Le Saint Graal d'EdTech : un tuteur d'IA personnalisé pour chaque enfant

Tirer parti de l'IA et de Bloom dans la quête continue d'une éducation de qualité à grande échelle.

En grandissant, l'idée d'un tutorat 1: 1 a fait tourner mon estomac. Ayant eu le privilège de grandir à Shanghai, mes parents ont rapidement compris que les enfants pouvaient être poussés à s'efforcer un peu plus que ce qui était la norme dans notre Australie natale.

Mary, la mère de mon ami Max, a joué un grand rôle dans cette prise de conscience. Le mois de mai a été ce que certains pourraient décrire comme un 'mère tigre' .

Je me souviens encore des raisons pour lesquelles Max ne pouvait pas sortir un jour après l'école. Lundi, c'était le cours d'échecs. Mardi, c'était Maths. Mercredi, chinois (la famille de Max parlait chinois à la maison - je n'ai jamais vraiment compris celle-ci). Jeudi, violon. Tout cela autour d'un emploi du temps déjà bien rempli avec l'école, le sport, les devoirs et le temps social.

Sans surprise pour un enfant de 7 à 10 ans, je n'ai vraiment pas compris à l'époque. Avance rapide de 13 ans et je me rends compte que Mary (et de nombreux autres parents chinois de son acabit) étaient vraiment sur quelque chose. Même si je ne peux pas imaginer que beaucoup de mères tigres aient elles-mêmes besoin d'une justification pour leurs pratiques, j'ai trouvé mon esprit changé par les idées de Benjamin Fleur .

Pionnier de l'enseignement en classe à l'ancienne, Bloom a découvert que l'apprentissage individuel utilisant la méthode d'apprentissage de la maîtrise entraînait une amélioration de deux sigma des résultats des élèves. Une étude de Harvard en 2004 utilisant ces méthodes a révélé que les étudiants ayant suivi individuellement 200 % mieux sur un test de mathématiques standardisé .

Alors que des tests standardisés et des systèmes de notation gradués ont été utilisés pour prouver l'efficacité des méthodes de Bloom, les méthodes elles-mêmes (heureusement) reposent peu sur des tests standardisés ou des analyses comparatives.

Je discuterai plus en détail ci-dessous de la façon dont j'envisage l'éducation pourrait changer à mesure que les étudiants évoluent, passant de moteurs de recherche à leur disposition à des moteurs de réponse omniscients. Ce qui est important ici, c'est qu'une grande partie de l'utilité du modèle de Bloom illustré ci-dessus conserve son utilité, le « rappel » étant peut-être la seule exception à court et à moyen terme.

Maintenant, revenons à Max. Sans aucun doute, Max a bénéficié d'une certaine dérivation de la théorie de Bloom. Un tutorat individuel et une évaluation formative constante auraient rapidement accéléré ses boucles de rétroaction et lui auraient donné une longueur d'avance sur les apprenants réguliers en classe comme moi. Cependant, les aventures éducatives de Max (et de nombreux autres apprenants de la petite enfance sous pression) étaient toutes à la poursuite de repères arbitraires qui menaient à des points finaux fixes.

Son tuteur en mathématiques voulait le voir maximiser ses scores à l'IB afin qu'il puisse entrer dans une université de premier plan. Même les exploits non scolaires ont fait l'objet d'une normalisation numérique rigoureuse. Viser un ELO élevé à l'échiquier. Maxing jusqu'à la 9e année avec le violon. Etc., etc.

Cependant, comme brièvement évoqué ci-dessus, avec la prévalence croissante des LLM (c'est-à-dire des répondeurs) et du contenu génératif pour tous les types de multimédia, les Max de ce monde pourraient être pardonnés de penser que toutes ces heures de tutorat pour la petite enfance ont peut-être été passées dans vain (beaucoup peuvent aussi demander à différer). Je ne vais pas proposer comment nous reconcevons les programmes d'études pour s'adapter à ce paradigme changeant. Au lieu de cela, je vais me concentrer sur l'immense valeur que cette méthodologie de tutorat 1: 1 peut avoir dans tout type de nouveau système qui pourrait émerger. C'est un sujet pour des groupes de personnes beaucoup plus intelligents et plus puissants que moi.

Dans le reste de cet article, je vais essayer de décrire à quoi pourraient ressembler les premières ébauches de protocoles sans permission et sans friction pour le tutorat mondial de style Bloom et comment vous, l'ambitieux fondateur potentiel, pourriez leur donner vie.

