AI Governance Deficiency: A Barrier to Industry 4.0 Readiness
Notice bibliographique
Résumé
I am a doctoral candidate of the Swiss School of Business and Management (SSBM) and learning consultant researching the integration of Artificial Intelligence (AI) in teaching and learning. My work — documented in my concept note (Tse, 2024) and dissertation proposal (Tse, 2025) — focuses on Ontario’s community colleges’ readiness for the Fourth Industrial Revolution (Industry 4.0). My research reveals significant ethical and social challenges that directly impact both teaching practices and learning outcomes. This assignment is divided into two parts: · Part 1 outlines the ethical and social challenges stemming from AI governance deficiencies in education. · Part 2 introduces a comprehensive, AI-specific governance framework to measure and address these challenges, aiming to provide structured guidance for AI adoption in education. AI governance and leadership in educational institutions directly correlates with workforce readiness in Ontario communities. This study also introduces ConnectivAI, an extension of Connectivism (Siemens, 2005; Downes, 2010), to conceptualize AI's role in organizational learning, workforce training, and talent development. ConnectivAI expands Connectivism’s principles by leveraging generative and analytical AI to shape knowledge networks, enhance adaptability, and foster real-time human-AI interaction in education. Note The research methodology described in this document, including the AI-Readiness Index (ARI) and the G-PLANET-X framework, is currently in the proposal stage and awaits academic supervisor approval. As such, the framework and related metrics are preliminary constructs intended to guide future data collection and analysis.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».