EdTech의 성배: 모든 어린이를 위한 맞춤형 AI 교사

AI와 Bloom을 활용하여 대규모의 고품질 교육을 지속적으로 추구합니다.

자라면서 1:1 과외를 한다는 생각이 내 속을 수레바퀴처럼 돌게 만들었다. 상하이에서 성장할 수 있는 특권을 누리셨던 부모님은 아이들이 호주 출신의 표준보다 훨씬 더 열심히 노력하도록 강요받을 수 있다는 사실을 빨리 이해하셨습니다.

이러한 깨달음의 큰 원동력은 내 친구 맥스의 어머니인 메리였습니다. 5월은 일부 사람들이 설명하는 시기였습니다. '호랑이 엄마' .

나는 Max가 방과 후에 어떤 날에도 어울리지 못했던 이유를 아직도 기억합니다. 월요일은 체스 과외였습니다. 화요일은 수학이었습니다. 수요일, 중국어(맥스의 가족은 집에서 중국어를 사용했습니다. 이 문제에 대해 머리를 감쌀 수가 없었습니다). 목요일, 바이올린. 이 모든 것은 이미 학교, 스포츠, 숙제 및 사교 시간으로 가득 찬 일정입니다.

7~10세 어린이에게는 당연히 그 당시에는 이해가 되지 않았습니다. 13년이 지나서 나는 Mary(그리고 그녀와 비슷한 다른 많은 중국인 부모)가 정말로 뭔가에 관심이 있다는 것을 깨달았습니다. 많은 호랑이 어미들 자신이 자신들의 행위에 대한 정당성을 필요로 한다고는 상상할 수 없지만, 벤자민 블룸 .

기존 교실 교육의 선구자인 Bloom은 숙달 학습 방법을 사용한 일대일 학습이 학생 성과에 2시그마 개선을 가져온다는 사실을 발견했습니다. 이러한 방법을 활용한 2004년 Harvard 연구에 따르면 개별 지도를 받은 학생들은 표준화된 수학 시험에서 200% 더 나은 결과를 얻습니다. .

Bloom의 방법의 효율성을 입증하기 위해 표준화된 테스트 및 등급 채점 시스템이 사용되었지만 방법 자체는 (다행히도) 표준화된 테스트나 벤치마킹에 거의 의존하지 않습니다.

학생들이 원하는 대로 검색 엔진을 사용하는 것에서 모든 것을 아는 답변 엔진으로 발전함에 따라 교육이 어떻게 변화할 수 있는지 아래에서 더 깊이 논의할 것입니다. 여기서 중요한 것은 위에서 설명한 Bloom 모델의 유용성이 대부분 그 유용성을 유지한다는 것입니다. 단, 중기적으로는 '기억'이 유일한 예외일 수 있습니다.

이제 맥스로 돌아갑니다. 의심할 바 없이 Max는 Bloom의 이론에서 파생된 혜택을 누렸습니다. 일대일 개인교습과 지속적인 형성 평가를 통해 그의 피드백 루프를 빠르게 가속화하고 나 같은 일반 교실 학습자보다 훨씬 앞서게 했을 것입니다. 그러나 Max(및 압력을 받는 다른 많은 유아 학습자)의 교육적 모험은 모두 고정된 끝점으로 이어지는 임의의 벤치마크를 추구하는 것이었습니다.

그의 수학 교사는 그가 IB 점수를 최대한 활용하여 일류 대학에 입학하는 것을 보고 싶어했습니다. 교실이 아닌 공격에도 엄격한 수치 표준화가 적용되었습니다. 체스판에서 높은 ELO를 목표로 합니다. 바이올린으로 9학년까지 올라갑니다. 등등.

그러나 위에서 간략히 언급했듯이 LLM(예: 자동 응답기)과 모든 유형의 멀티미디어에 대한 생성 콘텐츠의 보급이 증가함에 따라 이 세상의 Max는 유아기 개인 교습 시간을 모두 학교에서 보냈다고 생각하는 것을 용서받을 수 있습니다. 헛된 것입니다(많은 사람들이 다르길 원할 수도 있습니다). 나는 이러한 변화하는 패러다임에 맞게 교육 커리큘럼을 어떻게 재설계할지 제안하지 않을 것입니다. 대신에, 나는 이 1:1 튜터링 방법이 어떤 종류의 새로운 시스템이 등장하더라도 가질 수 있는 엄청난 가치에 초점을 맞추려고 합니다. 그것은 나보다 훨씬 똑똑하고 강력한 사람들이 모이는 주제입니다.

