AI Education and Design Fiction
Notice bibliographique
Résumé
As artificial intelligence (AI) increasingly permeates various sectors of society, it becomes crucial to develop educational approaches that prepare students for the concepts, applications, consequences and ethical considerations of AI. This dissertation investigates how current AI education strategies can be enhanced to better prepare K-12 students for the challenges associated with understanding and navigating AI’s impact on society. Specifically, it examines the potential of Design Fiction Pedagogy (DFP) in advancing AI education for addressing a gap in existing pedagogical methods. The research employs both theoretical studies and an empirical case study. The theoretical component develops a model of DFP, which integrates speculative design with narrative learning principles. The empirical investigation involves a case study of two separate week-long AI camps conducted in Ontario, Canada, where DFP was applied to engage students in exploring possible AI futures. Key findings reveal that design fiction, as a pedagogical method, may offer benefits for AI education. The DFP model has the potential to enhance AI education through its flexible adaptation in various settings. By integrating speculative design and narrative techniques, DFP makes abstract AI concepts and applications more accessible and relevant, fostering a deeper understanding among students. Additionally, it encourages students to consider the ethical implications and future impacts of AI technologies, promoting both ethical reflection and critical thinking. This approach may improve AI educational outcomes and equip students with the mindset and skills needed to navigate the applications and consequences of AI with a future-oriented perspective. By highlighting the potential of design fiction to bridge theoretical and practical aspects of AI, this research offers insights for educators and researchers aiming to prepare students for the challenges of a technology-driven future. DFP’s integration into AI education represents a step towards more engaging and effective teaching strategies. Further exploration and refinement of DFP is needed, to better understand its role in shaping educational practices and enhancing students’ readiness for an increasingly complex technological landscape.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».