2 分で読了
0 views

MAILS — メタAIリテラシースケール:確立されたコンピテンシーモデルと心理的変容、メタコンピテンシーに基づくAIリテラシー質問紙の開発とテスト

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

会話で学ぶAI論文

ケントくん

博士!最近話題のAIリテラシーって何なんだろう?

マカセロ博士

うむ、それはAI技術を理解し、適切に使うための能力のことじゃ。MAILSという新しい質問紙がそれを評価するために開発されたんじゃよ。

ケントくん

質問紙ってテストみたいなもの?どうしてそんなのが必要なんだろう。

マカセロ博士

的確にAIを利用するために、人々がどの程度の理解を持っているかを客観的に評価する必要があるのじゃ。このMAILSはそれを支援するんじゃよ。

記事本文

MAILS(Meta AI Literacy Scale)は、確立されたコンピテンシーモデルと心理的変容、メタコンピテンシーに基づいて開発されたAIリテラシー質問紙です。この質問紙は、人々のAI技術に対する理解度や適切な利用のための能力を測ることを目的としています。

引用情報

著者情報:未提供

引用先の論文名:MAILS — Meta AI Literacy Scale: Development and Testing of an AI Literacy Questionnaire Based on Well-Founded Competency Models and Psychological Change- and Meta-Competencies

ジャーナル名:未提供

出版年:未提供

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
事前学習された基盤モデルの包括的調査:BERTからChatGPTまでの歴史 A Comprehensive Survey on Pretrained Foundation Models: A History from BERT to ChatGPT
次の記事
Shapley Banditsによる適応型ソーシャル・エクササイズゲームの公平性向上
(Improving Fairness in Adaptive Social Exergames via Shapley Bandits)
関連記事
人間の声による不適切行動検出のための新規ラベル付き音声データセット
(A Novel Labeled Human Voice Signal Dataset for Misbehavior Detection)
検出器シグネチャ生成のための深層生成モデルの分類レビュー
(Deep Generative Models for Detector Signature Simulation: A Taxonomic Review)
建物被害評価のための説明可能なAI設計に資する人間の説明戦略の特徴づけ
(Characterizing Human Explanation Strategies to Inform the Design of Explainable AI for Building Damage Assessment)
HeuriGym:LLMが作るヒューリスティクスのエージェント評価基盤
(HeuriGym: An Agentic Benchmark for LLM-Crafted Heuristics in Combinatorial Optimization)
全生成集合に対する深いポケット
(Deep pockets for all generating sets)
AUTOPET IIIチャレンジ:ResEncモデルのアンサンブルによる腫瘍病変セグメンテーション
(AUTOPET III CHALLENGE: TUMOR LESION SEGMENTATION USING RESENC-MODEL ENSEMBLE)
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか?

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
(Black hole/quantum machine learning correspondence)
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System)
DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications)

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に!
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか?

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む