이 글의 나머지 부분에서는 글로벌 블룸 스타일 개인교습을 위한 무허가성, 무마찰 프로토콜의 초기 개요가 어떤 모습일지, 그리고 야심 찬 창립자 지망생인 당신이 이를 어떻게 실현할 수 있는지 간략하게 설명하려고 합니다.

희망은 맞춤형 교육을 위한 접근성을 개선하고 제공 비용을 줄임으로써 자신이 선택한 분야에 상관없이 모든 교육을 받은 사람들로 가득 찬 세상을 갖게 되는 것입니다.

오늘날의 유아 교육: 구형 모델과 신형

교육은 광범위한 스펙트럼을 갖고 있으므로 이 기사에서는 유아 교육의 틈새 시장에 초점을 맞춥니다. 제가 이렇게 하는 이유는 아직까지 역사적 규범에서 크게 벗어나지 않은 부분이라고 생각하기 때문입니다.

MOOC는 성숙한 교육과 대학 수준 과정을 위한 코로나19 대중화 온라인 제공으로 매우 인기가 높습니다. Khan Academy 및 이와 유사한 모델은 중학생과 고등학생 사이에서 많은 성공을 거두었습니다. 그러나 매우 특권적인 틈새 시장을 겨냥한 소수의 선구적인 스타트업을 제외 하고는 모든 어린이가 가능한 한 빨리 레벨을 올릴 수 있는 진정한 보편적인 솔루션을 개발하는 스타트업은 거의 없습니다.

첫째, 유아교육이 왜 중요한가? 양질의 교육을 조기에 받는 것의 이점 중 일부는 명백합니다. 이는 학생들에게 자신의 능력에 대해 더 많은 자신감을 줍니다. 이는 기본 교육이 본질적으로 22세 경(적어도 현재 세계의 대부분의 학생들에게) 전문 실행으로 대체되기 전에 복합적으로 강화되는 사고 기술에 대한 기준을 제공합니다.

그러나 표면 아래에는 전체 보조 혜택이 있습니다. 그 중에는:

• 비직업 생활 기술 에 대한 지식 향상(예: 자기 관리, 건강, 행동 문제 등에 관한 지식)
• 사회 발전 . 디지털 솔루션은 이에 대한 만능은 아니지만 확실히 촉진자 역할을 할 수 있습니다.
• 나중에 교정 지원에 대한 필요성이 줄어듭니다 .
• 부모의 권한 부여 . 일차 보호자에게 부담을 덜 주는 보편적인 솔루션은 아이들이 올바른 길을 갈 수 있도록 보장하는 동시에 다른 일을 할 수 있는 더 많은 시간을 제공합니다.

위의 그래픽은 인상적입니다. 세계의 선진국에서도 유아교육으로 인한 학업 성과는 말할 것도 없이 압도적입니다. 여기에는 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다. 낮은 교육 품질, 교육의 미래 유용성에 대한 학생의 명확성 부족, 모든 유형의 학생에 대한 글로벌 접근성 부족 등이 모두 중요한 역할을 합니다.

a) 모든 학생이 추가 학습에 적용할 수 있는 기본 수준의 지식을 가질 수 있고 b) 가장 높은 SAT를 얻는 것보다 다양한 최종 게임에 최적화된 새로운 형태의 교육에 대비할 수 있도록 이를 난독화할 수 있는 방법은 무엇입니까? IB/GAMSAT/{원하는 표준화된 시험 삽입}?

오늘의 시장

Business Research Insights에 따르면, 전세계 유아교육 시장은 현재 연간 2,589억 4천만 달러에 달합니다.

이러한 맥락에서 '유아 교육'은 보육, 보육원 및 레크리에이션 프로그램을 포함하여 완전히 다른 스타트업 시장을 구성하는 비즈니스도 포착한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

즉, 문제의 심각성을 보여줍니다. 결국, 지금부터 태어나는 모든 아이를 최종 고객으로 삼는 시장이다.

이 글의 맥락에서 시장 분석의 초점은 이미 '모든 어린이를 위한 교사' 솔루션을 제공하거나 문제 해결 기술 개발에 최적화된 학생 경험 학습을 강화하려고 노력하는 기존 업체에 맞춰질 것입니다.