L'espoir est qu'en améliorant l'accès et en réduisant le coût de la prestation d'une éducation personnalisée, nous aurons un monde plein de personnes instruites à fond dans les domaines de leur choix.

L'éducation de la petite enfance aujourd'hui : anciens et nouveaux modèles

L'éducation est un spectre massif, donc cet article se concentre sur le créneau de l'éducation de la petite enfance. Je le fais parce que j'ai l'impression que c'est le seul segment qui n'a pas encore vraiment connu de déviation par rapport aux normes historiques.

Les MOOC sont très populaires pour l'éducation des adultes et la livraison en ligne popularisée par COVID pour les cours de niveau collégial. Khan Academy et des modèles similaires ont eu beaucoup de succès auprès des collégiens et lycéens. Pourtant, à l'exception de quelques startups pionnières ciblant des niches très privilégiées, très peu de startups travaillent sur des solutions véritablement universelles pour que chaque enfant monte en niveau le plus tôt possible.

Premièrement, pourquoi l'éducation de la petite enfance est-elle si importante ? Certains des avantages d'une éducation précoce de qualité sont évidents. Cela donne aux élèves une plus grande confiance en leurs capacités. Il fournit une base pour les compétences de réflexion qui est aggravée avant que l'éducation de base ne cède essentiellement la place à une exécution spécialisée vers l'âge de 22 ans (au moins pour la majorité des étudiants dans notre monde actuel).

Cependant, il existe toute une série d'avantages auxiliaires sous la surface. Parmi eux:

• Amélioration de la connaissance des compétences de vie non professionnelles (c'est-à-dire des connaissances sur les soins personnels, la santé, les questions comportementales, etc.)
• Développement social . Les solutions numériques ne sont peut-être pas une solution miracle pour cela, mais elles peuvent certainement servir de facilitateurs.
• Réduction du besoin de soutien correctif au cours des années suivantes.
• Autonomisation parentale . Les solutions universelles qui imposent moins de charge aux aidants primaires leur donnent plus de temps pour faire d'autres choses tout en garantissant que les enfants sont sur la bonne voie.

Le graphique ci-dessus est saisissant. Même dans les régions développées du monde, les rendements scolaires de l'éducation de la petite enfance sont pour le moins décevants. Il pourrait y avoir un certain nombre de raisons à cela. La mauvaise qualité de l'enseignement, le manque de clarté des étudiants quant à l'utilité future de l'éducation, le manque d'accessibilité globale pour tous les types d'étudiants jouent tous un rôle.

Comment pouvons-nous les masquer pour nous assurer que a) chaque élève est en mesure d'avoir un niveau de connaissances de base à appliquer à un apprentissage ultérieur et b) qu'il est préparé pour de nouvelles formes d'éducation optimisées pour différentes fins de jeu que l'obtention du SAT / IB/GAMSAT/{insérer le test standardisé de votre choix} ?

Le marché aujourd'hui

Selon Business Research Insights, le marché mondial de l'éducation de la petite enfance se situe actuellement à 258,94 milliards de dollars américains par an.

Il est important de noter que «l'éducation de la petite enfance» dans ce contexte englobe également les entreprises qui comprennent des marchés de démarrage entièrement différents, y compris la garde d'enfants, les crèches et les programmes de loisirs.

Cela étant dit, cela montre l'ampleur du problème. Après tout, c'est un marché qui comptera désormais chaque enfant né comme client final.

Dans le cadre de cet article, l'analyse de marché se concentrera sur les titulaires qui tentent déjà de fournir une forme de solution de «tuteur pour chaque enfant» ou d'augmenter l'expérience des étudiants en apprenant de manière optimisée pour développer des compétences en résolution de problèmes.

Voir ci-dessous (et zoomer):

Bien que les objectifs, les ambitions, les publics cibles et les méthodes de livraison déclarés de toutes ces entreprises diffèrent (dans certains cas, considérablement), ils tirent tous parti des pouvoirs de distribution magiques d'Internet pour atteindre n'importe qui, n'importe où et n'importe quand.

La Khan Academy et YouTube ont été les principaux moteurs de l'apprentissage autonome, indépendant et souvent parascolaire à l'ère d'Internet. Des entreprises comme Method Schools (et d'autres écoles intégrant Khan Academy dans leurs flux de travail) ont fait correspondre les philosophies d'apprentissage indépendant avec les avantages socialisants de la classe en personne.

Synthesis a mis au point une solution pour cultiver le génie en plaçant des enfants incroyablement doués dans les mêmes espaces virtuels les uns que les autres et en les faisant résoudre les problèmes. Même si cela sonne, ressemble et sent comme une école privée élitiste et sélective, la mission de « création de génie » est extrêmement importante. Les génies sont, après tout, les personnes qui font avancer le cadran et changent la façon dont le monde pense.

