人工智能教育:通往更包容领域的道路

E. Freitas, I. Bittencourt, Seiji Isotani, Leonardo Marques, Diego Dermeval, Alan Silva, R. F. Mello
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摘要

人工智能(ai)领域有潜力改善教学和学习,例如,通过分析教育环境中产生的数据。此外,它还可能加剧不平等,因为它要求学生和教师能够使用这些工具生成和分析数据所需的基础设施(智能手机或电脑)。然而,对世界各地的许多学生来说,获得这样的基础设施并不是现实。为了阐明这一问题,本文通过系统映射(MS)研究,调查了在教育中使用人工智能进行更具包容性的数据分析的举措,特别是在连接资源很少的情况下。我们发现这些计划很少,而且集中在数据分析任务的第一阶段:数据收集。基于MS的结果,我们提出了一套建议,供研究人员使用人工智能对教育数据进行更全面的分析。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Inteligência Artificial para Educação: Um Caminho para um Campo mais Inclusivo
A área de Inteligência Artificial (IA) tem potencial para melhorar o ensino e a aprendizagem, por exemplo, por meio da análise de dados produzidos em ambientes educacionais. Além disso, também pode agravar a desigualdade, pois exige que alunos e instrutores tenham acesso à infraestrutura (smartphones ou computadores) exigida pela maioria dessas ferramentas para gerar e analisar dados. No entanto, o acesso a tal infraestrutura não é uma realidade para muitos estudantes ao redor do mundo. Para lançar luz sobre esse problema, este artigo investiga, por meio de um Estudo de Mapeamento Sistemático (MS), iniciativas que permitem uma análise de dados mais inclusiva usando IA na educação, especialmente em cenários com poucos recursos de conectividade. Identificamos que essas iniciativas são escassas e estão focadas na primeira fase da tarefa de análise de dados: a coleta de dados. Com base nos resultados do MS, propomos um conjunto de recomendações para os pesquisadores oferecerem direções para uma análise mais inclusiva de dados educacionais usando IA.
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