AI は教師と生徒の関係にどのような影響を与えるか: ランス・カミングス教授との会話

「AI が日常的な作業を私たちの代わりにやってくれることで、生徒との交流が深まることを願っていますが、それは教育機関や教師が AI を適切な方法で導入するかどうかにかかっています。」 -ランス・カミングス 教えることは簡単な仕事ではありませんが、最もやりがいのある仕事の一つです。教師であることは通常、非常に複雑な仕事であり、学界における AI の主流採用の増加は、教師と生徒の関係が間違いなく変化することを意味します。 このインタビューでは、ノースカロライナ大学ウィルミントン校のランス・カミングス教授に、AI 時代における教師と生徒の関係の将来について話します。 AI が生徒と教師の両方に与える影響や、学習プロセス全体に対する大規模言語モデルの影響について話します。 また、カミングス教授のサブスタックもチェックしてください。 iSophist 。 楽しみ！ エデム：あなたをゲストとして迎えることができて本当にうれしいです。まず初めに、あなた自身について話していただけますか。専門的な資格などはありますか？ それで、私は大学の専門文章の准教授です。 では、言語的および文化的に複雑な環境でライティングを研究し、教えています。私はプロの文章ではなく、コンテンツと情報の開発という言葉を好みます。それは、最近のプロの文章がどのようなものであるかをよく表していると思うからです。 ランス: ノースカロライナ大学ウィルミントン校 テキストを生成するだけではありません。私の博士号は執筆と修辞学なので、コンテンツ開発に対してより聴衆主導のアプローチを取る傾向があります。 私は 2021 年から AI を使用していますが、これはサイド プロジェクトに近いものでした。クリエイターエコノミーについて調べているときにOpenAIに出会い、「5年後にはみんなこれを使うようになるだろう」と思いました。 そうですね、それはたった 2 回でした。それ以来、私は AI が執筆プロセスにどのように適合するかを調査し、生徒が AI と並行して執筆できるように (AI に引き継がせないように) AI 執筆ツールをクラスに導入し始めました。 。 エデム: それでは早速始めましょう! AI ツールは、教師が生徒の個別の学習課題を特定して対処するのにどのように役立つでしょうか? 私の経験は主にレトリックとライティングに関するものなので、AI が生徒のライティングのプロセスをどのように支援できるかに重点を置いています。 ランス: 先学期、私がライティングのクラスで生徒たちに AI を使ってもらったとき、生徒たちは、AI がアイデアを思いついたり、ライターズブロックを緩和したり、ライティングの弱点を強化したりするのにいかに役立ったかについて話していました。 最近の学生は、私の時代よりも白紙のページに不快感を感じていると思います。私の生徒のほとんどは、AI を執筆プロセスに統合した後、作家としてずっと自信を持てるようになったと述べています。 ただし、ほとんどの時間は ChatGPT を使用していなかったということを明確にしておく必要があります。私たちは SoduWrite を使用しました。これは、ユーザーのためではなく、ユーザーと一緒に書き込むために作成されました。私は、学生にフレームワークの考え方と作成方法を教える方法としてプロンプト エンジニアリングがあると考えています。 AI をうまくプロンプトするには、命令を作成できるほどフレームワークをよく理解する必要があります。たとえば、私はプロンプト エンジニアリングを使用して、良い会話を書く方法を生徒に教えました。 AI は有用なフィードバック ツールとしても機能しますが、AI は作文講師のように私たちの作文を分析しているわけではないことに注意してください。AI は作文講師が特定の作文に対して何を言うかを推測しているのです。これは重要な違いです。 そうは言っても、特にライティング講師の訓練を受けている場合には、非常に役立つ推測を行うことができます。しかし、学生はこれを指示ではなくフィードバックとして受け取るべきです...とにかく、AI に限らずあらゆる人のフィードバックにどのようにアプローチすべきかです。これについてはここに少し書きました。 コードインタープリターのようなプラグインも同様に有望です。私はそれを使って文章を分析して遊んでいます。しかし最終的には、教育用に説明可能な AI を作成することが重要になると思います。そこでは、AI を統計的に訓練するだけでなく、ナレッジ グラフを使用して考える方法を AI に教えることができます。 人間の教師の中には教育者としての推測をしている人もいると主張する人もいるかもしれませんが、私たちは本当に AI でそれを拡張したいのでしょうか?厳選されたデータ上で機能する構造化モデルは、AI の次の大きなステップとなります。 エデム: これは素晴らしいですね。