From Digital Storytelling to Design Fiction: Pedagogical Innovations in AI Education for K-12
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In today’s world, AI is not just for experts—it is woven into our daily lives. This makes it essential for students, even at the K–12 level, to develop the skills and understanding to engage meaningfully with AI. This paper explores two narrative-based pedagogical approaches—Digital Storytelling (DST) and Design Fiction Pedagogy (DFP)—for AI education in K–12 contexts. We first compare DST and DFP’s theoretical foundations, educational goals, tools, and affordances. While DST fosters student creativity and digital literacy through personal narrative, DFP extends this by integrating speculative design and ethical reflection. Drawing on conceptual analysis and comparative case studies—Ng et al.’s (2022) implementation of DST in Hong Kong and a 2024 DFP-based AI camp in Ontario, Canada—we examine how each approach supports student understanding of AI. Findings suggest that while DST engages learners in creative storytelling, DFP offers deeper conceptual engagement with future-oriented thinking, critical design, and ethical inquiry. This study lays the foundation for further research into DFP’s potential in AI education and its applicability to other STEAM disciplines, promoting innovation in teaching methodologies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle