学生のAI能力の測定:教育心理学の観点を統合した多次元スケールの開発と検証

科学分野:

• 教育技術
• 教育における人工知能
• サイコメトリクス

背景:

• K-12教育に人工知能 (AI) の迅速な統合は,学生のAI能力の評価を必要としています.
• ユネスコのAI能力フレームワークは,AI能力の認知的,感情的,倫理的,技術的な側面を強調しています.
• 既存の評価のギャップは,教育者がAI主導の学習環境に対する生徒の準備を保証することを妨げています.

研究 の 目的:

• K-12の生徒のAI能力を評価するためのAI能力スケール (AICS) を開発し,検証する.
• 人工知能の能力を4つの次元で運用する:人間中心のマインドセット,AIの倫理,AI技術とアプリケーション,AIシステム設計.

主な方法:

• カタールの高校生608人が参加しました
• 多段階の検証プロセスには,SEMを用いた専門家レビュー,因数分析 (EFA,CFA),信頼性テスト (Cronbach's alpha,複合信頼性),および妥当性評価 (収束,差別,名学) が含まれていた.
• 構造方程式モデリング (SEM) は,AIの能力次元間の関係を分析するために使用されました.

主要な成果:

• AI能力スケール (AICS) は強力な心理学的性質を示し,その有効性と信頼性を確認しました.
• SEMの結果は,総合的なAI能力とAI関連のキャリアに対する学生の関心との間に, 重要なポジティブな関連性を示した.
• 4つの概念化されたAI能力は 経験的に裏付けられました

結論:

• 検証されたAICSは,K-12教育における生徒のAI能力を評価するための強力なツールを提供します.
• このスケールは,教育者,研究者,政策立案者のカリキュラム開発,標的型介入,エビデンスベースのAI教育政策を支援します.
• 人工知能の能力の評価は 学生の倫理的,知的な関わり方を促す上で 極めて重要です