対照的だし、ジャーリングも。 スタンフォードでは、学生は、彼らのニーズを予測し、最適な学習スケジュールを提案し、任務に関する即時フィードバックを提供するAI駆動型の学習管理システムをシームレスに導入します。同時に、3000マイル離れたデトロイトの公立学校の青少年は、ピクセル化されたスクリーンに目を向け、中間の任務を崩壊する時代遅れのインターフェイスと戦っています。 「AIネイティブ」教育のパラドックスにようこそ アルゴリズム的な約束に包まれたユートピアのビジョンですが、何十年もの間アメリカの教育を苦しめている同じシステム的不平等に縛られています。 The Mirage of Digital Nativity(デジタル誕生) 「AIネイティブは、AIによって助けられる能力を持って、彼らの仕事のすべて(またはほとんど)をやっているように育てられる人です」とバージニア大学の研究が教育技術の採用で生じる欠点を明らかにしたBriana Morrisonは説明します。 私たちはこれまでこの道を歩んできたことがあります。私たちが一世代の「デジタルネイティブ」をラベル化したときを思い出してください? スマートフォンで育った子供たちが自動的に高度なテクノロジーの識字能力を持っているという広範な仮定は、破壊的に間違っていることが判明しました。 今、同じ過ちを繰り返していますが、今回だけでも賭け率は高くなっています。 AIネイティブの仮定は、明日の学生は、先祖が採用したソーシャルメディアと同じ簡単さで人工知能ツールを直感的にナビゲートすることを示唆しているが、モリソンの研究は、より複雑な現実を明らかにしている。 原題:The Uneven Starting Line 「資源を持たない人々は地元の要求(資金調達)を待つだろう」とモリソンは、彼女の言葉は歴史的な前例の重みを背負い、彼女は以前、このパターンを目撃した――アメリカの学校でコンピュータ教育の遅い、不平等な展開。 1980年代と90年代、裕福な地域はコンピュータラボを取得し、農村や都市の学校は基本的なハードウェアを何年も待っていた。 エリート機関は、AIの識字コンサルタントを雇用し、洗練された学習分析プラットフォームを展開しています. 彼らは、個性化されたAIの教師、自動評価システム、そして困難な学生を識別する予測モデルで実験しています。 公立学校? 彼らはまだ信頼性の高いインターネットのために戦っています。 自動化の識字格差は米国の国境をはるかに超えて広がっているが、シリコンバレーのスタートアップ企業はAI駆動のカリキュラムを開発して資本家をリスクに追い込むが、サハラ以南のアフリカの学校には基本的なコンピュータを電源に供給する電力が不足している。 The Teacher Crisis Nobody's Talking About(教師の危機は誰も語らない) 「これを行うには、まず知識を持っている教育者が必要だ」とモリソンは強調し、AIネイティブ教育の採用における最も重要な瓶詰めに打ち当たる。 ほとんどの教師がこの移行に備えていないのは、彼らが無能または変化に抵抗しているためではなく、システムが彼らの準備に投資していないためです。 トレーニングを受けている数少ない教育者たちは、教育専門家ではなく技術者によって設計されたプログラムに遭遇し、基本的な原則、偏見、または制限を理解することなくAIインターフェイスを操作することを学びます。 同時に、官僚的惰性は問題を複雑にします。カリキュラム委員会は氷のペースで動き、政策が実施される時点で時代遅れになるテクノロジーの利点を議論します。 このシステム的な遅れには深刻な結果があります。学習者の一世代は、必要不可欠なAIの識字スキルを持たずに卒業する可能性があります - テクノロジーが利用できなかったためではなく、彼らの教育者が効果的にそれを教えるために装備されていなかったからです。 自動化が不平等を加速させるとき 教育技術の採用に関するミランダ・パーカーの研究は、不安定なパターンを明らかにしている:裕福な学生は、不利な人口が追いつく前に、変革的なツールへの早期アクセスを一貫して獲得し、業績のギャップを広げています。 AI駆動の教育は、このダイナミクスを指数的に拡大しています。 AIのチュートリアリングシステムを考慮してください。表面上、彼らは規模の高いパーソナライズされた学習を約束し、高品質な教育へのアクセスを民主化する可能性がありますが、現実はより複雑です。高度なAIのチュートリアルは、膨大なデータセット、高価なコンピューティングインフラストラクチャ、継続的な技術的メンテナンスで訓練された高度なアルゴリズムを必要とします。 さらに悪いことに、AI教育ツールにおけるアルゴリズム偏見は、既存の不平等を永続させる可能性があります。もしトレーニングデータが特定の人口集団を過小に代表する場合、AIシステムは、これらの背景からの学生により効果的なサポートを提供する可能性があります。 