EdTech としても知られる教育テクノロジーは、過去数年間の人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の開発によって急速に成長している分野です。 このような進歩への主な貢献者の 1 つは、テキストベースの入力に対して人間のような応答を生成できる AI 言語モデルである ChatGPT です。 テクノロジーは教育者や学生にとって非常に貴重なツールであることが証明されており、さまざまな情報リソースに数秒でアクセスできます。 その AI 機能により、学習体験をパーソナライズし、学生の学習スタイルに適応させることができます。 、Cand と一緒に探検しましょう。科学。 (物理学と数学)、IT スペシャリスト、コンピューター ビジョンの開発者として、ChatGPT がどのように EdTech の未来への道を切り開き、教育システムを変革しているかを説明します。 Ilnar Shafigullin ChatGPT は AI の未来です 自然言語処理 (NLP) の進歩的な発展として、ChatGPT は科学界と一般市民の両方の注目を集めています。 一部の批評家は、それは単にパターンに従っており、言語の適切な理解に欠けていると主張していますが、コンテキストを保持するその能力は、言語を使用する他のテクノロジーとは一線を画しています. では、ChatGPT とは何ですか? 革命ですか、それともパターンですか? 2011 年に、Siri や Google アシスタントなどの最初の音声アシスタントが私たちの世界に登場したとき、音声ベースの質問を生成して回答を受け取る機能は、大きな技術的ブレークスルーでした。 しかし、これらの初期のアシスタントは、人間の言葉のニュアンスを理解する能力が限られており、ユーザーが複数の質問をしたり、トピックを変更したりすると、コンテキストを保持するのに苦労しました。 これは、同じことを繰り返したり、誤解を正したりしなければならないユーザーにとって、苛立たしい経験につながりました。 これらの制限に対処するために、研究者は、会話のコンテキストを理解して保持できる、ChatGPT などのより高度な自然言語処理モデルの開発を開始しました。 ChatGPT の開発には時間と労力がかかり、現在の機能を実現するには何年にもわたる研究と革新が必要でした。 過去数年間、特にテキスト翻訳において、文脈を正確に捉えることができるニューラル ネットワークの開発は困難でした。 最大の課題の 1 つは、あいまいな代名詞の問題に対処することでした。「彼女は疲れていたので、鶏は道路を横切って走らなかった」という文の「彼女」という単語などです。 文脈に応じて、「彼女」は鶏、人、またはその他のエンティティを指す場合があります。これに対処するために、研究者はリカレント ニューラル接続を使用して、モデルがテキスト内の長期的な依存関係をキャプチャできるようにしました。 ただし、RNN には勾配消失問題や高い計算コストなどの制限がありました。 これらの課題を克服するために、Google は 2017 年にトランスフォーマー アーキテクチャを導入しました。これには、モデルが予測を行う際に入力シーケンスのさまざまな部分の重要性を重み付けできるようにする自己注意メカニズムが含まれていました。 この革新により、モデルは以前のモデルよりも効率的かつ正確に長いシーケンスを処理できます。 鍵の一つ Transformer アーキテクチャの最も重要な点は、モデルが予測を行う際に入力シーケンスのさまざまな部分の重要性を重み付けできるようにする自己注意メカニズムの導入でした。 イノベーション これにより、モデルは、再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) や畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) などの以前のモデルよりも効率的かつ正確に長いシーケンスを処理できます。 ChatGPT は同様のアーキテクチャを使用しており、パラメータが大幅に増加しているため、学習と操作に膨大な計算能力が必要です。自然言語処理 (NLP) 機能を向上させることで、教育に革命を起こすことができます。 ChatGPT は、会話の文脈を理解して保持する能力を備えているため、学生向けにパーソナライズされた学習体験を作成し、言語の学習と理解を支援し、書面による課題に対する自動フィードバックを提供することさえできます。 自然言語を高レベルで分析および理解する ChatGPT の能力は、人間がテクノロジーとやり取りする方法を永遠に変える可能性があります。人間のような反応を生成するこのモデルの能力は、一般大衆にとって魔法のようなものであり、その開発は世界中で話題になっています。 アーサー C. クラークが言ったように、「十分に高度な技術は魔法と見分けがつきません。」この引用は、ChatGPT について議論するときに当てはまります。それは、社会に消えない痕跡を残し、世界的な会話を引き起こしたからです。まだ書きかけの話です。 