教育における人工知能に関する会話はどこにでもあり、大胆な楽観主義と深い不安に満ちています。学習の革命的な新しい時代のあらゆる予測には、欺瞞、批判的思考のスキルを失い、資本のギャップを広げる反対の恐怖があります。 この記事は、GoogleのAIと教育の専門家による最近の深層ダイビングからの5つの重要な、しばしば直感に反する取り組みを抽出し、騒音を超えて真に重要な挑戦と機会を明らかにします これらの洞察は、AIが学校にどのように影響するかだけでなく、学習自体に関する根本的な質問に直面するために私たちを強制する方法を強調します。 AIが教育を「修正」する前に、世界的な衰退に直面しなければならない AIは安定した、繁栄する教育環境に到達しているのではなく、すでに重大な逆風に直面しているシステムに導入されています。世界の学習成果は、OECDの国際学生評価プログラム(PISA)によって強く強調された20年間、低下傾向にあります。 81カ国と経済において「前例のないパフォーマンス低下」を示した。2018年よりわずか4年前に比べると、数学の平均パフォーマンスは15ポイント減少したが、読書のスコアは10ポイント減少した。この文脈は、AIの真のテストを枠組んでいるため重要である。その成功は、その新しさではなく、既存の危機に対処するのに役立つ能力によって測定されるだろう。専門家は、世界が2030年までに普遍的な教育を提供するために4400万人の教師を必要とすると推定しているが、AIの真の課題は、学習損失、資源不平等、重要な労働力不足から既に巨大な圧力の下にあるシステムをサポートすることである。 2022年のPISA調査 AIの本当の約束:あらゆる学習者のための個人トゥーター 教育におけるAIの最も変革的な可能性の1つは、ついに長く追求された目標を実現する能力である:大規模な個性化された学習 何十年もの研究は、「高用量」の人間の個人的なトレーニングが学生の達成に最も大きなポジティブな影響を及ぼすものの一つであることを示しているが、それは圧倒的多数にとどまっていない。 AIチュートリアルは偉大な教育の不可欠な人間の接続を置き換えることはできないが、特に人間のサポートが利用できない場合に強力な補完や橋として機能することができる。このテクノロジーは、すべての学生が彼らの「近接開発ゾーン」内で働くことを可能にします。 「AIは決して完璧ではないが、障壁を軽減し、人々が以前よりも効果的に学ぶことを可能にする可能性がある」 「AIは決して完璧ではないが、障壁を軽減し、人々が以前よりも効果的に学ぶことを可能にする可能性がある」 3.「詐欺」を忘れ、本当の会話は評価を再発明することだ。 しかし、より生産的な視点は、これを「個々の悪い決定」のシリーズとして見るのではなく、「集団行動の問題」として見ることを提案します。 AIの存在は、時間の経過とともに学生のプロセスを示すポートフォリオプロジェクトや口頭試験など、AIが簡単に複製できない評価形式により大きな重点を置くことを意味するかもしれない。 目標は戦いを排除することではなく、非生産的な戦いを排除することである。 一般的な懸念は、AIが物事をあまりにも簡単にすることで、「メタコグニティブな怠慢」につながり、学生が学習に必要な深い思考に取り組むのを防ぐことです。しかし、これは、すべての闘いが有益であるという欠陥の前提に基づいています。 AIは非生産的な認知負荷を減らすための強力なツールである可能性があります;例えば、学生が断片的なテキストや過度に複雑な図を理解するのを助けることによって。これらの外部的なタスクを解体することにより、学生の限られた精神エネルギーは、批判的推論、分析、創造的な問題解決などの高レベルのタスクにチャネル化することができます。 AIの最大のエクイティ・チャレンジはアクセスではなく、動機づけかもしれません。 公平性を考慮すると、会話はしばしばデバイスへのアクセスと接続性に焦点を当てますが、現実はAIの使用率が特定の中所得国で驚くほど高いという事実によって証明されています。これは、さらに深刻な課題が浮上していることを示唆しています:「5%の問題」これは、AI学習ツールと最も生産的に関わる学生がすでに非常に動機づけられている人々であるというリスクです。 教育研究者メアリー・バーンズがユネスコの仕事で指摘したように、「伝統的に、新しいデジタルテクノロジーの教育への導入は、最も裕福な学生がオンライン学習の新しい形態にアクセスする可能性がある分層化を生み出し、貧しい学生はしばしば古いテクノロジーに依存し続けます...あるいは何もありません。 結論:新しい質問のセット 結局のところ、AIは教育に直面する課題に対する単純な解決策ではありません。代わりに、教育の性質、知識の定義、そして急速に変化する世界における成功の指標について社会に根本的な質問を求める強力なカタリズムです。学習の衰退に直面し、評価を再発明し、動機づけのギャップに対処するまで、AIの主な役割は簡単な答えを提供することではなく、私たちにより良い質問を強制することです。 AIが私たちの日常生活の構造に織り込まれるにつれて、私たちは今、集団的に答えなければならない究極の質問に残されています:AIは私たちが学ぶ必要があるものを、あるいは学ぶ意味を変えるだろうか。 全文:こちら Apple Podcast:こちら Spotify:こちら YouTube:こちら ここ ここ ここ ここ