資源が不足している学校の学生は、よりよく資金調達された機関の同僚によって作成されたAI強化コースにますます直面しています。彼らは、テクノロジーが学習を変革する方法を第一手で経験しますが、アクセスできる人だけです。 Whack-a-Mole ポリシー 「それはしばしばワクワクのように感じる」とモリソンは、現在のアカデミックAI政策の状態を説明する。 比べると、悲しいですね～。 教育機関はChatGPTを禁止するため、学生はクロードに切り替える。管理者はAnthropicのツールをブロックし、迷惑への移行を促す。学校はAI検出ソフトウェアを開発し、学生は検出を回避するための迅速なエンジニアリング技術を学ぶ。 基本的な問題は、学生の創造性ではなく、学習におけるAIの役割についての概念的な混乱です。伝統的な「助け対し」のバイナリは、AIツールが、さまざまな程度の人間の監督で課題を研究し、概要し、草案し、編集し、磨くことができると崩壊します。 正当なAI援助と学術的不誠実さの間の境界線はどこにあるのか?誰も知らないようだ。 いくつかの機関は、最終的な構成と比較して、頭脳嵐のためのAIの使用を区別する色合いの政策を試みます。他の人々は、研究のためにAIを許可しますが、書くことはありません。 政策の麻痺は、AIの変革的潜在力についてのより深い制度的不確実性を反映しています。教育指導者は、パラダイムの変化を目撃していると認識していますが、それを慎重に導くための枠組みが欠けています。 塵の問題の定着 「学術的政策を定義する前に、我々は、急速なテクノロジーの進歩と意図的な制度的変化との間の時間的な不一致を認識し、モリソンは提案します。 しかし、ここに捕獲点があります:塵は決して定まらないかもしれません。 AIの開発は遅れの兆候を示さない。毎月、新たな機能、インターフェイス、および教育の可能性を再構築するケースが登場します。政策を策定する前に技術的安定を待つことは、生徒の全群が明確なガイドラインなしでこの移行を進めている間、永遠に待つことを意味するかもしれません。 代替策は完璧ではないが、必要である:技術能力とともに進化する適応性のある政策枠組み 教育機関は、静的規制ではなく継続的な修正のために設計されたガバナンス構造を必要としている。 これは、テクノロジスト、教育者、倫理学者、政策立案者間の前例のない協力を必要とします。AIの教育の軌道を完璧に予測できないことについての謙虚さが必要です。最も重要なことは、利益がすべての学生に届くことを保証する公平性原則へのコミットメントを必要とします。 特権マシンの向こう側 本当の危険は人工知能そのものではなく、既存の不公平なシステムの中での慎重な採用である。 AI-native education could democratize access to personalized instruction, adaptive assessment, and intelligent tutoring. These tools could finally deliver on technology's long-promised potential to revolutionize learning. しかし、アクセス、トレーニング、および実装の公平性に関する根本的な質問に対処する場合にのみ。 そうでなければ、我々は単に教育の核心インフラに不平等を暗号化している。 デトロイトの破損したインターフェイスに苦しむ学生は、エリート機関の同僚と同じAI強化学習機会に値します。田舎の学校は郊外地区と同じ技術資源に値します。 これらの目標を達成するには意図的な介入が必要です。連邦教育政策は、AIへの公平なアクセスを優先すべきです。教師の準備プログラムには、包括的なAI文学のカリキュラムが必要です。 最も重要なのは、AIネイティブ教育が実際に何を意味するかについての誠実な会話が必要である。 われわれは、あらゆる人口にわたって人間の潜在力を拡大するシステムを構築するか、あるいは、歴史上最も洗練された特権機械を構築できる。 今のところ、選択肢は私たちのものです。 生徒は、彼らが生成型AIを使用していることに気づいていない。教育政策は非常にゆっくりと動いている。 問題は、AIが教育を変革するかどうかではなく、その変革がすべての人に利益をもたらすか、あるいは特権のある少数の人に利益をもたらすかである。

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AIネイティブキャンパスの隠されたコスト: Equity, Access, and the Automation Gap in Higher Ed

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