Imagine Worldwide a un accès universel en mode possible - sans avoir besoin d'un accès Internet !!!

Même si nous pouvons continuer à nous plaindre des systèmes scolaires publics et de la baisse des résultats aux tests standardisés (en grande partie sans importance), nous devons reconnaître que nous avons vécu à une époque bénie pour l'apprentissage.

Mais il y a encore tant à améliorer. Ce fait devrait être extrêmement excitant pour les parents, les écoles et les entrepreneurs du monde entier.

Les problèmes à résoudre dans l'enseignement primaire

Mauvaise direction. Quelle que soit la forme de prestation, les « clients » en aval du système d'éducation de la maternelle à la 12e année (par exemple, les universités, les employeurs) cherchent toujours à juger et à évaluer les candidats sur la base de scores pouvant être classés. Cela doit changer. Il y a un élément de rondeur nécessaire pour pouvoir communiquer et croiser les idées. Au-delà de cela, cependant, la passion et l'engagement dans un chemin donné sont de bien meilleurs prédicteurs de succès et plus propices au genre de génie créatif qui fait avancer le cadran. Comment concevoir des systèmes éducatifs qui commencent à développer cet avantage tout en construisant la rondeur ?

Une idée peut être d'emprunter le système « 20% Project » de Google. Les élèves de la petite enfance disposent de 80 % du temps de la plate-forme pour poursuivre le type de nouveau programme qui affiche la meilleure efficacité pour atteindre la rondeur. Les 20% restants sont dédiés au mentorat et à l'enseignement aux étudiants pour faire passer un projet passionné de l'idée à la réalisation. De nombreux systèmes éducatifs essaient de préparer ce type de travail de projet et de méthodologie de réflexion conceptuelle au cours des années intermédiaires avec des foires scientifiques et d'autres types de projets personnels. Pourquoi pas plus tôt ?

Accès et équité. La géographie (même au niveau de la ville), la réglementation, la langue et un million d'autres facteurs jouent tous un rôle dans les résultats en aval. Encore une fois, le bénéfice du grand effet égalisateur d'Internet va s'accélérer dans les années à venir et, avec optimisme, éviter certains de ces problèmes.

Certains problèmes subsistent cependant. Beaucoup n'ont toujours pas accès à Internet. Beaucoup vivent dans des environnements où les régimes descendants censurent le contenu qui enseignerait aux étudiants le monde. Le problème d'internet, comme quelques-uns qui vont être esquissés, n'est pas strictement du domaine des plateformes éducatives. Cependant, la plate-forme de contenu peut. Même s'il peut encore y avoir un certain dépassement de l'inégalité si l'information est censurée, il reste encore beaucoup à faire lorsque les étudiants ont accès à des assistants d'apprentissage personnalisés qui peuvent reconditionner toutes les ressources disponibles pour les aider à apprendre ce qui est nécessaire pour réussir sur le plan mondial. organiser.

Heureusement, nous sommes sur la voie d'une vision de l'éducation qui ne laisse aucun enfant de côté.

Répartition du financement. Parallèlement à la question de l'accès se pose la question du financement. Dans le cadre du modèle de classe actuel, les enfants des zones moins privilégiées avec des salles de classe moins bonnes reçoivent moins de financement, ce qui leur donne des salles de classe encore plus mauvaises. C'est injuste et insoutenable pour un monde qui prospère lorsque les marées montantes soulèvent tous les bateaux.

Participation parentale. L'implication des parents dans l'éducation a toujours été un signe avant-coureur d'amélioration des résultats. De meilleurs taux d'assiduité, une responsabilisation accrue et le « remplissage des lacunes » pour des domaines qui n'ont peut-être pas été expliqués ou compris en classe sont autant de facteurs qui expliquent cela. Moins apprécié dans les données formelles est l'apprentissage fortuit, hors de la salle de classe, qui se produit autour de la table du dîner.

Les flux d'informations permis par Internet érodent lentement cet avantage, mais en termes d'engagement parental quotidien, il reste un facteur important. Comment concevoir des systèmes qui ne pénalisent pas les élèves pour avoir des parents qui ne peuvent pas être aussi engagés que les autres ? Mieux encore, comment peut-on concevoir des systèmes qui permettent aux parents de milieux éducatifs moins généalogiques de soutenir leurs enfants au maximum (cela justifie probablement un effondrement complet du marché et borde de très près le marché de la garde d'enfants).

