Preserving Teacher and Student Agency: Insights from a Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This chapter is a comprehensive literature review that explores the influence of artificial intelligence (AI) on education and its implications for human agency. It begins by highlighting the potential advantages of incorporating AI in education, such as intelligent tutoring, learning assessment, and dropout prevention. The chapter then raises important questions regarding the roles of teachers and students in an AI-driven education system, contemplating whether AI can replace or enhance the capabilities of human educators. These inquiries initiate a discussion on the ethical considerations surrounding the deployment of AI in education. To provide necessary context, the chapter offers definitions of AI in education and introduces two theoretical frameworks: the technician system theory and the concept of agency. The technician system theory suggests that as AI systems become more sophisticated, there is a risk of neglecting the complexity of teaching techniques and the expertise of human educators. The concept of agency is then presented as a means to comprehend and position human activity in relation to AI systems. The chapter explores agency from both the computer science and social science perspectives, emphasising the autonomy and decision-making abilities of both AI systems and individuals. With the focus on identifying AI applications that may limit teacher and student agency, the findings reveal that the integration of AI systems in education can lead to power imbalances and reduce the decision-making authority of teachers, shifting expertise to programmers and system designers. Likewise, student agency can be compromised by AI systems, particularly in task assignment and gamification. Ultimately, this chapter underscores the significance of preserving human agency in the context of AI in education. It advocates for the design and implementation of AI-based tools that enhance agency rather than restrict it. The findings of the literature review shed light on the ethical implications and challenges associated with maintaining agency in the era of AI in education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».