Daily Arxiv

Esta página recopila y organiza artículos sobre inteligencia artificial publicados en todo el mundo.
La información aquí presentada se resume utilizando Google Gemini y el sitio se gestiona sin fines de lucro.
Los derechos de autor de los artículos pertenecen a sus autores y a las instituciones correspondientes; al compartir el contenido, basta con citar la fuente.

De herramienta pasiva a compañero sociocognitivo: un marco conceptual para la IA agencial en el aprendizaje colaborativo humano-IA

Created by
  • Haebom

Autor

Lixiang Yan

Describir

Este artículo aborda el papel evolutivo de la inteligencia artificial (IA) en la educación, destacando su potencial para ir más allá de las meras herramientas educativas y participar activamente en el proceso de aprendizaje. Específicamente, destaca la falta de un marco conceptual sólido para comprender, diseñar y evaluar el paradigma emergente de la interacción humano-IA, impulsado por la aparición de agentes de IA autónomos y orientados a objetivos. Este artículo propone el marco APCP, un novedoso marco conceptual que describe la transición de la IA de herramienta a socio colaborador. Distingue entre cuatro niveles de agencia de la IA (herramienta adaptativa, facilitador proactivo, co-aprendiz y colaborador par) y proporciona un vocabulario estructural para analizar los roles y responsabilidades cambiantes entre humanos y agentes de IA. Además, a través de una discusión filosófica sobre si la IA es realmente un colaborador, argumenta que si bien la IA puede no lograr una asociación verdaderamente subjetiva, puede diseñarse como un colaborador funcional altamente efectivo. Este artículo ofrece implicaciones para el futuro de la pedagogía, el diseño instruccional y la investigación educativa en IA.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Presentamos un nuevo marco conceptual (marco APCP) que amplía el papel de la IA en la educación, desde herramienta hasta socio colaborador.
Al distinguir el nivel de agencia de la IA en el aprendizaje colaborativo entre humanos e IA, proporcionamos direcciones específicas para el diseño y la evaluación educativa.
Destaca el potencial de colaboración funcional entre la IA y destaca la importancia de crear un entorno de aprendizaje que aproveche las fortalezas complementarias de los humanos y la IA.
Presentando direcciones futuras para la investigación en educación en IA.
Limitations:
Falta de investigación empírica sobre la aplicación práctica y la eficacia del marco APCP.
La necesidad de una discusión filosófica más profunda sobre la “verdadera cooperación” de la IA.
Es necesario examinar la generalización en diferentes tipos de sistemas de IA y entornos de aprendizaje.
👍