Diversité des besoins Accessibilité. Aussi difficile que puisse essayer la salle de classe traditionnelle, il est presque impossible d'accueillir correctement les élèves ayant des besoins spéciaux sans créer une sorte d'obstacle au reste de la classe. Des plateformes d'apprentissage plus individualisées y remédient presque par défaut. De quel type de fonctionnalités ces plateformes tireront-elles parti pour capturer au mieux ces cas à longue traîne ?

Nouveaux catalyseurs

Un spoiler pour ceux qui lisent qui n'ont pas encore utilisé ChatGPT ou tout type d'interface NLP prête pour le consommateur. Les moteurs de recherche de demain ne sont pas des moteurs de recherche. Ils seront plutôt des moteurs de réponse.

Pour ceux qui ont suivi, cela présente un dilemme évident pour des systèmes éducatifs entiers qui jugeaient les enfants sur leur capacité à trouver et à communiquer des réponses.

Cela aura quelques effets catalyseurs pour l'avenir de l'éducation, y compris, mais sans s'y limiter :

Personnalisation extrême.

L'IA et les assistants personnels intelligents accéléreront considérablement le degré de personnalisation de tout service auquel nous avons accès. Pour ceux qui veulent en savoir plus sur comment, je vais encore une fois (et probablement pas pour la dernière fois) recommande ce brillant article sur les agents autonomes de Matt Schlicht. L'éducation ne sera pas différente.

La personnalisation est un ingrédient clé de l'effet deux sigma de Bloom. Cependant, les agents pédagogiques personnalisés vont pousser ces effets encore plus loin. Plutôt que d'apprendre progressivement les préférences d'apprentissage d'un élève et les modes de présentation les plus efficaces au cours de séances hebdomadaires d'une heure, les futurs enseignants auront une connaissance innée du type d'informations que l'élève est le plus apte à traiter.

Vous voulez apprendre Python ? Aujourd'hui, vous tireriez probablement parti d'une ressource open source unique comme le CS50 de Harvard ( qui est maintenant enseigné par une IA ) ou l'une des incroyables chaînes YouTube enseignant le langage de programmation. À l'avenir, le novice est plus susceptible d'apprendre d'un assistant intelligent qui a non seulement une compréhension complète de la langue, mais aussi une meilleure connaissance de vos modèles d'apprentissage préférés que vous.

Il n'y aura aucun moment où vous vous sentirez désengagé ou démotivé par le processus d'apprentissage. Des projets de formation qui vous intéressent particulièrement et vos raisons d'apprendre Python vous seront assignés plutôt que de cocher des cases pour vérifier vos progrès par rapport à un arbre de compétences arbitraire.

Divertissement par la personnalisation.

En 12 ans ou plus de scolarité, je peux imaginer que la taille de l'échantillon éducatif de chaque lecteur est suffisamment grande pour inclure au moins un cas d'un sujet ruiné pour eux par un enseignant sans charisme, trop exigeant ou simplement méchant.

Dans un monde de livraison autonome, personnalisée et numérique, il est presque impossible d'imaginer que ce scénario se reproduise.

Même avec les outils dont nous disposons aujourd'hui, je pourrais avoir une réplique numérique de la voix de Morgan Freeman en m'enseignant un cours de physique préparé par Carlo Rovelli. Ou toute combinaison de voix, de connaissances, de mode de transmission et de sujet. Vous n'aimez pas ça ? On n'est pas du tout loin des assistants qui s'adapteront quasi instantanément à vos préférences. ( Une tournure philosophique intéressante : en étant capable de rendre n'importe quel contenu agréable, si chaque élève avait un agent, nous pourrions théoriquement déterminer exactement comment l'allocation des ressources qualifiées se produit - pensée effrayante).

Le succès précoce des protocoles de réplique humaine artificielle comme IA du personnage et Réplika (sujet de l'un des grands messages pas ennuyeux ) indique la maturité commerciale de ces types de produits. Ce qui reste à faire dans l'espace pour un assistant d'éducation entièrement autonome est un moyen de suivre les progrès des élèves et de s'auto-attribuer des tâches en fonction de ces informations.

Mentorat et évaluation intelligents.

Au cours des 20 prochaines années, une meilleure éducation ne devrait pas être mesurée par la mesure dans laquelle nous pouvons améliorer le score médian NAPLAN / SAT / quel que soit le score standardisé applicable d'où vous venez. Au lieu de cela, il devrait s'agir d'une représentation plus précise de la mesure dans laquelle l'apprentissage et le développement d'un élève correspondent à ses raisons de commencer ce parcours d'apprentissage en premier lieu.

