AI が教育者の教え方をどのように混乱させているか

テクノロジーは、ほぼすべての分野の進歩において重要な役割を果たし続けているため、そのリストに教育が含まれていることは驚くべきことではありません。世界中の教育者が、ほぼすべての学年レベルで人工知能 (AI) を教室に取り入れ始めています。学習と指導の方法を形作り、学習体験をより魅力的でパーソナライズされた効率的なものにします。

世界中のエドテックへの投資は、2020 年に 161 億ドルという過去最高を記録し、AI を活用したエドテック ソリューションが投資対象のトップにランクされました。 HolonIQのレポートによると.投資家は、学習をパーソナライズし、管理業務を自動化し、学生の成果を向上させるのに役立つ AI を活用した教育技術ソリューションに関心を示しています。

しかし、その影響は大企業だけではありません。増大する教師不足に加えて、教師は平均的な日課で働いているため、現在の教師の時間の 20 ～ 40% (週あたり約 13 時間) は、テクノロジーを使用して自動化または合理化できます。 マッキンゼー・アンド・カンパニーによると.つまり、学生の学習をサポートする時間が増え、事務処理にかかる時間が短縮されます。

教育における AI のメリットは数多くありますが、ここでは AI が教育者の教室での教え方をどのように混乱させるかを示す 3 つのメリットを例として挙げます。

パーソナライズされた学習

パーソナライズされた学習は、長い間教育の基本的な部分でした。 AI の力により、特定の学生のニーズに合わせて学習体験を構築および調整することが、さらにアクセスしやすくなります。教育者が収集したデータを AI を利用したプラットフォームにフィードして、学習ペース、好み、強み、弱みなど、生徒の学習要件を判断するのに役立てることができます。教師は授業計画を作成し、リソースを見つけることができます。

AI を活用したプラットフォームは、学生にパーソナライズされたフィードバックを提供し、能力開発の分野を特定するのに役立ちます。 AI を活用したプラットフォームは、課題やテストでの個々の学生のパフォーマンスを評価し、リアルタイムのフィードバックを提供して、学習に集中する必要がある可能性のあるより良い分野を特定できます。これにより、インストラクターや保護者とのより良い会話が促進され、学習に影響を与える他の要因を特定できます。

機械学習と AI を使用することで、 BYJUのアプリ個々の生徒の学習ニーズを深く掘り下げています。提供されるものを変更し、推奨事項を更新することは、学習プロセスをカスタマイズするために不可欠です。特定の時点で学校で教えられていることに基づいて、BYJU'S は特定の概念とトピックのモジュールを作成し、学生が学習中に制限を感じないようにします。したがって、学生が概念をどれだけよく理解できるか、またはその科目でどのようにうまくやっているかに応じて、子供が概念を適用して結果を把握できるようになるまで、推奨事項は変化し続けます.

強化された学習体験

テクノロジーは、楽しく教育的なゲーム化された学習体験を通じて、学生の学習体験をすでに変革しています。たとえば、学生は、Tynker などのプラットフォームを介してビデオ ゲームを作成または変更することでコーディングを学び、よりインタラクティブで楽しい教育体験を作成できます。

AI の力により、学生の趣味や学習スタイルに基づいて追加のリソースを推奨することで、これらのすでに魅力的な学習体験をよりパーソナライズすることができます。生徒が天文学に興味を持っている場合、AI を利用したプラットフォームは、記事、ビデオ、対話型シミュレーションなどの他のリソースを提案して、生徒の意欲と関与を維持することができます。

教育技術における人工知能のもう 1 つの重要な利点は、より没入型の学習体験を提供できることです。さまざまな種類のテクノロジーを人工知能と組み合わせることで、学生が史跡への仮想遠足や科学実験室の実験など、現実世界の状況を体験できるインタラクティブなシミュレーションを実現できます。この没入型の学習体験は、学生が複雑な概念を理解し、学習をより思い出深いものにするのに役立ちます。

