Madhana
Wazazi na Familia
Tafsiri ya kiotomatiki ya ukurasa huu wa Kiingereza, ambayo haijakaguliwa na mzungumzaji mzawa.
Wazazi na familia — kaya kama mmoja wa wenye maslahi katika AI katika elimu: walezi wanaowafundisha watoto wao nyumbani, wanaochagua na kulipia zana, wanaosimamia au kushindwa kugundua kile zana hizo hufanya, na wanaopokea chochote ambacho shule yao huwajulisha kuhusu AI. Ukurasa huu unakusanya ushahidi kuhusu ufundishaji kati ya mzazi na mtoto unaosababishwa na AI na marafiki wa mazungumzo wanaotumika nyumbani, kuhusu uhamisho wa majukumu kati ya nyumbani na shule, kuhusu Ujuzi wa AI ya wazazi wenyewe, na kuhusu madhara ya usawa ya vifaa vya nyumbani, muunganisho na gharama. Wigo wake ni familia kama mshiriki — kile familia hufanya na AI, kile kinachowafikia kutoka shuleni, na kile utafiti unaweka wazi na usioweze kuthibitisha kuhusu matokeo.
Maswali ya Kutafakari
- Luo et al. (2026) waligundua kuwa msaada wa kawaida wa Mifano Mikubwa ya Lugha (LLM) ulipunguza jukumu la mzazi la kufundisha, wakati kiolesura kilichotenganisha majukumu kilikihifadhi. Kama ungeunda zana itumikayo pamoja na mzazi na mtoto, ungekinga nini mzazi dhidi yake, na ungekabidhi nini mkononi mwake?
- Katika data ya Strömberg, Lei na Wu (2026), alama za kazi za nyumbani zilipanda 18% huku alama za mtihani wa kitabu kilichofungwa zikishuka 20% katika kipindi cha miezi sita. Mzazi anaona hasa nini likitokea nyumbani, na angehitaji kuambiwa nini ili agundue tofauti hiyo?
- Xiao et al. (2026) waligundua walimu wakitaja wazazi kama wahusika wakuu wa uwajibikishaji wa mahusiano ya watoto na marafiki wa AI, huku wakiwaeleza wazazi hao sawa kama wasio na ufahamu au wenye mzigo mkubwa kupita kiasi. Je, huo ni ugawanyaji wa uwajibikishaji unaoweza kukubalika, na ingechukua nini kuufanya uwe halisi?
- Oreopoulos, Dong na Low (2026) walikaribia kupunguza nusu ya mahudhurio ya kipindi cha kwanza kwa kuondoa nyaraka zinazolenga familia. Katika shule yako mwenyewe au mradi wako, sehemu zipi za mchakato unaolenga familia zipo kwa faida ya familia na zipi zipo kwa faida ya taasisi?
- Fan, Li na Zhang (2026) wanachukulia uratibu wa familia–shule kama nadharia isiyojaribiwa badala ya mazoezi yaliyothibitishwa. Iwapo haijawahi kujaribiwa, ushahidi upi unategemea ushauri ambao shule yako kwa sasa inawapa wazazi?
- MacCallum, Parsons na Mohaghegh (2026) wanaelezea mgawanyiko wa kidijitali wa ngazi ya pili na ya tatu ambao unadumu baada ya vifaa kuletwa. Kufunga mapengo ya ujuzi na ya matokeo kutakuwa kama nini katika kaya, tofauti na darasani?
Utangulizi
Sehemu kubwa ya muda wa watoto na AI hutokea nje ya darasa, katika miktadha ambayo fasihi ya utafiti kwa kawaida huchukulia kama nyuma. Kazi juu ya ufundishaji na matokeo ya kujifunza kwa kawaida hufanywa shuleni, huku kazi juu ya mwongozo wa familia ikiwa kwa kawaida ya ushauri badala ya iliyojaribiwa, hivyo familia ni malengo ya mwongozo mwingi kuhusu matumizi ya AI yenye uwajibikisho na pia somo la ushahidi mdogo sana kuhusu kama mwongozo huo unafaa kazi.
