Integration of artificial intelligence in national science curricula
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the integration of artificial intelligence (AI) in national science curricula across 21 countries, including Australia, Cyprus, Estonia, France, Finland, Greece, Hong Kong, India, Iceland, Ireland, Nepal, New Zealand, Norway, Ontario (Canada), Poland, Singapore, South Africa, South Korea, Sweden, the United Kingdom, and the United States. By analyzing these curricula, the research identifies the presence of AI-related knowledge, skills, and attitudes, providing a comprehensive understanding of how AI is embedded in educational frameworks. The findings reveal a strong emphasis on practical AI skills, interdisciplinary knowledge, ethical considerations, and societal impacts, preparing students to thrive in an AI-driven future. This comprehensive approach highlights AI’s transformative potential in education. The study emphasizes AI’s role in fostering problem-solving skills and active learning, underscoring the need for practical AI applications and comprehensive teacher training in AI concepts. The analysis also identifies gaps in the explicit mention of “artificial intelligence” itself, suggesting a broader focus on related concepts. Notably, AI is not frequently mentioned explicitly in the curricula but is often approached under the umbrella of information and communication technology in relation to science. Recommendations for enhancing AI integration include comprehensive teacher training, continuous curriculum evaluation, and the inclusion of the ethical and societal implications of AI. This research provides valuable insights for educators and policymakers, highlighting the need for a well-rounded curriculum that prepares students for the future challenges and opportunities presented by AI technologies.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».