Fostering critical thinkers and future designers: Design fiction pedagogy in AI education
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
The pervasive impact of artificial intelligence (AI) on society underscores the critical need for comprehensive AI education, particularly for young students. This study investigates how design fiction pedagogy (DFP) may enhance K-12 AI education by fostering understanding of AI and encouraging critical thinking about its social impact. Grounded in constructivist and constructionist theories, DFP integrates speculative design and narrative learning to provide an interdisciplinary pedagogical approach. The DFP model, which consists of seven pedagogical steps—researching a problem, designing a prototype, creating a future context, building a narrative, sharing with stakeholders, reflecting on ethical considerations, and evaluating and redesigning—was implemented through two separate week-long AI education camps in Ontario, Canada. Using a qualitative case study approach, we examined how DFP supports upper elementary students in grasping AI concepts and AI’s social impact. The findings indicate that, by integrating technical principles, ethical considerations, and futuristic thinking about human-AI interactions, DFP helps students develop a deeper understanding of AI while fostering creativity, critical thinking, and futuristic thinking—skills essential for the responsible development and use of AI. Consequently, DFP emerges as a promising approach for an AI education that integrates technical knowledge with ethical considerations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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