Un problème important mais silencieux de l'éducation de la petite enfance aujourd'hui est que les enfants n'ont aucune idée de la raison pour laquelle ils apprennent des choses. Ils peuvent comprendre assez rapidement pourquoi l'apprentissage de leur langue maternelle est si important parce qu'avant longtemps, ils l'utilisent intensivement tous les jours. Les maths, moins.

Pouvoir mieux expliquer et encadrer constamment les enfants sur les raisons pour lesquelles ils apprennent certaines choses et comment cela s'applique à eux est une aubaine énorme pour l'engagement. Vient ensuite le problème d' « évaluer » sans démotiver.

L'évaluation continuera d'évoluer vers de véritables jeux de compréhension. Dans un monde d'apprentissage personnalisé, il est fort possible que les modes d'évaluation et d'analyse comparative soient purement adaptés à l'individu.

« Amy » pourrait être très motivée et motivée par la nécessité d'afficher une sorte de compétence arbitraire de 90 % lors de son examen de biologie. 'Adam', d'autre part, aime juste la biologie pour pouvoir disséquer les grenouilles (humainement, bien sûr). Tous deux veulent se faire opérer. Avec des assistants personnalisés, Amy peut se faire rédiger un test en noir et blanc tandis qu'Adam peut recevoir des commentaires en direct sur sa technique. Les deux auront des chemins distincts pour devenir des chirurgiens du premier centile, conçus en fonction de ce qui les motive à s'améliorer au quotidien.

Analyses prédictives.

Au fur et à mesure que le volume de données de formation augmente pour nos enseignants IA, il deviendra de mieux en mieux à comprendre quelles combinaisons de compétences, d'intérêts et de personnalités conviennent le mieux à certains chemins de la vie. Sur cette base, l'IA peut proposer en permanence des recommandations et des probabilités de réussite pour aider l'étudiant à évaluer une étude ou un choix de "carrière" donné au fur et à mesure qu'il progresse dans n'importe quel parcours éducatif autonome.

Par exemple, je suis peut-être un enfant de 6 ans (je ne le suis pas) avec une affinité particulière pour les langues qui a développé un intérêt précoce pour les films de qualité. Mon assistant personnel pourra me proposer un flux constant d'options et d'activités d'enrichissement en fonction des parcours qu'il peut penser que j'apprécie. Dans un monde où les humains veulent toujours le libre arbitre, cet assistant tirerait parti de ces prédictions pour maintenir mon illusion de libre arbitre et ne jamais me forcer à suivre un chemin donné. Il serait capable de dire que la recherche mathématique n'est peut-être pas pour plus, mais que produire et susciter un cinéma génératif pourrait bien l'être.

Il peut communiquer avec d'autres agents pour me diriger vers d'autres étudiants du monde entier qui peuvent être des collaborateurs prédestinés en fonction de nos intérêts et compétences respectifs.

Surtout, il fournira également une mine d'informations sur la façon dont les enfants voient le monde, ce qu'ils veulent y faire et allouent les ressources en tant que telles.

Imaginez tout ce que nous apprendrons sur l'éducation lorsque nous pourrons voir nos propres arbres de compétences cartographiés depuis notre position actuelle jusqu'à la genèse même de notre éducation.

Étant donné que tous les éléments ci-dessus sont des apports possibles très authentiques à la manière dont les enfants seront éduqués à l'avenir, comment pourraient-ils se combiner avec les meilleures pratiques actuelles et acceptées pour former une opportunité d'éducation commerciale générationnelle ?

Une vision pour le Saint Graal d'Edtech

Sur la base des problèmes décrits ci-dessus et des restrictions réalistes qui seront imposées par la réglementation dans un avenir prévisible, je considère l'ensemble de fonctionnalités illustré ci-dessus comme des enjeux de table pour une licorne d'éducation de la petite enfance à haute efficacité et à l'échelle mondiale.

Les assistants d'apprentissage personnalisés seront la plaque tournante de tout modèle gagnant. Les points clés de la section ci-dessus - personnalisation, mentorat intelligent, analyses de qualité et leur efficacité combinée pour amener les enfants vers des résultats post-scolaires réussis (ce terme semble dystopique) - seront les principaux moteurs de qui gagne l'éducation à l'ère de l'intelligence artificielle .

Au-delà de ces facteurs, le gagnant sera probablement le premier développeur à rendre ces choses aussi amusantes à interagir qu'à entrer et voir votre professeur préféré. Sur cette note, il vous semblera, sonnera ou interagira probablement avec vous d'une manière totalement différente de ChatGPT.

