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この本について
謝辞
AI4Tプロジェクトについて
序文
日本語版の発行にあたって
1. テクノロジー、変化、そしてあなた
2. AIはどこにでもある
3. 教育におけるAIの現状
4. AIがどのように役立つか
5. AIをただ使えばいいだけではないのか（１）
6. AIをただ使えばいいだけではないのか（２）
7. 検索エンジン（１）
8. 検索エンジン（２）
9. AIとは：機械学習
10. AIとは：検索エンジンのインデックス作成
11. AIとは：検索エンジンランキング
12. 検索のレンズの向こう側：検索が個人に与える影響
13. 検索の裏側：検索が社会に与える影響
14. スマート学習管理システム
15. 学習分析と教育データマイニング
16. AIとは：データに基づくシステム（１）
17. AIとは：データに基づくシステム（２）
18. データに関する課題：個人のアイデンティティ
19. データに関する課題：バイアスと公平性
20. パーソナライゼーションに関する注意
21. 適応型学習システム
22. AIとは：YouTubeはあなたのことをいかにして学ぶか（１）
23. AIとは：YouTubeはあなたのことをいかにして学ぶか（２）
24. AIとは：適応型システムは学習者のことをいかに学ぶか（１）
25. AIとは：適応型システムは学習者をどのように学習するか（２）
26. ALSの裏側：注意すべきいくつかのパラダイム
27. 翻訳者
28. AIでの執筆
29. AIとは: ディープニューラルネットワーク
30. AIとは: 自然言語処理
31. AI、AIED、そしてヒューマン・エージェンシー
32. 均質化、不可視性、そしてその先へ―倫理的なAIに向けて
33. 生成AIと対話型AIのキホン
34. 授業で生成AIを使おう（１）
35. 授業で生成AIを使おう（２）
36. ChatGPTと学校の宿題への潜在的影響
37. 生成AIの「歯車」：その仕組みをのぞいてみよう
38. プロンプト：それは芸術、技術、あるいは科学なのか？
39. 生成AIの「負の側面」（１）
40. 生成AIの「負の側面」（２）
41. オープンか、クローズドか？
42. 人工知能、宿題、試験
43. 陳腐化？
44. 個人のAIか、集団のAIか
45. AIを教える
OCR（光学文字認識）
42
検索エンジンの種類と簡単な説明
検索の最適化
X5GON
データは常にラベル付けが必要？
機能が多すぎるって、どれくらいから？
実践的な機械学習
クッキーとフィンガープリント
ビッグデータについてさらに詳しく
パーソナライズされた学習の関連用語
自動翻訳の用語
急速に進化するAI技術
AIの潜在的な危険性に関する議論を理解する
生成AI - 教師はどこで活用すべきか？
トランスフォーマー
GDPRの概要
AIとコーディング
Orangeにおけるデータ実験を通じた機械学習とAI
とりあえずの結論として…
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