arXiv cs.CY· Shahan Ali Memon, Anna-Maria Gueorguieva, Anukriti Kumar, Lucy Lu Wang, Jevin D. West, Nic Weber·· 10 小时前AI 评分31
美国 35 州 K-12 教育 AI 指导文件对比分析：内容与引用来源研究
U.S. State Guidance on AI in K-12 Education: A Comparative Content and Citation Analysis
AI 导读
一项对 35 个州及波多黎各 K-12 教育 AI 使用指导文件的分析发现，数据隐私与学术诚信在 97% 的文件中被提及，86% 强调公平获取与劳动力准备，但针对边缘群体的具体指导较少。各州优先事项与人口结构、行政能力或党派立场无关，而是通过引用 TeachAI 等非营利组织形成相互依赖，部分州近乎逐字复制其示范指南。没有任何州将家长列为文件贡献者，仅五个州纳入学生。
正文 · AI 翻译
摘要：在 2022 年末 ChatGPT 公开发布之后的几年里，美国超过半数的州已发布关于 K-12 教育中使用 AI 的正式指南，记录下了各州教育部门在很大程度上各自独立地应对同一场技术变革的过程。在本研究中，我们分析了来自美国 35 个州以及波多黎各的公开 AI 使用指南文档。我们从多个维度比较了这些文档中的指南，包括教学法与教学、受众、可操作性、劳动力与职业准备、负责任使用与公平，以及与州级人口统计特征和行政能力的契合度。最后，我们调查了这些文档的作者及其引用来源，识别其主张背后的认识论基础。我们发现，指南的优先事项集中在以数据隐私和学术诚信等法律为依据的主题上，每项均在 97% 的文档中被提及。虽然大多数文档提到了获取公平（86%）和算法偏见（97%），但较少讨论具体的边缘化群体。在各文档中，普遍存在一种紧迫性框架，即围绕 AI 融合以帮助学生做好职业准备（86%）并推广定义模糊的个性化学习（86%），但这与针对能力建设、可操作性或问责制的具体指导并不匹配。各州的优先事项与州人口统计特征、能力或党派立场没有关系。相反，我们发现各州之间存在显著的相互依赖关系，它们共同引用 TeachAI 等非营利组织和 this http URL，一些州几乎逐字复制了 TeachAI 的示范指南，而同行引用则集中在俄勒冈州和华盛顿州等少数早期州。没有任何一个州将家长列为这些文档的贡献者，只有五个州将学生列为贡献者。
| 评论： | 29 页，8 幅图，8 张表，审稿中 |
| 主题： | 计算机与社会（cs.CY）；数字图书馆（cs.DL） |
| 引用为： | arXiv:2611.06762 [cs.CY] |
| （或 arXiv:2611.06762v1 [cs.CY] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.06762 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Shahan Ali Memon [查看电子邮件]
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2026 年 11 月 4 日星期三 16:40:51 UTC（1,329 KB）
来源：arXiv cs.CY · arxiv.org