Les centres locaux en personne augmenteront cette expérience d'apprentissage accrue avec la socialisation que les systèmes d'éducation de la petite enfance ont clouée depuis, eh bien, pour toujours (voir les pièces A et B ci-dessous).

Le jeu restera une nécessité. Les «écoles» d'une certaine forme telles que nous les connaissons aujourd'hui interviendront (presque ironiquement) pour combler ce besoin et ce désir. Peut-être que les enseignants d'antan comblent ce vide, assis dans les mêmes chaises de supervision qu'aujourd'hui. Peut-être nous rapprochons-nous de l'ancienne vision d'un village élevant un enfant, selon laquelle un animateur communautaire gère et est récompensé pour avoir pris soin des enfants pendant qu'ils font leur travail et jouent.

Quelle que soit la façon dont cela se déroule, la demande d'espaces physiques à la fois pour la garde d'enfants et à des fins mixtes demeurera. L'économie de ces espaces restera exclusive et rivale. Cela signifie opportunité. Il y aura de l'argent et de la réputation à offrir pour offrir des récompenses à ceux qui exploitent ces espaces.

Les mentors humains agiront en tant que composants clés de ces hubs locaux. Ces mentors humains ne seront pas aussi intelligents que les professeurs d'IA que les enfants possèdent dans la paume de leur main. Mais, comme ils l'ont toujours été, ils seront des modèles importants et des points de contact pour la façon dont les idées et les objectifs fixés par l'assistant d'enseignement numérique se manifestent dans le monde réel.

De l'autre côté de nos centres géographiques locaux se trouvent des centres d'intérêt géodésiques en ligne . Pour ceux qui entendent le mot géodésique pour la première fois, Je vous redirige vers l'endroit où j'ai appris le mot pour la première fois - État du réseau de Balaji Srinivasan . Beaucoup d'idées ici sont conçues pour les professionnels en activité, mais idéologiquement, elles ont également un sens à travers le prisme d'une éducation apatride.

Alors, à quoi ressemble le centre d'intérêt géodésique dans le cas des assistants d'apprentissage personnalisés de nos enfants. Avec l'aide de protocoles de confidentialité des données, nos copains autonomes pourront générer un zéro connaissance graphique d'intérêt pour chaque enfant et les faire correspondre géodésiquement les uns aux autres. À partir de là, des salles de classe virtuelles, des groupes de projet et des ateliers peuvent être créés (et éventuellement animés par des experts humains) pour permettre à ces élèves de bénéficier de la collaboration avec des pairs partageant les mêmes idées du monde entier.

Afin de s'assurer que nous ne mettons pas en place une machine éducative imparable et inefficace dans le monde, certains mécanismes de renforcement sont nécessaires.

Le premier sera des mécanismes de rétroaction humaine pour s'assurer que ces assistants numériques et leurs méthodes. Quiconque a vu un film, même légèrement, concernant l'avenir de l'IA sait que ce qui peut mal tourner tournera mal. Tout comme dans les grands modèles linguistiques d'aujourd'hui, il y aura une demande extrême de fournisseurs de rétroaction humaine dans des modèles qui pourraient traiter et éduquer littéralement des millions d'enfants.

Il y aura probablement une demande d'auditeurs de programme, garantissant que les voies que les assistants numériques choisissent pour un enfant n'interfèrent pas avec d'autres objectifs humains. Pour mettre cela dans un exemple frappant, nous ne voulons pas que notre aspirant chirurgien Adam teste sur de vrais cadavres à l'âge de 7 ans, même si c'est le plus pertinent pour ce qu'il veut faire.

Il devra également y avoir une sorte de mécanisme pour s'assurer que les assistants ne sont pas trop déterministes. Supposons, par exemple, que les assistants reçoivent une sorte d'incitation ou d'amélioration de leur réputation en fonction de leur capacité à placer des étudiants dans certaines professions. Évidemment, certaines professions sont plus faciles que d'autres. Cela déforme l'incitation des assistants à diriger de manière déterministe les enfants sur ces routes et à bouleverser essentiellement des économies entières, car les ressources sont extrêmement mal réparties.

Premièrement, cela présente une opportunité pour les humains d'être impliqués dans la notation de la réputation et la conception des incitations pour ces assistants. Deuxièmement, cela montre que les économistes sont toujours importants. Veiller à ce que les véritables intérêts et désirs des enfants soient respectés tout en maintenant un certain niveau de base de répartition des compétences dans différents domaines importants est impératif pour l'avenir de l'éducation.