そこで、生徒に内容を理解させる手段として AI プロンプトを利用します。教育における AI テクノロジーの統合によって、生徒と教師の関係や全体的な学習体験がどのように形成されるかについてお話しいただけますか? 私は人々に、自分の結果と評価を再考するように言い続けてきました。私たちは、テストを受けて論文を書くことが唯一の、あるいは最良の評価形式であると考えることに慣れています。しかし、プロンプトエンジニアリングを教えることで多くの成果を達成することができ、おそらくレポートや小テストを課すよりも優れています。 ランス: 私たちは教師をコンテンツ配布者や門番としてではなく、コーチとして考える必要があるでしょう。私は常にそうやって教育に取り組んできたので、これは私にとって大きな変化ではありません。ライティングの指導は、原則を教えてフィードバックを与えるだけではありません...ライティングの指導には多くの心理的および精神的な作業が必要です。 AI は人間のコーチがトレーニングし、指導しなければコーチングできません。私たちは評価から離れてコーチングに移行する必要があります。そうなると、AI は私たちのツールバッグの中のもう 1 つのコーチング ツールになります。 エデム: これは非常に理にかなっています。教師の役割は AI システムと連携して進化するでしょう。 AI 主導の教育システムは人間の教師に取って代わる可能性があるという議論がいくつかありますが、これについてはどう思いますか、また人間の教師がもたらすかけがえのない資質とは何ですか? 教師の交代について話している人の多くは、投資家かソフトウェアの販売者のどちらかです。正直なところ、この後の教育がどのようなものになるのか私にはわかりません...そして彼らも実際のところはわかりません。私はAIによって私たちの仕事が楽になると絶対に信じています。 ランス: AI は、多くの時間のかかる日常的な作業をすでに手伝ってくれているため、生徒と話したり、課題についてより深くコメントしたりするなど、ライティングを教える上で重要な要素により多くの時間を費やすことができます。 たとえば、常に表示されるため、カットアンドペーストするだけのコメントがたくさんあります。多くの場合、学生はそれらを実際には修正しません。 AI は、草稿が私にとってより深い分析に十分なものになるまで、継続的にこれらを指摘することができます。あるいは、アクティビティや授業計画を作成するのに何時間も費やす代わりに、AI がそれを行うことができるので、私はそれを生徒たちと一緒に実行したり、コーチングしたりすることに集中できます。 では、AIは教師に取って代わるのでしょうか？私は懐疑的です。しかし、AIを活用しない教師に居場所はなくなる。それらは失われる仕事だ。 理論的には、共感やコーチングをシミュレートするために LLM テクノロジーをトレーニングできると思いますが、今日のテクノロジーはそれに近いものではありません。 LLM テクノロジーは、テキストを生成し、いくつかの形式の推論をシミュレートできますが、多くの場合、あまりうまく機能しません。これら 2 つの要素を改善することはできますが、教育の他の側面には新しい種類のテクノロジーまたはアプローチが必要になります。 教育や AI の分野にはこれに反対する人がたくさんいます...しかし今のところ、反対の考えを示す証拠は見当たりません。ほとんどの人は推測しているだけで、現在開発されているテクノロジーに基づいていません。 エデム: 私もその意見に同意します。これについてもっと話しましょう。 AI テクノロジーが教師による生徒の課題の割り当てと評価の方法にどのような影響を与えると予測しますか?たとえば、出題された質問や問題集の種類は何ですか? 一般的に、コンテンツにはあまり重点を置かず、共同作業、(正確な解決策がない) 複雑な問題の解決、複雑なプロジェクトの管理にもっと重点を置くべきだと思います。 ランス: これらはすべてAIにはできないことです。たとえば、AI はスクラム認定テストに合格できますが、スクラム プロジェクトを管理することはできません。 AI はフレームワークと微調整で最も効果的に機能するため、学生は理論が実践にどのように関係しているかをさらに深く理解する必要があります。実生活の状況で生成 AI を使用するように生徒に教えることは、これを行うための重要な方法となり得ます。 書くことに関しては、今でもよく考えています。前にも述べたように、論文を書くことだけが学習成果を評価する唯一の方法ではありません...おそらく多くの場合、それは最良の方法ですらないでしょう。とはいえ、やはり書くことは大切です。 AI ができることは限られています。 私が文章を書くときに考えていることは次のとおりです。 数は減りましたが、より意図的なライティングの課題が増えました 執筆の発明（またはアイデア）段階にさらに重点を置く ナレッジ マネジメント アプローチを採用 ... まとめることができる小さなコンテンツ これ以上の成績はありません より応用的な学習 ... 