AI 技術が進歩するにつれて、AI はますます個々のユーザーに合わせてパーソナライズされるようになります。たとえば、チャットボットはユーザーの声のトーンを認識し、特定のキーワードに応答し、個人の好みやニーズに合わせて応答を調整できます。 その上、AI を活用した仮想アシスタントとチャットボットの助けを借りて、学生は独自のニーズと好みに対応するパーソナライズされた学習体験にアクセスできます。 ChatGPT や類似のシステムは、私たちの日常生活や仕事において強力なツールになる可能性を秘めています。技術が進歩し、データセットがより包括的になるにつれて、人間と機械の間のより自然なコミュニケーションが期待できます。 多くのスタートアップやテクノロジーが ChatGPT の機能を組み込むことが期待できます。データから学習し、コンテキストを理解する能力により、多くの業界で貴重なツールとなっています。 AI 開発と ChatGPT では、世界は同じではなくなります。その理由は次の 4 つです。 AI と ChatGPT の開発により、世界は教育を含む複数の業界で変革の準備が整っています。 ChatGPT がこの分野に革命をもたらす 4 つの理由を次に示します。 エドテック: 1. 個別学習 パーソナライズされた学習は、教師と生徒が個々のニーズと好みに合わせて学習体験を調整することの利点を認識しており、教育における成長傾向です。 ChatGPT テクノロジーは、リアルタイムの会話に参加して質問に答えることができるため、パーソナライズされた学習をサポートするのに適しています。 パーソナライズされた学習に ChatGPT を使用すると、学生は自分の学習体験をコントロールできます。特定のトピックや概念について質問し、独自のニーズと理解に対応するパーソナライズされた応答を受け取ることができます。 テクノロジーは、学生が徐々に知識とスキルを身に付け、複雑な科目を扱いやすいまとまりに分割し、把握しやすくするのに役立ちます。 さらに、ChatGPT は、学習プロセスをサポートする追加のリソースと情報を提供できます。たとえば、関連する記事、ビデオ、またはその他の資料を提案して、学生の理解を深めることができます。 また、学生の進歩に基づいて応答を調整し、主題に習熟するにつれて、より挑戦的な質問を提供することもできます。 2. 低レベルのチューターの必要性の減少 ChatGPT テクノロジーは、低レベルのチューターの必要性を減らすことで、教育業界に革命を起こす可能性があります。高度な自然言語処理機能を備えた ChatGPT は、学生が複雑な科目を学習するためのリアルタイムのサポートを提供できます。 たとえば、学生は特定のトピックに関連する ChatGPT の質問をすることができ、システムは包括的な説明と回答を提供することができ、学生が理解しやすく学習しやすくなります。 ChatGPT テクノロジーは、基本的な文法や関連する質問について、低レベルのチューターへの依存を大幅に減らすことができます。学生はこのテクノロジーを使用して、課題や宿題をすぐに手伝うことができるため、時間を節約し、家庭教師を雇うコストを削減できます。 さらに、ChatGPT は複数のユーザーと同時にやり取りできるため、多くの学生をすぐにサポートでき、パーソナライズされた学習のためのスケーラブルで費用対効果の高いソリューションになります。 さらに、ChatGPT は個々の生徒のニーズと学習スタイルに適応できるため、学習プロセスがよりパーソナライズされ効率的になります。 システムが学生と対話する際に、進捗状況を追跡してフィードバックを提供できるため、個々のニーズに合わせて学習体験を調整することができます。 これにより、生徒は独立して学習し、複雑なトピックの理解を深めることができます。 3. 支援メカニズム ChatGPT の機能は、質問に答えて説明を提供するだけではありません。また、文法、スペル、文の構造をチェックすることで、学生のライティングにも役立ちます。 これは、学習している言語のネイティブ スピーカーではない学生にとって特に便利です。 さらに、ChatGPT はさまざまなトピックについて会話することができ、まだ考慮されていない可能性がある洞察と視点を提供します。このように、学生が幅広い科目の知識と理解を広げるための便利なツールとして役立ちます。 サポートメカニズムとして機能することにより、ChatGPT は各学生にパーソナライズされた支援を提供し、より効率的かつ効果的に学業目標を達成するのを支援します。 4. オンライン大学への影響 ChatGPT をオンラインの大学システムに統合することで、学生はパーソナライズされた学習体験にアクセスできます。 オンライン大学はテクノロジーを利用して、学生の強みと弱みに基づいてカスタマイズされた学習パスを学生に提供し、学習体験の有効性を向上させることができます。 さらに、フォローアップの質問に答え、リアルタイムで説明を提供する ChatGPT の機能は、学生が概念をよりよく理解し、人間のチューターの必要性を減らすのに役立ちます。 