Ukurasa huu huchukua kaya kama mshiriki kwa haki yake mwenyewe. Unahusisha ufundishaji wa mzazi na mtoto unaosababishwa na AI, zana za marafiki na za kusoma ambazo watoto huzikutia nyumbani, kile shule huwajulisha na wasiwajulisha familia kuhusu matumizi ya AI, Ujuzi wa AI ya wazazi wenyewe na kile kinachojulikana kuhusu mitazamo yao, na hali za upatikanaji na gharama ambazo familia hutumia zana hizi. Ambapo ushahidi ni hafifu, ukurasa unakisema hivyo badala ya kujaza pengo.
Wazazi kama waelimishaji wanaosaidiwa nyumbani
Ushahidi wazi zaidi wa kubuni kuhusu ufundishaji nyumbani unatokana na Luo et al. (2026), waliojenga ParaTutor kwa muktadha wa Kichina wa ufundishaji nyumbani baada ya utafiti wa mwanzoni kuhusu jinsi wazazi wanavyosaidia katika maswali ya hesabu ya kuwasilisha matatizo. Kazi hiyo ya mwanzo ilitambua kushindwa kurudiarudia: wazazi wanataabika kuelewa muundo wa tatizo, mara nyingi hawana maarifa ya maudhui ya kuyategemeza, na wanakumbana na ugumu wa mawasiliano unaovunja ufahamu wa pamoja. Jibu la kubuni lilikuwa kutenganisha majukumu — wazazi walipokea mwongozo wa ufundishaji kupitia chatbots za mawakala wengi huku watoto wakipokea misingi ya kuona kwa tatizo lenyewe, na msaada uliovunjwa kwa awamu ili kuzuia jozi kuvuka kwenda majibu moja kwa moja. Katika tathmini ya jozi 23 za mzazi na mtoto (watoto wenye umri wa miaka 10–12) katika hali nne, msaada wa kawaida wa Mifano Mikubwa ya Lugha (LLM) ulionyesha mwelekeo wa kuchukua nafasi ya jukumu la mzazi, huku kiolesura kilichotenganisha majukumu kikiwaweka wazazi wakitoa na kurekebisha msaada huku watoto wakibaki katika hoja. Implikisheni ya waandishi ni mahususi ya muktadha: katika Elimu ya Hisabati, ambapo usahihi wa mfano ni mdogo, watoto hawapaswi kuwasiliana na mfano kwa uhuru.
Oreopoulos, Dong na Low (2026) wanachukua kaya kama mshiriki wa utaratibu, na matokeo yao ni kuhusu tabia ya familia kiasi kile kama ni kuhusu ufundishaji. Jaribio lao la nasibu na Bodi ya Shule ya Toronto liliweka waelimishaji wa kidijitali wa binadamu juu ya mazoezi ya Khan Academy kwa wanafunzi wa Darasa 4–8 waliokuwa na matatizo. Katika Mwaka 1, takribani 45% tu ya wanafunzi walioainishwa na mwalimu walihudhuria hata kipindi kimoja, familia zikipotea kila hatua ya uhamisho: mwaliko, nia, kuunda akaunti kwenye jukwaa la mtu wa tatu, kuunganisha, na kufika. Katika Mwaka 2, kualika familia moja kwa moja kupitia mwalimu wao mwenyewe kwa wakati maalum wa kila wiki na kushughulikia usajili na ratiba kwa niaba ya familia kulipandisha kujiingiza kwa kipindi cha kwanza hadi 83%. Mahudhurio ya kila wiki bado yalikaa karibu na mbili kati ya tano, kwa kiasi kikubwa kwa sababu ya kutokuwepo kwa vipindi badala ya kutoroka; mazoezi yalipanda dakika 17 kwa wiki, na athari ya nia ya kutibu kwenye mtihani wa mada ilikuwa 0.055 SD, huku alama za kadi za ripoti zikipanda kuhusu 0.08 SD. Kuondoa vizuizi kulibadilisha nani alifika, si kiasi cha mtu yeyote aliyedumu.