아래를 참조하고 확대하세요.

이러한 모든 비즈니스의 명시된 목표, 야망, 대상 고객 및 전달 방법은 다르지만(어떤 경우에는 실질적으로) 모두 인터넷의 마법적인 배포 능력을 활용하여 언제 어디서나 누구에게나 다가갈 수 있습니다.

Khan Academy와 YouTube는 인터넷 시대에 자기 주도적이고 독립적이며 종종 과외 학습을 제공하는 큰 원동력이었습니다. Method Schools(및 Khan Academy를 워크플로우에 통합하는 다른 학교)와 같은 기업에서는 독립적인 학습 철학과 대면 수업의 사교적 이점을 결합했습니다.

Synesis는 뛰어난 재능을 지닌 아이들을 동일한 가상 공간에 서로 배치하고 문제를 해결하도록 하여 천재성을 육성하기 위한 솔루션을 구축했습니다. 비록 엘리트주의적이고 선별적인 사립학교처럼 들리고, 보이고, 냄새가 나더라도 '천재 창조'라는 사명은 엄청나게 중요합니다. 결국 천재는 다이얼을 앞으로 밀고 세상이 생각하는 방식을 바꾸는 사람들입니다.

Imagine Worldwide에는 인터넷 접속 없이도 범용 접속이 가능한 모드가 있습니다!!!

우리가 공립 학교 시스템과 표준 시험 점수 감소(대개 중요하지 않음)에 대해 계속해서 불평할 수 있는 만큼, 우리는 학습을 위한 축복받은 시대에 살았다는 것을 인정해야 합니다.

하지만 아직 개선할 부분이 너무 많습니다. 그 사실은 전 세계의 부모, 학교, 기업가들에게 뇌가 산산조각날 만큼 흥미진진할 것입니다.

초등교육에서 해결해야 할 문제

잘못된 방향. 전달 형태에 관계없이 K-12 교육 시스템의 하위 '고객'(예: 대학, 고용주)은 여전히 순위 지정 가능한 점수를 기준으로 후보자를 판단하고 평가하려고 합니다. 이것은 바뀌어야 합니다. 아이디어를 전달하고 교차시킬 수 있으려면 완결성의 요소가 필요합니다. 그러나 이 외에도 주어진 길에 대한 열정과 헌신은 성공에 대한 훨씬 더 나은 예측 변수이며 다이얼을 앞으로 나아가게 하는 창의적인 천재성에 더 도움이 됩니다. 완결성을 구축 하는 동시에 이러한 우위를 개발하기 시작하는 교육 시스템을 어떻게 설계할 수 있습니까?

한 가지 아이디어는 Google의 '20% 프로젝트' 시스템을 빌리는 것일 수 있습니다. 유아기 학생들에게는 균형을 이루는 데 최고의 효능을 보이는 새로운 커리큘럼이 무엇이든 추구할 수 있는 플랫폼 시간의 80%가 주어집니다. 나머지 20%는 학생들이 아이디어에서 실행까지 열정적인 프로젝트를 수행할 수 있도록 멘토링하고 가르치는 데 전념합니다. 많은 교육 시스템에서는 과학 박람회 및 기타 개인 프로젝트와 같은 중학교에서 이러한 종류의 프로젝트 작업과 디자인 사고 방법론을 시도하고 있습니다. 왜 더 일찍은 안되나요?

접근 및 형평성. 지리(도시 수준에서도), 규제, 언어 및 기타 수많은 요소가 모두 하위 결과에 영향을 미칩니다. 다시 말하지만, 인터넷의 뛰어난 균등화 효과의 이점은 앞으로 더욱 가속화될 것이며 낙관적으로는 이러한 문제 중 일부를 제거할 것입니다.

그러나 몇 가지 문제가 남아 있습니다. 많은 사람들이 여전히 인터넷에 접속할 수 없습니다. 많은 사람들이 하향식 정권이 학생들에게 세상에 대해 가르치는 콘텐츠를 검열하는 환경에 살고 있습니다. 앞으로 설명할 몇 가지와 같은 인터넷 문제는 엄밀히 말하면 교육 플랫폼의 영역에만 국한되지 않습니다. 그러나 콘텐츠 플랫폼은 그럴 수도 있습니다. 정보가 검열되면 불평등이 여전히 일부 돌출될 수 있더라도, 학생들이 글로벌 성공에 필요한 것이 무엇인지 배울 수 있도록 사용 가능한 모든 리소스를 다시 패키지할 수 있는 맞춤형 학습 보조원에 접근할 수 있다면 여전히 상당한 개선의 여지가 있습니다. 단계.

