[論文レビュー] Generativism: the new hybrid

B. Mairéad Pratschke|arXiv (Cornell University)|Sep 21, 2023

E-Learning and Knowledge ManagementComputer Science被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、生成的AI（GenAI）を社会的・構築的学習モデルに統合する新しい教育的枠組み「Generativism」を紹介する。デジタル教育フレームワークをAI連携に適応させたハイブリッド教育的戦略を提唱し、人間とAIの相互作用を通じた能動的知識構築を重視する。本研究の主な貢献は、AI時代の学習設計を再定義することにある。

ABSTRACT

Generative Artificial Intelligence (GenAI) in Education has in a few short months moved from being the topic of discussion around speculative education futures to a very concrete reality. It is clear that the future of education, as all industries, is collaboration with GenAI. GenAI attributes make it well suited for social and constructivist approaches to learning that value collaboration, community and the construction of knowledge and skills through active learning. This article presents an approach to designing education in collaboration with GenAI, based on digital education frameworks adapted for this new hybrid of the AI age.

研究の動機と目的

• 生成的AIの教育分野への急速な統合に対応するため、構造的な教育的フレームワークを提唱すること。
• GenAIによって強化された共同的・コミュニティベースの学習モデルを中心に教育的設計を再構築すること。
• 既存のデジタル教育フレームワークを、生成的AIの独自の特徴に適合させる。
• 予想上のAIの未来から、実用的でスケーラブルなAI補強型学習環境への移行を支援すること。
• 教育分野における持続可能な人間とAIの協働の理論的・実践的基盤を確立すること。

提案手法

• 生成的AIを共同学習者および共同創造者として統合するように、既存のデジタル教育フレームワークを適応すること。
• 協働、コミュニティ参加、AIとの相互作用を通じた知識構築を重視する学習環境を設計すること。
• 社会的学習理論および構築的学習理論の原則を、教育現場におけるGenAI統合をガイドするものとして適用すること。
• 学習者とGenAIとの間で反復的・対話的・内省的なプロセスを核とする教育的活動を構造化すること。
• 人間とAIの共同創造のハイブリッドモデルを図示するための視覚的フレームワーク（5図）を用いること。
• GenAIを道具としてではなく、構築的認識論に整合した学習プロセスの動的参加者として位置づけること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 生成的AIを社会的・構築的学習モデルに意味的に統合する方法は何か？
• RQ2 人間とAIの協働による知識構築を支援する教育的フレームワークとして、どのモデルが最適か？
• RQ3 GenAIは、学習環境における従来の教育的役割をどのように変容させるか？
• RQ4 デジタル教育フレームワークは、生成的AIの独自の利点にどのように適合させられるか？
• RQ5 教育プロセスにおいてGenAIを共同創造者として扱うと、どのような意味合いが生じるか？

主な発見

• 生成的AIはもう単なる予想上の未来ではなく、教育分野における現実の存在となり、新たな教育的モデルの必要性が生じている。
• 提唱されたGenerativismフレームワークは、人間とGenAIの間で協働的・共同創造的なプロセスとして学びを再発明することに成功した。
• GenAIは対話とフィードバックを通じた動的で反復的な知識構築を可能にすることで、能動的学習を支援する。
• ハイブリッドモデルは、人間とAIの間で認知的作業を分散させることで、コミュニティベースの学習を強化する。
• このフレームワークは、理論的根拠に基づいたスケーラブルなアプローチを提供し、多様な教育的文脈へのGenAI統合を可能にする。
• GenAIの統合は、学習者の自律性、内省、共有された意味の創出を重視するため、構築的原則と整合する。