Sidenote: Il existe ici une opportunité entièrement distincte de plusieurs milliards de dollars pour créer des systèmes qui permettent aux personnes non techniques d'observer, de tester et de fournir des commentaires sur tout type de modèle.

De plus, une sorte de suivi des progrès mondiaux est nécessaire pour surveiller en permanence l'efficacité de notre hypothétique IA Bloom Two-Sigma. Il pourrait s'agir d'un système autonome jouant le rôle de l'économiste proposé ci-dessus. Avec des analyses approfondies disponibles sur la manière dont les enseignants autonomes dirigent les élèves, l'humanité devra être en mesure de visualiser les effets à plus long terme de cela sur l'allocation des ressources et d'ajuster les modèles en conséquence.

Quelle est la fin de partie ?

C'est une grande question philosophique. Dans le monde d'aujourd'hui, la finalité de l'éducation est d'obtenir un bon emploi et d'être capable d'interagir et de collaborer efficacement avec les autres.

Ce que signifie « travail » sera très différent dans 10 ans. En ce sens, ce qui devrait changer dans la « phase finale » de l'éducation, c'est que les élèves sont capables de créer leur propre « travail » auto-réalisateur qui exploite les outils disponibles pour donner un sens à leur propre vie. Les parties sur la collaboration et l'interaction avec les autres ne devraient pas changer du tout.

À quoi pourrait ressembler un MVP ?

La première étape la plus évidente consiste à créer un wrapper ChatGPT de style Character AI (je me sens dégueu juste d'écrire ceci) spécialisé pour parler dans le style d'un enseignant du primaire.

Essentiellement, ce que j'essaie de dire, c'est que le MVP le plus probable pourrait simplement être un chatbot de Mr.Rogers.

À partir de là, le principal problème à résoudre est l'évaluation des étudiants. Comment pouvez-vous attribuer les gains dans leur apprentissage à leurs enseignants numériques par rapport aux enseignants humains ?

Une tactique de croissance intéressante pour diffuser cela au grand public pourrait consister à organiser des hackathons pour enfants en direct (avec le consentement des parents, bien sûr). Chaque enfant est équipé de son propre assistant personnel pour l'aider dans le travail démontrable du projet. Cela servirait de démonstration en direct de l'efficacité des méthodes d'apprentissage centrées sur la résolution de problèmes et aussi une façon amusante de voir les façons créatives dont les enfants tirent parti de l'IA pour donner vie à leurs idées.

Si cela semble exagéré ou n'a pas de marché, je suis prêt à parier que vous vous trompez. Par exemple, le Scripps National Spelling Bee le plus récent a attiré 9,2 millions de téléspectateurs .

Où allez-vous partir d'ici?

Avant de gagner le jeu de la distribution et de pénétrer dans les systèmes éducatifs au niveau de l'État, les éléments commerciaux d'un protocole comme celui-ci devraient probablement commencer au niveau parascolaire.

La solution « Teams » de Synthesis présente un manuel pratique expliquant comment tester ces idées auprès de groupes d'essai. À partir des tactiques initiales génératrices de battage médiatique, créez une liste d'attente de parents désireux d'explorer l'utilisation de ces outils avec leurs enfants.

À partir de cette liste d'attente, vous pouvez déjà commencer une forme hétéroclite de classe géodésique en ligne en associant des enfants ayant des intérêts déclarés et des cheminements de carrière similaires.

Géographiquement, vous pourriez même le faire en organisant des groupes d'enfants après l'école en tirant parti des premières générations de ces assistants pour construire en collaboration des projets au sein d'équipes locales. Cela coche les cases de preuve de concept pour le jeu et

Aller au marché

Comment transformer alors un groupe de parents extrêmement heureux qui ne jurent que par des enseignants virtuels en une force dominante qui peut se frayer un chemin pour devenir un acteur dominant dans n'importe quel système éducatif à l'échelle mondiale ?

Quelques idées GTM :

• Livraison à prix coûtant d'agents (génériques ou personnalisés) aux fournisseurs d'éducation alternative existants . Cela inclut les écoles à charte, les réseaux d'enseignement à domicile (peut être trouvé via les groupes Facebook et Subreddits)

• Livraison gratuite d'agents génériques aux écoles publiques pour les tests . Plus cela sera fait tôt, plus les gouvernements auront de temps pour traiter l'impact et les réglementations nécessaires pour protéger les intérêts des étudiants.

• Répliquer les créateurs de contenu populaires en tant qu'agents d'enseignement , style Character AI. Pourquoi les parents voudraient-ils que leurs enfants apprennent les sciences de M. Boring alors que vous pourriez avoir une version vivante et adaptative de Bill Nye avec eux pendant une heure par jour ?