다행스럽게도 우리는 실제로 어떤 어린이도 소외시키지 않는 교육 비전을 향해 나아가고 있습니다.

자금 분배. 접근 문제와 병행하여 자금 문제도 있습니다. 현재의 교실 모델에서는 교실이 열악하고 특권이 덜한 지역의 어린이들은 자금 지원을 덜 받아 더욱 열악한 교실을 갖게 됩니다. 밀물이 모든 배를 들어올릴 때 번영하는 세계에 이것은 불공평하고 지속 불가능합니다.

부모 참여. 교육에 대한 부모의 참여는 역사적으로 향상된 결과의 전조였습니다. 출석률 향상, 책임감 증가, 교실에서 설명하거나 이해하지 못했던 영역에 대한 '간격 채우기' 등이 모두 이를 촉진하는 요인입니다. 공식적인 데이터에서는 저녁 식사 테이블에서 일어나는 우연한 비교실 학습이 덜 평가됩니다.

인터넷을 통해 가능해진 정보의 흐름은 이러한 이점을 서서히 약화시키고 있지만, 매일의 측면에서 부모의 참여는 여전히 중요한 요소로 남아 있습니다. 다른 사람들만큼 참여하지 못하는 부모가 있다는 이유로 학생들에게 불이익을 주지 않는 시스템을 어떻게 설계할 수 있습니까? 더 나아가, 교육적 배경이 덜한 부모가 자녀를 최대한 지원할 수 있는 시스템을 어떻게 설계할 수 있습니까? (이는 아마도 전체 시장 붕괴를 보장하고 보육 시장과 매우 밀접하게 접해 있습니다.)

다양한 접근성이 필요합니다. 전통적인 교실에서 열심히 노력하더라도 나머지 교실에 어떤 종류의 장애를 일으키지 않고 특별한 도움이 필요한 학생들을 적절하게 수용하는 것은 거의 불가능합니다. 보다 개별화된 학습 플랫폼은 기본적으로 이 문제를 거의 해결합니다. 이러한 롱테일 사례를 가장 잘 포착하기 위해 이러한 플랫폼은 어떤 종류의 기능을 활용합니까?

새로운 조력자

ChatGPT나 소비자용 NLP 인터페이스를 아직 사용하지 않은 독자를 위한 스포일러입니다. 미래의 검색 엔진은 검색 엔진이 아닙니다. 대신에 그들은 답변 엔진이 될 것입니다.

따라온 사람들에게 이것은 아이들의 답변을 찾고 전달하는 능력을 판단하는 전체 교육 시스템에 대한 명백한 난관을 제시합니다.

이는 다음을 포함하되 이에 국한되지 않는 교육의 미래에 몇 가지 촉매 효과를 가져올 것입니다.

극단적인 개인화.

AI와 개인 지능형 비서는 우리가 액세스할 수 있는 모든 서비스의 개인화 수준을 크게 가속화할 것입니다. 방법에 대해 더 자세히 알고 싶은 분들을 위해 다시 한 번 말씀드리겠습니다(마지막이 아닐 수도 있음). 자율 에이전트에 관한 훌륭한 기사를 추천하세요 맷 슐리히트의 말이다. 교육도 다르지 않을 것이다.

개인화는 Bloom 2-시그마 효과의 핵심 요소입니다. 그러나 개인화된 교육 에이전트는 이러한 효과를 한 단계 더 발전시킬 것입니다. 매주 한 시간 동안 진행되는 세션을 통해 학생의 학습 선호도와 가장 효과적인 프레젠테이션 방식에 대해 점진적으로 배우는 대신, 미래의 교사는 학생이 어떤 종류의 정보를 가장 잘 처리하는지에 대한 타고난 지식을 갖게 될 것입니다.

파이썬을 배우고 싶나요? 오늘날 여러분은 Harvard의 CS50( 이제는 AI가 가르칩니다. ) 또는 프로그래밍 언어를 가르치는 놀라운 YouTube 채널 중 하나를 선택하세요. 미래에는 초보자가 언어를 완벽하게 이해할 뿐만 아니라 선호하는 학습 패턴에 대해 당신보다 더 잘 아는 지능형 비서로부터 배울 가능성이 더 높습니다.

