教育と学習のための包括的なAIポリシー教育フレームワーク」。国際高等教育教育技術ジャーナル。20 (1). arXiv : 2305.00280 . doi : 10.1186/s41239-023-00408-3 . ISSN 2365-9440 .
- ^ Posner, Tess; Fei-Fei, Li (2020-12-09). 「AIは世界を変える、だから今こそAIを変える時だ」. Nature . 588 (7837): S118. Bibcode :2020Natur.588S.118P. doi :10.1038/d41586-020-03412-z. ISSN 0028-0836.
- ^ Long, Duri; Blunt, Takeria; Magerko, Brian (2021-10-13). 「インフォーマル学習スペース向けのAIリテラシー展示の共同設計」。Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction . 5 (CSCW2): 1–35. doi :10.1145/3476034. ISSN 2573-0142.
- ^ ン、デイビー・ツィズ・キット;レオン、ジャック・カ・ロック。チュー、サミュエル・カイ・ワー。チャオ、マギー・シェン（2021）。 「AI リテラシーの概念化: 探索的レビュー」。コンピュータと教育: 人工知能。2 : 100041.doi : 10.1016 /j.caeai.2021.100041。
- ^ Su, Jiahong; Zhong, Yuchun; Ng, Davy Tsz Kit (2022). 「アジア太平洋地域のK-12レベルでAIを教える教育アプローチに関する文献のメタレビュー」。コンピューターと教育：人工知能。3 ：100065。doi ： 10.1016 / j.caeai.2022.100065。
- ^ Lee, Irene; Ali, Safinah; Zhang, Helen; DiPaola, Daniella; Breazeal, Cynthia (2021). 「中学生の AI リテラシーの育成」。第 52 回 ACM コンピュータサイエンス教育技術シンポジウム議事録。ACM。pp. 191–197。doi :10.1145 / 3408877.3432513。ISBN 978-1-4503-8062-1。
外部リンク
- Times Higher Education: AI リテラシー スキルをどのように教えることができるでしょうか?