• Mise en place d' API d'agents en tant que plugins pour les plates-formes de diffusion de contenu virtuel existantes . À quel point l'expérience Khan Academy serait-elle différente si des moteurs de recommandation intégrés pouvaient diriger les enfants vers les bons arbres de compétences pour atteindre leurs objectifs d'apprentissage « final ». Qu'en est-il des listes de lecture YouTube personnalisées accompagnées de projets/missions/tâches générés par des agents pour appliquer les enseignements tirés des transcriptions vidéo ?

Modèles commerciaux et taille du gâteau

Pour de multiples raisons, je pense toujours qu'il est préférable que les modèles qui sont au cœur de cette proposition commerciale restent open-source. Premièrement, d'un point de vue des avantages sociaux, l'open source de ces modèles les laisse ouverts à une responsabilité et une transparence constantes.

Il améliore la concurrence sur le marché, et par conséquent la qualité de la production, en créant des incitations pour que les gens bifurquent et construisent sur ces modèles afin de les rendre meilleurs pour les étudiants.

Enfin, c'est crucial parce que c'est la meilleure voie vers la prestation la moins chère possible pour une éducation de la plus haute qualité - le Saint Graal pour une génération d'humains plus intelligente.

Ce qui précède est un peu de calcul sur la taille des marchés sur la table qui pourraient être ouverts par cette prochaine génération d'assistants d'enseignement intelligents. Une ventilation des hypothèses:

• Ce modèle maintient la foi que les gens garderont eux-mêmes les modèles de base open source et libres d'accès . Un point intéressant que je suis ravi de voir se jouer en ce qui concerne l'accessibilité est de savoir dans quelle mesure les capacités de ces assistants peuvent être préservées pour les zones sans accès à Internet à court terme, à la Imagine Worldwide.

• Applique l'hypothèse d'environ 750 mm d'enfants en âge d'aller à l'école primaire au moment du déploiement.

• Les coûts de livraison pour les groupes en personne sont basés sur l'objectif de réduire de plus de 50 % les coûts de livraison par rapport aux écoles primaires publiques australiennes (s'élèvent à environ 5 225 USD par an, tout bien considéré).

• Coûts de livraison pour les groupes géodésiques conçus pour être des versions plus accessibles de Synthesis. La méthode de livraison la plus basique de synthèse facturerait 180 USD / mois (ou 2160 USD par an) pour inscrire les étudiants (par Déseret ).

Il convient de noter que ce qui précède est beaucoup plus une carte du marché qu'une prévision de revenus pour une seule entreprise. Il serait pratiquement impossible pour une seule entreprise de s'emparer de l'ensemble du marché en personne, tout comme aucun groupe d'écoles privées n'exploite aujourd'hui toutes les écoles privées du monde.

Le marché géodésique est plus susceptible de se plier à la loi de puissance, mais encore une fois, il y aura probablement encore une concurrence importante en raison de la taille du gâteau et du nombre de façons différentes de le couper.

Ces mesures sont un pari sur l'évolution significative de l'éducation pour devenir plus apatride et adaptée à la conception de résultats intentionnels à partir de la prestation virtuelle.

Derniers mots

Ce dernier morceau de sagesse vient ironiquement d'un titre d'article " Pourquoi les startups de l'éducation ne réussissent pas ” :

« Les entrepreneurs considèrent l'éducation comme un problème de qualité. La personne moyenne y voit un problème de coût ».

Une immense personnalisation et des facteurs de savoir-faire intégrés feront des assistants virtuels un super-enseignant de premier ordre. La qualité et le facteur de divertissement des modèles seront des déterminants importants de qui gagne sur ce marché, mais à l'échelle mondiale, les entrepreneurs ne peuvent pas oublier l'importance de réduire les coûts de livraison et les nombreuses récompenses qui peuvent être récoltées en atteignant un large public à bas prix. coût.

Additif : Divers. Points philosophiques

• Quelle devrait être la fonction objective de l'éducation de la petite enfance ? En termes plus simples, que voulons-nous que les enfants d'aujourd'hui soient lorsqu'ils seront adultes ?
• La société est composée de générations qui, malgré toutes leurs différences, ont été en grande partie éduquées sous des régimes similaires. Comment les relations intergénérationnelles seront-elles affectées lorsqu'une génération est éduquée par une espèce entièrement différente ?
• Le fait d'avoir un tuteur impitoyablement efficace et autonome perturbe-t-il les effets fortuits du parcours d'apprentissage d'un enfant ?

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