Marafiki na zana za kusoma nyumbani
Familia mara nyingi hukutana na AI kama programu ya marafiki zaidi kuliko mfumo wa ufundishaji. Liao (2026) alilinganisha rafiki mmoja mahiri wa "mwanafunzi mwenza" (Whisper na GPT-3.5) dhidi ya walimu wenye uzoefu wa madarasa katika vipindi vya mazungumzo kuhusu vitabu na wanafunzi 19 wa shule ya msingi katika Taoyuan, Taiwan — 12 katika Darasa 4 na saba katika Darasa 5, vipindi vinne kila mmoja. Wanafunzi walitumia muda zaidi sana na AI, hata hivyo wakichangia sehemu ndogo kwa kushangaza ya maneno na sentensi; kwa Darasa 5 sehemu hiyo ilikuwa chini ya theluthi ya ile waliyozalisha na mwalimu, mtindo ambao karibu unaita udhibiti wa mazungumzo. Rafiki alikuwa na ufanisi katika kuvutia kukumbuka ukweli na dhaifu kwa kiasi kikubwa kuliko mwalimu katika kuchochea tafakari ya kihisia na inayoelekea siku zijazo — kizingiti cha kihisia. Jibu la Liao ni mfumo unaorekebishwa na jukumu ambamo rafiki mmoja huchukua majukumu ya Mwanafunzi Mwenza, Msaidizi wa Mwalimu na Mshauri wa Mzazi, ya mwisho ikieneza mazungumzo hadi nyumbani. Uchanganuzi unaotegemea hilo ni tupu la msaada: miundo mingi ya marafiki inabaki ikilenga jozi ya mwanafunzi–AI na hawawapi walimu na wazazi mahali yaliyobainishwa.
Sehemu ya vijana wanapendelea kumwambia AI kuliko wazazi wao. Data ya Kichina iliyorudiwa inaweka 13.5% ya watumiaji wadogo wa mtandao wakipendelea kumwambia AI badala ya wazazi wao, na mfumo wa Fu na Zhao (2026) unatabiri kwamba uunganisho wa AI unakuwa mbadala wa kukomboa walezi wanaposhindwa kutambua mahitaji ya uthibitishaji wa utambulisho wa kijana.
Makaratasi mawili ya utotoni yanahusu kile kinachofika nyumbani. Yang, Li na Lee (2025) wanadai kwamba mawakala wa kimwili, wanaoonekana kimwili, ni bora zaidi kwa maendeleo kuliko skrini kwa watoto wadogo, lakini wanaonya kwamba roboti za kijamii zinazozalisha zinaweza kutunga maudhui ambayo watoto wa kabla ya uendeshaji wanayakubali kuwa kweli, hazina urekebishaji wa maendeleo katika Maoni zao, na hubeba vizuizi vya gharama na upatikanaji vinavyopanua Mgawanyo wa Kidijitali. Malallah et al. (2026) wanachukua njia tofauti na kikundi kile kile cha umri: mfumo wao wa AI-Play usio na mtandao, unaotegemea kucheza, ulitekelezwa kupitia tukio la Hour of Code lililozingatia familia, huku dodoso za wazazi na karasa za tafakari za watoto zikitumika kupima mahusiano na utumiaji kwa ajili ya kurudia nyumbani. Wanaripoti mahusiano ya juu na ufahamu unaojitokeza kwamba AI hujifunza kutoka mifano.
