We use an autoethnographic case study of a Latinx high school student from an agricultural community in California to highlight how AI is learned outside classrooms and how her personal background influenced her social-justice oriented applications of AI technologies. Applying the concept of learning pathways from the learning sciences, we argue that redesigning AI education to be more inclusive with respect to socioeconomic status, ethnoracial identity, and gender is important in the development of computational projects that address social-injustice. We also learn about the role of institutions, power structures, and community as they relate to her journey of learning and applying AI. The future of AI, its potential to address issues of social injustice and limiting the negative consequences of its use, will depend on the participation and voice of students from the most vulnerable communities.

Bản dịch tiếng Việt:

Chúng tôi sử dụng một nghiên cứu điển hình về dân tộc học của một học sinh trung học Latinx từ một cộng đồng nông nghiệp ở California để nêu bật cách học AI bên ngoài lớp học và nền tảng cá nhân của cô ấy ảnh hưởng như thế nào đến các ứng dụng công nghệ AI theo định hướng công bằng xã hội của cô ấy. Áp dụng khái niệm về lộ trình học tập từ khoa học học tập, chúng tôi lập luận rằng việc thiết kế lại nền giáo dục AI để phù hợp hơn với tình trạng kinh tế xã hội, bản sắc dân tộc và giới tính là điều quan trọng trong việc phát triển các dự án tính toán nhằm giải quyết tình trạng bất công xã hội. Chúng ta cũng tìm hiểu về vai trò của các thể chế, cơ cấu quyền lực và cộng đồng khi chúng liên quan đến hành trình học tập và ứng dụng AI của cô. Tương lai của AI, tiềm năng của nó trong việc giải quyết các vấn đề bất công xã hội và hạn chế những hậu quả tiêu cực của việc sử dụng nó, sẽ phụ thuộc vào sự tham gia và tiếng nói của sinh viên từ các cộng đồng dễ bị tổn thương nhất.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.