教育における人工知能の役割: 学習体験の変革

人工知能 (AI) はまだ初期段階にありますが、すでに私たちの日常生活の多くの部分に影響を与えています。から組織的な意思決定医療診断に至るまで、AI はインターネットと同等の変革力であり、教育分野も例外ではありません。

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世界の「教育における AI」市場はすでに約42億5,000万ドル2028 年以降までに 200 億ドル以上に達すると見込まれています300億ドル2 つの異なる予測によれば、2032 年までに。 AI が教育分野に与える影響は日に日に強まっており、教育における AI の役割を理解することは、関連する利害関係者や政策立案者が知識に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

幼稚園から高校までの教育技術プラットフォームをリードする Tynker の最高成長責任者として、私はこれらのトピックのうち 3 つを共有します。

1. 教育における AI の役割を定義する際の課題

教育における AI の役割は急速に進化しており、近い将来、遠い将来に、AI がさまざまな関係者向けの教育、つまり生徒の学習体験や教師の技術をどのように変革するかを正確に予測できません。

問題をさらに複雑にしているのは、さまざまな社会、コミュニティ、教育レベル (初等、中等、専門など) における AI 導入率の違いです。また、教育における AI の倫理については、対照的な見解があります。これは、学生が ChatGPT を使用して小論文を作成したり、宿題の質問に対する迅速な解決策を見つけたりすることによって、ChatGPT が広く採用されたことをきっかけとしています。

他の多くの技術革新と同様、AI は強力なツールです。正しく使えば教育にプラスの成果がもたらされますが、現在の教育制度を騙す目的で簡単に悪用される可能性もあります。だからこそ、課題はあるものの、教育における AI の役割と範囲を定義することが重要です。

AI がさまざまな学習環境や教育レベルで学習体験をどのように変革するかを観察し、分析することが良い出発点となります。教育における AI の役割、特に学習体験の変革における役割は、3 つの領域で最も顕著です。

2. 評価・モニタリング

AI が学生と教育者の両方の学習体験を変革する方法の 1 つは、学生の成績の評価と監視を通じて行われます。教師が費やすのは約6.5時間毎週生徒の作業を評価し、フィードバックを提供することで、AI が大幅に短縮できる時間枠が実現します。​​​

自動エッセイ採点は、採点ルーブリックを変更でき、特に言語能力からの評価の深さを人間による評価をはるかに超えて微調整できるため、すでに教育における成熟した AI アプリケーションです。 AI を活用して新しい評価方法を導入し、より多くの次元を追加することもできます。従来の評価/評価。

教育評価における AI の役割は現在、以下に限定されています。高等教育または言語能力評価などの専門的な教育領域。ただし、教育現場における AI を活用した評価の範囲を拡大する取り組みが行われています。

教育における AI の役割の範囲を定義するには、AI ベースの評価とモニタリングの限界を認識することも重要です。制限には、トレーニング データに固有のバイアス、デジタル リテラシー (教師と生徒)、不十分に定義されたパフォーマンス評価指標、状況認識、共感の欠如などが含まれます。

3. パーソナライゼーション (大規模)

最も熱心な教師でもそれはできませんパーソナライズするクラス内の各生徒の学習体験。ほとんどの学生に知識を最大限に保持できる学習環境を提供する必要があります。​ ​​

クラスで最も弱い生徒を他の生徒と歩調を合わせたり、最も聡明な生徒が潜在能力を最大限に発揮できるよう支援したりするために必要な時間を費やすことができません。挑戦どちらもクラス全体に悪影響を与えるため、各ステップでそれらを実行します。

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これは私たちの教育システムに内在する問題であり、AI が解決に役立つ可能性があります。 AI システム/ツールは、包括的な評価により、各生徒の学習ギャップや長所と短所の領域を特定できます。生徒の苦手な分野により多くの時間を割り当てる新しい学習スケジュールを立てることができます。​​​

AI システムは、どの種類の教育ビデオや学習教材が生徒にとって最も有益かを特定することで、生徒の成績向上を支援します。学習成果自分にとって効果的なメディア/媒体に焦点を当てることによって。 ChatGPT のような NLP モデルは、学生が理解する必要があるアイデアを簡単に説明できます。学生の興味のある分野からの例えを提供することで、複雑な概念を説明することもできます。

包括的な AI モデルは、各生徒がクラスの他の生徒と歩調を合わせるために必要な注意を同時に提供できます。アダプティブ ラーニング ツールで使用できるものフィードバック生徒の学習の「道筋」を変更して、概念をより明確にし、強化します。

パーソナライズされたということは、人間化されたという意味ではないことを覚えておくことが重要です。 AI は生徒に共感したり、生徒の感情状態を評価したりすることが（まだ）できず、精神的苦痛や気晴らしが学習成果にどのような影響を与えるかを理解するのが難しい可能性があります。

エンゲージメントと知識の保持

教育における AI は学習体験をより魅力的なものにすることができますが、パーソナライゼーションはその 1 つの側面にすぎません。 AI は、自分のペースで進められる学習体験を強化できます。学生は、何が「」に分類されると想定しているかを尋ねたがりません。 愚かな質問「授業中はAIから答えを取得し、リアルタイムでペースを保つことができます。」

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AIベースのリアルタイム翻訳モデル多言語教室での参加レベルを高めることができます。チャットボットのような対話型学習ツールを使用すると、生徒はより効果的に参加できます。​​​

AI を使用して、学生の特定のニーズに合わせて調整したり、知識の保持を向上させるために学習とテストの両方をゲーム化したりできるスマート コンテンツを生成することもできます。

AIの導入により学習成果が向上する可能性がある

教育における AI は、教室への電卓の導入とよく比較されますが、保護者や教師はそれが生徒の数学的能力を弱めることをどのように懸念していましたか。​​​

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しかし、電卓が生徒の数学的能力を低下させなかったのと同じように（効率が向上した）、AI もより大きな規模で同じことを行う可能性があります。それは学習パラダイムを変革し、人類が複雑なアイデアを学習し処理するための新しくてより良い方法を発見するのに役立つかもしれません。​​​

教育における AI の役割は今後さらに顕著かつ包括的になるでしょう。その役割の定義と形成を早期に開始することで、数多くの前向きな学習成果につながる可能性があります。

著者について

Lomit Patelは Tynker の最高成長責任者であり、スタートアップ企業の成功したビジネスへの成長を支援してきた 20 年の経験があります。

Lomit はこれまで、Roku (IPO)、TrustedID (Equifax に買収)、Texture (Apple に買収)、IMVU (売上高第 2 位のゲームアプリ) などのスタートアップ企業の成長を拡大する上で重要な役割を果たしてきました。

ロミットは講演者、作家、アドバイザーであり、Liftoff によってモバイル ヒーローとして認められるなど、そのキャリアを通じて数多くの栄誉や賞を受賞しています。ロミットの著書『リーン AI』は、エリック・リースのベストセラー『リーン・スタートアップ』シリーズの一部です。