Mawasiliano na uwazi kati ya nyumbani na shule
Kile shule huwajulisha familia kuhusu AI, na kile familia huwajulisha shule, ni jambo ambalo hakifanyiwi utafiti sana zaidi; matokeo yaliyo wazi zaidi yanahusu kutokuwepo kwa njia. Katika mahojiano yanayotegemea hali na walimu 33 wa Marekani wa K-12, Xiao et al. (2026) waligundua kuwa maamuzi ya kuingilia kati yalitegemea mamlaka ya kisheria badala ya madhara yanayodhaniwa. Mtihani wao wa kuonekana ulivuta mpaka mlangoni pa shule: matumizi darasani au kwenye zana iliyoainishwa yalikuwa ndani ya jukumu la mwalimu, huku matumizi nyumbani yakiingia tu kupitia athari zinazoonekana kama vile kujitenga, kushuka kwa alama au kutengwa — bila hayo, walimu walieleza kuangalia na kurekodi kwa namna zisizo rasmi badala ya kitendo. Hali ya Mzazi ilitajwa kuwa yenye kusumbua zaidi na walimu 10 kati ya 33, 17 walisema mwalimu anapaswa kuhusika na 11 walijibu "inategemea". Wazazi walitajwa kwanza kama chama cha uwajibikishaji wa kimsingi wa mahusiano ya watoto na marafiki wa AI, kisha wakaelezewa kama wasio na ufahamu au wenye mzigo mkubwa kupita kiasi. Waandishi wanaita hili tupu la mamlaka ya kisheria na wanaonya kwamba bila dai lililowekwa la mitaala, watu wazima wenye ufikiaji thabiti zaidi wa watoto huwa na chaguo-msingi la ufuatiliaji na rufaa. Washauri, wazazi na wanafunzi hawakuhudhuria mahojiano.
Fan, Li na Zhang (2026) wanafanya tatizo la uratibu kuwa wazi. Kwa kupitia fasihi ya mwongozo, wanaona kuwa inasukuma usimamizi wa hatari kwa familia na shule huku ikichukua uratibu wao kama uliowekwa, na wanabainisha miundo mitatu inayoshindana — ya nyongeza, ya ushirikiano na ya kukomboa — wakibainisha kuwa toleo la ushirikiano lililojengewa ndani ya mwongozo mwingi halina ushahidi wa kuyategemeza. Jaribio lao lililopendekezwa ni jaribio la factorial linalolinganisha mwongozo wa familia peke yake, wa shule peke yake, ulioratibiwa na wa mazoezi ya kawaida. Upande wa familia wanabeba tofauti ya Nadhari ya Kujitambua (SDT) kati ya upunguzaji wa mzigo unaotegemea, ambapo hoja za msingi hukabidhiwa, na upunguzaji wa mzigo wa kujitegemea, ambapo ngazi za msaada za AI hufanya kazi huku mwanafunzi akibaki na Wakala wa Mwanafunzi ya kielimu; utendaji wa papo hapo ni ule ule katika hali zote mbili, ndiyo sababu matumizi yasiyofaa ni magumu kwa mzazi kuyagundua.
Kutoonwa kule kule kunaonekana katika data ya mafanikio. Strömberg, Lei na Wu (2026) walifuatilia wanafunzi 26,811 wa sekondari wa Kichina katika madarasa 7–12 kwa miezi 30 na waligundua kuwa kupitishwa kwa AI inayozalisha kulipandisha alama za kazi za nyumbani kwa 18% na kupunguza muda wa kukamilisha kwa 30% huku ikishusha alama za mtihani wa kitabu kilichofungwa kwa 20% katika kipindi cha miezi sita, huku kushuka kwa mtihani wa kuingilia kwa 18% na 24% kukionekana tu baada ya miaka miaka kadhaa. Kuhusu 81% ya watumiaji walionesha mtindo wa kupeleka kazi za nyumbani kwa wengine, huku watumiaji wa AI waliotumia muda wa kazi za nyumbani sawa na wasio watumiaji wakipata alama zinazofanana kwenye mitihani. Mapendekezo ya waandishi yanahusu watu wazima wanaomzunguka mtoto: fuatilia ingizo kama vile muda wa kazi za nyumbani na juhudi badala ya matokeo kama vile alama za kazi za nyumbani. Wanaonya kuwa ufuatiliaji wa karibu wa wazazi ni yenyewe mojawapo ya vitu visivyoweza kuona vinavyotofautisha kikundi ambacho hakipeleki kazi kwa wengine.
