人工知能（AI）の本質を社会人が短期間で理解するための教授法
2020年6月30日
「Information Engineering Express Volume 6. Number 1」掲載論文 ＜共著：瀬谷啓介、小林延至、白坂成功＞
【原文タイトル】
Teaching Method for Non-technical Adult Learners to Gain an Authentic Understanding of AI within a Day
【日本語要約】
本論文では、人工知能（AI）の本質を短期間で学びたいと考えている社会人に効果的な教授法を提案し、その分析・評価を行いました。先行研究では、技術関連の議論に貢献したいと考えている非技術系のビジネスパーソンが存在すること、そして、彼らがリアルなプログラミングツールを用いてテクノロジー学習することを望んでいることが明らかにされています。そのニーズに対し本論文では、AIの歴史に紐づいたストーリー、視覚的なフィードバック、非技術系人材が取り組みやすいアジャイル型の演習から構成される新たな教育手法を提案し、期待値理論に基づいた事前事後の調査回答をT検定とオープンコーディング・メソッドを使ってその有効性について分析、評価を行いました。結果、提案した教育手法が、人工知能（AI）の主要な技術概念を学習者が1日程度で理解することを効果的に支援可能なこと、また、人工知能（AI）を理解できそうだという学習者の成功期待や価値期待をマイナスからプラスに飛躍的に向上させることを確認しました。学習者の成功期待や価値期待の高さは、学習者が将来AIの理解をさらに深めていくパフォーマンスを占うものであり、非常に重要な成果の一つであると考えられます。
【原文要約】
This study proposes and evaluates an effective teaching method for non-technical adults who want to gain an authentic understanding of artificial intelligence (AI) within a short time budget. Recent studies have revealed the existence of non-technical business professionals who want to improve their participation in technical discussions and identified their needs for learning technologies effectively using real programming tools. The proposed teaching method utilizes the story aligned with the history of AI, visual feedback, and agile practices to overcome the challenges the non-technical adults face. In this study, we evaluated the effectiveness of the proposed teaching method by the open coding method and by the paired t-test over the responses to the questions based on the expectancy-value theory before and after the lecture. We found that this teaching method effectively supported the learners to understand the core technical concepts of AI using authentic tools within a day. We also confirmed that the non-technical adult learners had significantly changed their attitude from initially negative to positive in terms of expected success and value in understanding AI, which is one of the essential outcomes for the learners as they predict the learner’s performance on understanding AI in the future.
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