現実の文脈で書く さて、これらはすべて ChatGPT の前に私が行っていたことですが、私はそれをワンランク上げて、AI コンテキストにさらに適応させようとしています。たとえば、AI を代替品としてではなく心の拡張として使用できるように生徒をトレーニングします。それが鍵となります。 Edem: これは信じられないことです。こうすることで、生徒が AI に違和感を覚えるのではなく、AI の操作に適応できるようになります。 AI は教師と生徒の関係にどのようなプラスの影響を与えると思いますか? 推測したくありませんが、私の希望は、AI が日常的な作業を私たちの代わりにやってくれることで、生徒との交流が深まることです…しかし、これは教育機関や教師が AI を正しい方法で導入するかどうかにかかっています。医師を例に考えてみましょう。 ランス: 現場の一部の人は、医師は事務手続きなどで多忙なため、非常に個人的なやり取りが多く、医師になる初期のような状態に戻るのではないかと主張している。 AI がこれらのタスクを引き継ぐことができれば、医師は患者と過ごす時間がより多くなります。 それは教師も同じかもしれません。また、教育者が AI エージェントを適切に構築する方法を学べば、この日常的な作業の一部を AI アプリで自分自身を「複製」できるとも思います。 つまり、ある意味、AI は教師の延長となり、個人的な関わりにもっと多くの時間を与えてくれます。専門性が失われるため、万能家庭教師というこのアイデアには特に興奮しませんが、あらゆる種類のさまざまなツールを使用できるスペースが存在することは確かです。 エデム: このウサギの穴をさらに深く見てみましょう。 AI を指導方法に効率的に適応させるために、教師はどのような適応や追加のトレーニングが必要だと思いますか? ふう！ほとんどの教師はリソースが不足しており、すでに AI 関連以外にも多くのことを扱っているため、これは難しい問題です。テクノロジーがどのように機能するかについての基本的な知識が絶対に重要だと思います。 ランス： 現在のテクノロジーでは正当化できない誇大宣伝や恐怖を煽る行為が数多く行われています。これには倫理とシステムバイアスも含まれる必要があります。教師が AI に精通しなければ、生徒も AI に精通しません。 第二に、教育者は、コース管理やコース教材の開発に AI をより効果的に活用するために、自分の知識を管理し、コンテンツを構成する方法を学ぶ必要があります。 これにより、教育者は膨大な時間を節約できるため、生徒とより多くの時間を費やしたり、必要なもの (AI テクノロジーなど) を研究したりする時間を増やすことができます。 これには、特定のニーズや状況に合わせて調整できる基本的なプロンプト エンジニアリングも含まれる必要があります。優れた教育ツールでもあります。しかし、私はそこで止まりません。彼らは、自分たちの分野で他の生成 AI ツールを探索する必要があります。 たとえば、作文教師は、Copyspace や Soduwrite など、生成 AI とワード プロセッサを融合するツールを検討する必要があります。 確かに、他にもたくさんあります。しかし、圧倒されてしまうのは簡単です。教師は AI についてすべてを知る必要があるとは思わないはずですが、自分の仕事に何が役立ち、何が不可欠であるかを知る必要があります。 エデム: 信じられないほど洞察力に優れたランス!有効性について話しましょう。学界における AI の大規模な導入は、生徒の目から見た教師の信頼性と権威にどのような影響を与える可能性がありますか? 病気になってしまったので、今後数日少し遅くなっていたらごめんなさい。 ランス: 結局のところ、講師が生徒に対して AI をどのように活用するかが重要だと思います。率直に言って、人間の専門家が微調整したり指示したりして専門知識を形成しない限り、AI は専門知識を置き換えることはできません。 教師の唯一の仕事がコンテンツを提供し、ありきたりな課題を割り当てることである場合、教師の信頼性と権限は低くなります。しかし、これはおそらく AI なしでも当てはまります。 しかし、私たちが生徒たちに AI を使用し、専門家がどのように生成 AI を使用するかを生徒たちに見せれば、私たちの信用と権威は残るでしょう。学生は、ChatGPT に質問するだけなら教師も授業も必要ないと考えたくなるかもしれません...しかし、それは限界までしか考えられません。 結局のところ、特定のケースで生成 AI を機能させるには知識と経験が必要です。 これは、AI が教師の信頼性や権威を脅かすものではなく、むしろ教師の教育アプローチを強化するツールとして機能することを意味します。 AI をカリキュラムに統合することで、教師は生徒に、よりインタラクティブでパーソナライズされた充実した教育体験を提供できます。 