AI literacy ya wazazi wenyewe na utetezi
Ushahidi wa moja kwa moja kuhusu kile wazazi wanajua, wanaogopa na wanahoji ni hafifu, na wazazi mara nyingi huonekana katika fasihi kama wanavyoripotiwa na wengine. Wazazi katika uchanganuzi wa hali muhimu wa Liu et al. (2026) wa makao ya ujasusi ya wasichana wote walihudhuria mahojiano pamoja na wasichana na wataalam, na waliripoti kwamba wasichana mara nyingi "waliogopa" na walizungumza kidogo katika miktadha ya jinsia mchanganyiko. Katika Xiao et al. (2026), ujuzi wa marafiki ambao walimu walichora ulikuwa kazi ya pamoja kati ya washauri, wazazi, majukwaa na watunga sera, uliopangwa kama sunkiri inayopangwa na umri, huku wazazi wakitajwa kwanza na kisha wakielezewa kama tayari wakibeba zaidi ya uwezo wao. Wazazi huonekana katika tathmini ya AI-Play kupitia dodoso za utumiaji wa shughuli badala ya kwa kuelezea ufahamu wao wenyewe.
Kile mzazi angehitaji ili kushiriki katika lolote la haya hufafanuliwa, kwa ufanisi, na miundo ya ujuzi wa AI iliyojengwa kwa shule. MacCallum, Parsons na Mohaghegh (2026) walibuni SAIL kuwa isiyoegemea umri, wakichukulia uwezo wake wa Ngazi 1 — kuelewa na kuchunguza AI — kama muhimu kwa umri wote, ambao huweka watu wazima katika mwendelezo ule ule na watoto badala ya kama walfunzi wake. Familia pia zinachukua jukumu rasmi katika utafiti lenyewe: Allison (2026) anaomba waandishi kuripoti muktadha wa washiriki na sifa za kijamii na kiuchumi, Ufikivu na ufaafu wa kitamaduni, na mapitio ya maadili, ridhaa na Utawala wa AI ya data — wajibu ambao kwayo ridhaa ya familia, data na muktadha huwa wanaonekana kabisa.
Upatikanaji na usawa kati ya familia
Gharama na muunganisho huunda kile familia inaweza kutumia kabla ya swali lolote la mbinu za kufundisha. Katika utafiti wa makao ya ujasusi, Liu et al. (2026) wanarekodi vizuizi vya gharama na vizuizi vya kubuni: kizalishaji cha bure cha picha Playground kiliacha kazi zake za bure kwa kiwango cha kulipwa cha "pro" ambacho shiria lisilo na rasilimali za kutosha halikuweza kumudu, na zana zilikubali tu ilani za Kiingereza, na kuwadharau wasichana wasio na ujasiri wa Kiingereza. Yang, Li na Lee (2025) wanabainisha gharama na upatikanaji kama vinavyopanua Mgawanyo wa Kidijitali. Matokeo ya kujiingiza katika Oreopoulos, Dong na Low (2026) ni matokeo ya usawa pia kama ni ya kubuni: familia zilizopotea katika Mwaka 1 zilipotea kwa hatua za utawala, na uingiliaji uliozirudisha ulijengwa kuzunguka mwalimu mwenyewe wa familia na nafasi maalum ya kila wiki.
Fan, Li na Zhang (2026) wanataja hali za upimaji zinazofanya ushauri wa jumla wa familia kuwa hatari: vyombo vya ujuzi wa AI, utegemezi na kutegemea kupita kiasi vilivyotengenezwa kwa kiasi kikubwa katika sampuli za nchi moja au za chuo kikuu maalum, na masudio mengi ni ya muda mmoja na yanajitangaza wenyewe. Hoja ya usawa ya SAIL inatumika katika sajili ya kaya pia: kutoa kifaa kunashughulikia ngazi ya kwanza tu ya mgawanyiko mitatu, na mapengo ya ujuzi na ya matokeo yanadumu bila kujali nani anamiliki vifaa.