これにより、教育の質が向上し、従来の大学やチューターにアクセスできない学生がアクセスしやすくなります。 そのため、ChatGPT はオンライン教育の未来に大きな影響を与え、オンライン教育をより効率的かつ実用的にし、世界中の学生が利用できるようにすることができます。 システムの進化 ChatGPT のシステムが進化するにつれて、その機能のさらなる進歩と改善が期待できます。 たとえば、ChatGPT の将来のイテレーションには音声認識などの機能が組み込まれる可能性があり、学生は質問をして口頭で応答できるようになり、学習の容易さとアクセスしやすさがさらに向上します。 ChatGPT は、仮想現実や拡張現実などの他の AI テクノロジと統合して、生徒に没入型の学習体験を提供することもできます。 これらの進歩が発展し続けるにつれて、教育に対するChatGPTの潜在的な影響は拡大し続け、学問的追求においてさらに優れたサポートと支援を学生に提供します. 実際、上記の例は、ChatGPT の影響を確認できる多くの方法のほんの一部にすぎません。その影響力は広範囲に及び、さまざまな業界にある程度適用することができます。 さらに、ChatGPT をさらに教育する能力は、その機能を強化するだけですが、これは近い将来の問題です. AIの世界の動向 AIの世界の現在と未来のトレンドを掘り下げよう！テクノロジーの歴史を振り返ると、デザインのトレンドが携帯電話を含むさまざまな製品の進化にどのような影響を与えてきたかを観察できます。 Nokia は、2007 年に最初の iPhone をリリースする前に、ボタンのないモデルからクラムシェルやスライダーまで、さまざまなデザインの電話を提供していました。 しかし、発売後、大画面でボタンのないデバイスが未来であることが明らかになり、最終的にすべての電話のデザインが互いに似たものになりました. 同様の傾向が AI にも現れると予想できます。トレンドの 1 つは、AI アシスタントの業界標準として ChatGPT の採用が拡大していることです。 その高速で無料のサービスにより、ChatGPT テクノロジーは従来のヒューマン アシスタントに取って代わり、コストを削減しながら応答時間と品質を大幅に向上させました。 企業も個人も、AI システムが標準となる未来に備える必要があります。 受け入れるかどうかにかかわらず、ChatGPT はすでにそのようなアシスタントに取って代わりつつあります。一方では、コストを最小限に抑えながら、応答時間と品質が向上し続けているため、これはエンド ユーザーにとって大きな改善です。 ChatGPT にリクエストを送信すると、現在推定数セントの料金が発生する場合でも、人間の時間を利用するよりも費用対効果が高くなります。 ChatGPT が代替できる人については、ChatGPT を効果的に使用して自分のパフォーマンスを向上させる方法を学ぶことが不可欠です。 ChatGPT に取って代わられるようなコンテンツを書いていた人がいるなら、ChatGPT の助けを借りて、より良いコンテンツをより速く登録できる人になったほうがよいでしょう。 同じことが家庭教師と教師にも当てはまります。彼らは、このテクノロジーを使用して、仕事をより効果的に行う必要があります。この開発は、それを受け入れる人によって肯定的に認識されます。 将来を見据えると、ChatGPT の方向へのさらなる発展が期待されます。テキストと生産能力の問題はすでに解決されているため、強力な大型コンピューターや大企業が ChatGPT のような AI モデルのトレーニングに投資することが期待できます。 音声生成、写真、ビデオ開発における同様の進歩も期待されています。この技術がより身近で使いやすくなれば、日常生活への実装が飛躍的に進むことが期待できます。 AI におけるもう 1 つの重要なトレンドは、トランスフォーマーの出現です。これは、アーキテクチャの観点から、より実質的な革命と見なされています。ただし、ユーザーの観点からは、ChatGPT はニューラル ネットワークを日常の活動に統合するための重要なステップです。 進行するにつれて、ChatGPT に音声生成を追加するなどの進歩が見られ、ユーザーが誰かの声で応答を聞くことができるようになる可能性があります。画像とビデオの生成も統合される可能性があり、コンテンツの効率と費用対効果が向上します。 たとえば、Java のコード スニペットと有名な俳優によるナレーション付きの写真を使用して、オブジェクト指向プログラミングの説明を簡単な言語で要求することを想像してみてください。システムは、画像と俳優の声を吹き替えたあらすじを数秒または数分で生成します。 映像制作なら、講義でも録画ではなくコンテンツ制作で制作できるため、コストを抑えることができます。 AI の未来は有望に見えます。ChatGPT やその他の同様のテクノロジーが大幅に進歩し、私たちの働き方やテクノロジーとの関わり方に革命をもたらすでしょう。 そのため、個人や企業はこの変化に備え、これらのテクノロジーを効果的に使用してパフォーマンスを向上させ、コストを削減する方法を学ぶ必要があります。
