A Scenario for the Future of AI and Technology in Public Education
Notice bibliographique
Résumé
Using narrative writing techniques, four authors use a “what if” approach to explore a future possible scenario, set in the year 2037, to reflect on looming changes in an increasingly technological human environment. The purpose of this imaginative exercise is not to pinpoint or predict future events, but to highlight large-scale forces that could push the future of learning in key directions. In this story, we follow a young student through a technology-me- diated experience of daily life. As they navigate their learning environment, we observe some of the challenges and opportunities that this student may face including personalized learning technologies, data tracking, and automated decision systems—all tools which come to firmly define this student’s envi- ronment and potential prospects. The authors follow the scenario by breaking down the major influences and forces behind this possible future reality. This analysis provides a view of the ethical dilemmas raised in such a future world and concludes with a series of proposed solutions: proactive governmental in- volvement, a reimagining of industry best practices, and an emphasis on con- text-aware, community-led, future-building initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,025 |
| Communication savante | 0,019 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».