학습 과정에서 이탈하거나 동기가 부여되지 않는다고 느끼는 지점은 없습니다. 임의의 기술 트리와 비교하여 진행 상황을 확인하기 위해 상자를 선택하는 대신 Python을 배우는 이유와 고유하게 흥미로운 형성 프로젝트가 할당됩니다.

맞춤화를 통한 엔터테인먼트.

12년 이상의 학교 교육을 통해 모든 독자의 교육 표본 크기는 카리스마가 없거나 지나치게 요구하거나 평범한 교사의 비열한 한 마디로 인해 과목이 망가지는 경우를 적어도 한 번 포함할 만큼 충분히 크다고 상상할 수 있습니다.

자율적이고 개인화된 디지털 배송의 세계에서 이러한 시나리오가 다시 발생하는 것을 상상하는 것은 거의 불가능합니다.

오늘날 우리가 사용할 수 있는 도구를 사용하더라도 Carlo Rovelli가 준비한 물리학 과정을 나에게 가르치는 Morgan Freeman의 음성을 디지털 복제할 수 있습니다. 또는 음성, 지식, 전달 방식 및 주제의 조합. 마음에 들지 않나요? 우리는 귀하의 선호도에 거의 즉각적으로 적응할 수 있는 비서와 전혀 멀지 않습니다. ( 흥미로운 철학적 반전 : 모든 콘텐츠를 즐겁게 보이게 만들 수 있으므로 모든 학생에게 에이전트가 있는 경우 숙련된 리소스 할당이 어떻게 발생하는지 이론적으로 정확하게 결정할 수 있습니다. 무서운 생각입니다.)

인공 인간 복제 프로토콜의 초기 성공 캐릭터 AI 그리고 레플리카 (주제 지루하지 않은 훌륭한 게시물 중 하나 )는 이러한 종류의 제품에 대한 시장 준비 상태를 나타냅니다. 완전히 자율적인 교육 보조원이 되기 위해 공간에서 해야 할 일은 이러한 통찰력을 바탕으로 학생의 진행 상황을 모니터링하고 과제를 자체 할당하는 방법입니다.

지능형 멘토링 및 평가.

향후 20년 동안 더 나은 교육은 NAPLAN/SAT 중앙값/어디 출신지에 적용되는 표준화 점수에서 얼마나 향상될 수 있는지로 측정되어서는 안 됩니다. 대신, 학생의 학습 및 발달이 처음에 해당 학습 경로를 시작한 이유와 얼마나 잘 일치하는지를 보다 정확하게 나타내야 합니다.

오늘날 유아 교육의 크지만 소리 없는 문제는 아이들이 자신이 왜 배우는지 전혀 모른다는 것입니다. 머지않아 모국어를 매일 광범위하게 사용하게 되므로 모국어를 배우는 것이 그토록 중요한 이유를 꽤 빨리 알 수 있습니다. 수학은 그렇지 않습니다.

아이들이 특정 내용을 배우는 이유와 그것이 어떻게 적용되는지에 대해 더 잘 설명하고 지속적으로 멘토링할 수 있다는 것은 참여에 큰 도움이 됩니다. 그런 다음 의욕을 저하시키지 않고 "평가"하는 문제가 발생합니다.

평가는 진정한 이해 게임을 향한 추세를 계속 이어갈 것입니다. 개인화된 학습의 세계에서는 평가 및 벤치마킹 모드가 순전히 개인에게 맞춰질 가능성이 높습니다.

'에이미'는 생물학 시험에서 임의의 90% 역량을 보여야 한다는 필요성에 의해 매우 동기 부여되고 추진될 수 있습니다. 반면에 '아담'은 개구리를 해부할 수 있는 생물학을 좋아합니다(물론 인도적으로). 둘 다 수술을 받고 싶어합니다. 개인화된 보조원을 통해 Amy는 흑백 테스트를 작성하고 Adam은 자신의 기술에 대한 실시간 피드백을 받을 수 있습니다. 두 사람 모두 매일매일 발전하기 위해 계속 참여하는 방법을 기반으로 만들어진 최고 백분위 외과 의사가 되기 위한 별도의 경로를 갖게 됩니다.