データ主導の洞察

教師は、データを使用して生徒の学習行動に関する貴重な洞察を得ることができます。 AI を活用したプラットフォームにより、教師は生徒の成績、学習習慣、興味を評価して最高の学習体験を提供する機会を増やすことができます。このパーソナライズされた戦略は、学生が学習上の困難を克服するのに役立ちます。

AI 機能を備えたプラットフォームは、さまざまな教育方法やテクニックの効率に関するデータも収集できます。さまざまな生徒から収集した情報を調べることで、教師はクラスの傾向とパターンを特定し、教育アプローチについてデータに基づいた決定を下すことができます。このデータ駆動型の教育戦略により、教師は生徒の固有のニーズに合わせて授業計画を調整し、学習成果と学業成績を向上させることができます。

教室での AI の例

学生がいる部屋にロボットはありませんが、学習と成長のための新しい可能性を生み出すために、教師がすでに使用しているさまざまなツールやソフトウェアに AI を組み込むことができます。いくつかの例は次のとおりです。

アダプティブ ラーニング プラットフォーム:これらの AI を利用したツールは、学生の学習レベルを評価し、ニーズに合わせてクラスをカスタマイズします。いくつかの例は、Dreambox、Knewton、および Carnegie Learning です。

インテリジェント チューター システム:これらのツールは、AI を使用して、生徒が問題に取り組み、新しい教材を学習する際に、生徒に個別のフィードバックと指示を与えます。いくつかの例は、カーネギー ラーニング、ALEKS、および Knewton です。

仮想学習アシスタント:これらの AI を利用したアシスタントは、学生からの質問にすばやく応答し、即座にヘルプとフィードバックを提供します。このようなツールの例には、IBM Watson Assistant や Adaface などがあります。

チャットボット: ChatGPT などのチャットボットは、宿題に関する質問に答えたり、発音や文法に関するフィードバックを提供したり、生徒が新しい言語を学習できるようにプログラムしたりするなど、教室の外でサポートを提供できます。

自然言語処理 (NLP): NLP は、人間の言語を学習および理解するために使用され、チャットボット、音声アシスタント、および生徒と自然言語で会話できるその他の AI を利用したユーザー インターフェイスの開発をサポートします。 NLP を利用したツールの例として、Duolingo、Grammarly、LanguageTool があります。

音声認識:音声認識技術は、学生の発音と流暢さを評価し、改善方法に関するフィードバックを提供するのに役立ちます。例としては、Netflix、Rosetta Stone、Google 音声認識による言語学習などがあります。

予測分析:これらの AI を利用したツールは、生徒のデータを分析し、成績を予測することで、教師が必要に応じて介入し、生徒を支援するのに役立ちます。予測分析ツールの例として、Edmentum、BrightBytes、Skyward があります。

感情分析:感情分析ツールは、学生のコメントのトーンを調べて、個々の学習経験に対する学生の満足度を測定します。感情分析ツールの例としては、IBM Watson、RapidMiner、および Alteryx があります。

学習分析:これらのツールは、さまざまなソースからのデータを分析して、学生の学習パターン、好み、および行動に関する洞察を提供します。学習分析ツールの例として、Blackboard、Brightspace、および Canvas があります。

AI による構築と学習

生徒の学習は AI から大きな恩恵を受けていますが、このテクノロジーのしくみを学ぶこともできます。最近では、スマート TV からスマート カーに至るまで、あらゆるものが「スマート」になっているため、学生が潜在的な新しい興味や将来のキャリア パスを模索しながら、よりスマートに学習する機会が増えています。

著者について

ロミット・パテルは、Tynker の最高成長責任者であり、20 年の経験を持ち、新興企業が成功するビジネスに成長するのを支援してきました。

Lomit はこれまで、Roku (IPO)、TrustedID (Equifax が買収)、Texture (Apple が買収)、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に重要な役割を果たしてきました。

Lomit は講演者、作家、アドバイザーであり、Liftoff によって Mobile Hero として認められるなど、キャリアを通じて数々の称賛と賞を受賞しています。ロミットの本無駄のない AI Eric Ries のベストセラー「The Lean Startup」シリーズの一部です。