面向 K-12 学生教授 AI 驱动的用户画像、聚类与基于参与度的推荐的 XAI 社交媒体平台
计算机与社会
2024-12-19 v1
摘要
本文提交至 K-12 人工智能教学资源专题，介绍了一个专为 K-12 课堂设计的可解释 AI（XAI）教育工具，特别针对 4-9 年级的学生。该工具旨在干预社交媒体平台背后的基本流程，重点关注四个由 AI 和数据驱动的核心概念：数据收集、用户画像、参与度指标和推荐算法。类似 Instagram 的界面以及用于解释数据驱动过程的监控工具，使这些复杂的概念对年轻学习者而言变得易于理解和具有吸引力。该工具提供动手实验和实时可视化，说明用户操作如何影响他们在平台上的个人体验以及他人的体验。这种方法旨在增强学习者的数据主体性、AI 素养和对 AI 伦理的敏感度。本文包含了一个来自 12 次 2 小时测试课程的案例示例，涉及 209 名儿童，使用学习分析来展示他们如何浏览其社交媒体信息流以及所呈现的浏览模式。
引用
@article{arxiv.2412.13554,
title = {An XAI Social Media Platform for Teaching K-12 Students AI-Driven Profiling, Clustering, and Engagement-Based Recommending},
author = {Nicolas Pope and Juho Kahila and Henriikka Vartiainen and Mohammed Saqr and Sonsoles Lopez-Pernas and Teemu Roos and Jari Laru and Matti Tedre},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.13554},
year = {2024}
}
备注
9 pages, 8 figures, accepted to AAAI 25 conference