Kile ushahidi unaonyesha na usionyeshe
Matokeo yenye nguvu zaidi yanayolenga familia katika hifadhi hii ya maarifa yanahusu tabia badala ya kujifunza. Kupunguza vizuizi vinavyolenga kaya kulipandisha mahudhurio ya kipindi cha kwanza kutoka takribani 45% hadi 83% katika jaribio moja, na kujiingiza kulibaki kizuizi muhimu hata wakati huo. Jaribio lile lile lilitoa mapengo madogo na yasiyo na uhakika wa matokeo, huku utafiti mkubwa zaidi wa mafanikio ukiripoti athari kubwa hasi zilizokusanyika kati ya wanafunzi waliopeleka kazi za nyumbani kwa wengine, mtindo ambao waandishi kwa sehemu wanauhusisha na ufuatiliaji wa wazazi ambao hawakuweza kupima moja kwa moja. Hakuna matokeo yanayotenganisha kile wazazi hufanya na kile shule au zana hufanya.
Kile kinakosekana ni cha kushangaza zaidi. Maelezo ya wazazi wenyewe ni nadra: walimu katika Xiao et al. (2026) waliwatenga wazazi kutoka sampuli yao kwa kubuni, na wazazi wanaoonekana wanahudhuria mahojiano kama sauti moja kati ya wasichana, wataalam au walimu. Hakuna ushahidi wa moja kwa moja hapa kuhusu jinsi familia hujifunza sera ya AI ya shule, kile wanaambiwa kuhusu ufuatiliaji na ufichuli, au jinsi wanavyoyakabili, na uratibu wa familia–shule umewekwa kama nadharia badala ya kujaribiwa. Miundo ya ufundishaji nyumbani kama ParaTutor imetathminiwa na jozi 23 katika muktadha mmoja wa kitaifa, na kulinganisha marafiki kunategemea wanafunzi 19 katika shule moja.
Mapitio ya upeo wa 2026 yanaonyesha umbali ambao uwanja umefika. Luo et al. (2026) walichanganua masudio 53 ya HCI kutoka rekodi 6,540 katika vikao 19 kupitia nadharia ya shughuli, na waligundua fasihi ikizunguka mwingiliano wa mtoto–mzazi na lugha, Ujuzi wa AI, na kujifunza kwa mahusiano, huku 44 ya masudio 53 (83%) yakiwa katika mipangilio ya mtoto–mzazi. Mifumo ya mazungumzo, ya kimwili na ya nafasi huzalisha msaada kutoka muktadha wa mwingiliano unaoendelea, na LLM zinasambaza upya kazi ya kielimu huku familia na taasisi zikibaki na uwajibikishaji wa kutafsiri matokeo na kuamua jinsi yanaingia katika mazoezi. Kubinafsisha kwa muda kunadumu, kazi ya urekebishaji, na jinsi familia zinaponyanyua mamlaka na kanuni ni mapengo ambayo mapitio yanayataja, ambayo ni kutokuwepo kule kule sehemu hii inayorekodi kutoka upande mwingine.
Uhusiano na kurasa zingine. Wahusika ni muhtasari mfupi wa seti nzima ya wenye maslahi, familia zikitajwa kama hadhira ambayo haijashughulikiwa kwa kina; ukurasa huu ndio kina hicho. Elimu ya Watoto Wadogo inashughulikia kikoa cha maendeleo na cha mbinu za kufundisha kwa wanafunzi wadogo katika shule na nyumbani; ukurasa huu unafuatilia familia katika umri wote, kutoka shughuli za kucheza za utotoni hadi kazi za nyumbani za sekondari. Taarifa za Matumizi ya AI na za Kudhihirisha inashughulikia kama wanafunzi wanawaambia wengine kuwa walitumia AI; ukurasa huu unashughulikia swali lililokaribu la kama habari hiyo inawafikia watu wazima nyumbani, na kile familia wanaambiwa kuhusu matumizi ya AI ya shule.