これにより、教師が技術革新を図り、テクノロジーのトレンドを常に把握する能力を実証できるため、教師の権威が実際に高まる可能性があります。 教師は、AI が知恵や専門知識の源ではなく、その知恵を応用し表現するのに役立つツールであることを明確にする必要があります。 AI はデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルであり、人間のようにコンテキストを理解したり、価値判断をしたりすることはありません。 それが教師の役割です。 AI を批判的に使用して対話する方法、その限界と潜在的なバイアスを特定する方法、および学習分野の複雑な問題を解決するために AI を適用する方法を生徒に示すことは、教師の信頼性を高めることにしかつながりません。 エデム：魅力的ですね！それが学生にどのような影響を与えるかを詳しく見てみましょう。質問に答えるために AI への依存が高まると、生徒の批判的思考力や問題解決スキルにどのような影響が及ぶのでしょうか? 正直に言うと、批判的思考には影響がないと思います。まあ、AI を間違った方法で使用すれば、そうなる可能性はあると思います...しかし、問題はテクノロジーではなく、それをどのように使用するかにあります。 ランス: 実際、AI を使用すると批判的思考スキルを向上させることができると私は主張するかもしれません。 生徒にテストを受けさせたり、内容について書いたりするように依頼せず、問題を解決してもらいます。質問に答えることと問題を解決することには違いがあります。 質問に答えるには、多くの場合、情報を思い出したり、定義された問題に既知の解決策を適用したりする必要があります。一方、問題を解決するには、より複雑な推論と創造的思考スキルが必要です。 問題を理解し、戦略を立て、解決策を実行し、結果を振り返ることが必要です。 AI を正しく使用すると、この問題解決プロセスを通じて生徒をガイドできます。複雑な問題に対しては浅薄な答えしか得られないと思いますが、それを乗り越えることも批判的思考の一部です。 エデム: あなたの言いたいことはわかります。生徒たちにどのような影響を与えるのか、さらに詳しく調べていきたいと思います。 AI システムの統合と生徒向けのパーソナライズされた学習体験の人気が、助けや明確さを求めることで得られる重要な社会的スキルや共同能力の発達を妨げる可能性があると思いますか? テクノロジーがこれらのことを行うとは本当に思いません...それは私たちがテクノロジーをどのように使用するかです。教育は個人のスキルと内容がすべてであり、必要なのは数人の AI 家庭教師だけであると判断するのであれば、その通りです。 ランス: しかし、この機会を利用して、多様な人々とのコラボレーション、複雑な問題の解決、プロジェクトの管理などのスキルを教えるとしたら...いいえ、私はそうは思いません。 テクノロジー自体は中立です。人間のつながりを強化し、学生を孤立させない思慮深い方法でテクノロジーを統合する方法を形作るのは、教育者、政策立案者、社会にかかっています。注意と意図があれば、AI は重要な対人スキルの一部を教えるのにも役立つ可能性があります。 しかし、効率やパーソナライゼーションだけではなく、それらの価値を優先する必要があります。最終的には、私たちが教育に対して設定する目標と、そこに到達するための方法を選択することに帰着します。 Edem: おっしゃるとおり、テクノロジーは擬人化されたものなので、悪になることはできません。これで終わりだ、ランス！締めの言葉はありますか？ 教育関係者の多くは、AI に関して間違ったことに焦点を当てています。時代遅れの方法論を保存したり、盗作を阻止しようとすると、全体像を見逃してしまいます。 ランス: 新学期を迎えるにあたり、これらのテクノロジーをどのように慎重に統合して学習を真に強化し、生徒の将来への準備を整えることができるかという話に移る必要があります。 AI を敵対視するのではなく、これらのツールがアクセス、エンゲージメント、成果をどのように改善できるかを問うべきです。 AI を責任を持って活用するには、教育方法とカリキュラムをどのように適応させる必要があるでしょうか? これには、問題解決と倫理的統合に重点を置いた人間中心の考え方が必要であり、これは「AI オペレーション」と呼ぶことができます。 ビジネスの世界はこれを理解し始めていますが、教育は遅れています。 AI Ops アプローチを採用するより多くの人が必要です。現実世界のソリューションとテクノロジーの進化に伴う継続的な改善に焦点を当てた、専門分野を超えたチームです。 これは単にテクノロジーを作成するだけでなく、実際に教室で価値を提供することにもつながります。 だからこそ、私は実践的なアプローチの開発に焦点を当ててきました。 。 サブスタック でも公開されています ここ