Dhana Zilizounganishwa
- Wahusika — ukurasa wa jumla wa hadhira na washiriki katika AI katika elimu
- Elimu ya Watoto Wadogo — kikoa cha maendeleo ambapo matumizi ya nyumbani na ya familia yanatafitiwa zaidi
- Taarifa za Matumizi ya AI na za Kudhihirisha — mazoezi ya ufichuli na swali la kile kinachowafikia familia
- Ujuzi wa AI — uwezo wa wazazi wenyewe na miundo iliyojengwa na shule inayowafafanua
- Usawa — jinsi faida na mizigo husambaa kati ya kaya
- Mgawanyo wa Kidijitali — tabaka za upatikanaji, ujuzi na matokeo kama zinavyotumika nyumbani
- AI ya Mazungumzo — aina inayotawala ambayo AI huchukua katika miktadha ya familia
- Nadhari ya Kujitambua (SDT) — msaada wa kujitegemea kama fremu ya mwongozo wa familia
- Kupunguza Mzigo wa Kiakili — upunguzaji wa mzigo unaotegemea dhidi ya unaojitegemea, na kwa nini wazazi hawawezi kuona tofauti
- Ufafanuzi wa Akili Bandia — mfano unaotegemea ufundishaji wa mzazi na mtoto unaosababishwa na AI
Makala Zilizounganishwa
-
Artificial Intelligence Connectedness: Theoretical Reconstruction of Connectedness and Its Impacts on Adolescent Mental Health — Uunganisho wa AI kwa vijana na lini uunganisho wa AI unachukua nafasi ya utambuzi wa mlezi usiotimizwa
-
ParaTutor: Coordinating Parent-Child Math Tutoring through Role-Separated LLM Scaffolding — msaada wa LLM uliotenganishwa na majukumu kwa jozi 23 za mzazi na mtoto katika ufundishaji wa hesabu nyumbani wa Kichina
-
Beyond a single role: Justifying a role-adaptive framework for AI companions through a comparative study in elementary book talk — rafiki wa jukumu la mwenza mahiri dhidi ya mwalimu, na wanafunzi 19 wa shule ya msingi nchini Taiwan
-
Family-school autonomy support for children's responsible use of generative artificial intelligence — mapitio yanayochukua uratibu wa familia–shule kama nadharia isiyojaribiwa
-
RAISE the Standard: A Framework for Transparent Reporting of Artificial Intelligence Studies in Education — wajibu wa kuripoti yanayohusu ridhaa, muktadha wa washiriki na usawa wa upatikanaji
-
Exploring K-12 Teachers' Perceptions of Students' Relationships with AI Companions: Boundaries, Intervention Strategies, and Design Implications — walimu 33 kuhusu mamlaka ya kisheria, wazazi na mahusiano ya watoto na marafiki wa AI
-
AI-Play: A Framework for Teaching Artificial Intelligence Concepts through Unplugged Activities in Early Childhood Education — ujuzi wa AI usio na mtandao uliojaribiwa kupitia tukio la Hour of Code lililozingatia familia
-
Beyond “painting in pink”: A critical case study of all-girls generative AI workshops in a European makerspace — wazazi kati ya walezi; gharama ya zana na vizuizi vya lugha katika miktadha isiyo rasmi
-
Tailoring AI Agents for Early Learning: The Creative Project Approach — mawakala wa kimwili kwa watoto wadogo, pamoja na tahadhari za gharama, upatikanaji na faragha
-
Transforming clicks into critical thinking: An AI-based media literacy program for children — programu ya shule kuhusu faragha ya data, mawasiliano salama na maadili ya media katika wanafunzi 36 wa darasa la nne
-
Virtual Tutoring with Computer-Assisted Learning: An Experiment in Take-Up and Learning — kujiingiza kulipanda kutoka 45% hadi 83% hatua za kulenga familia zikiondolewa
-
The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education — kupeleka kazi za nyumbani kwa wengine, kushuka kwa mitihani na hoja ya kufuatilia ingizo
-
The Scaffolded AI literacy (SAIL) framework: Results of a Delphi study for equitable AI literacy framework design in education — viwango vya ujuzi wa AI visivyoegemea umri na mgawanyiko wa kidijitali wa ngazi tatu
-
Characterizing LLM-Based Family Education through the Lens of Activity Theory: A Scoping Review of the HCI Literature — Characterizing LLM-Based Family Education through the Lens of Activity Theory: A Scoping Review of the HCI Literature