예측 분석.

교사 AI에 대한 훈련 데이터의 양이 증가함에 따라 어떤 기술, 관심 및 성격의 조합이 특정 삶의 경로에 가장 적합한지 이해하는 것이 점점 더 좋아질 것입니다. 이를 기반으로 AI는 학생이 자율 교육 경로를 통해 진행하면서 주어진 학습이나 '진로' 선택을 평가할 수 있도록 지속적으로 권장 사항과 성공 확률을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 나는 고품질 영화에 대한 조숙한 관심을 키워온 언어에 대한 특별한 친화력을 가진 6살(그렇지 않습니다)일 수 있습니다. 나의 개인 비서는 내가 즐길 수 있다고 생각하는 경로를 기반으로 지속적인 옵션과 강화 활동을 나에게 제시할 수 있습니다. 인간이 여전히 자유 의지를 원하는 세상에서 이 보조자는 이러한 예측을 활용하여 자유 의지에 대한 환상을 유지하고 결코 특정 경로로 나를 강요하지 않을 것입니다. 수학적 연구는 그 이상을 위한 것이 아닐 수도 있지만 생성적 영화를 제작하고 촉진하는 것이 그 이상일 수 있다는 것을 알 수 있을 것입니다.

다른 에이전트와 통신하여 각자의 관심과 기술을 기반으로 운명적인 협력자가 될 수 있는 전 세계의 다른 학생들에게 나를 안내할 수 있습니다.

중요한 것은 아이들이 세상을 어떻게 예측하는지, 세상에서 무엇을 하고 싶은지, 자원을 할당하는지에 대한 풍부하고 풍부한 정보를 제공할 것이라는 점입니다.

우리가 지금 있는 곳에서부터 교육의 시작까지 우리 자신의 기술 트리가 지도로 그려져 있는 것을 볼 수 있다면 우리가 교육에 대해 얼마나 많은 것을 배울 것인지 상상해 보십시오.

위의 모든 사항이 미래에 어린이를 교육하는 방식에 대한 매우 실제적인 가능한 입력이라는 점을 고려할 때, 현재의 최고 및 인정된 관행과 어떻게 결합하여 세대별 상업 교육 기회를 형성할 수 있습니까?

Edtech의 성배에 대한 비전

위에 설명된 문제와 가까운 미래에 규정에 의해 부과될 현실적인 제한을 바탕으로, 나는 위에 설명된 기능 세트가 전 세계적으로 규모가 크고 효율성이 높은 유아 교육 유니콘을 위한 테이블 스테이크라고 봅니다.

맞춤형 학습 보조원은 성공하는 모든 모델의 허브가 될 것입니다. 위 섹션의 핵심 사항인 개인화, 지능형 멘토링, 품질 분석 및 아이들을 성공적인 교육 후(이 용어는 디스토피아적인 느낌) 결과로 인도하는 데 있어 이들의 결합된 효율성은 기계 지능 시대에 누가 교육을 받을 수 있는지를 결정하는 핵심 동인이 될 것입니다. .

이러한 요인 외에도, 실제로 가서 좋아하는 선생님을 만나는 것만큼 이러한 것들을 상호 작용하는 재미로 만드는 최초의 개발자가 승자가 될 것입니다. 이 메모에서는 ChatGPT와 완전히 다른 방식으로 모양, 소리 또는 상호 작용할 가능성이 높습니다.

대면 지역 허브는 유아 교육 시스템이 그 이후로 영원히 달성해 온 사회화를 통해 이러한 향상된 학습 경험을 강화할 것입니다(아래 증거물 A 및 B 참조).

놀이는 여전히 필수입니다. 오늘날 우리가 알고 있는 어떤 형태의 '학교'는 (거의 아이러니하게도) 이러한 필요와 욕구를 충족시키기 위해 개입할 것입니다. 어쩌면 과거의 교사들이 오늘날과 같은 감독 의자에 앉아 이 공백을 메울 수도 있습니다. 아마도 우리는 아이를 키우는 마을의 고대 비전에 더 가까이 다가갈 수 있을 것입니다. 이를 통해 한 지역사회 조력자가 아이들이 일하고 놀 때 목회적인 돌봄을 관리하고 보상을 받는 것입니다.

그것이 어떻게 진행되든 보육 및 남녀공학 목적을 위한 물리적 공간에 대한 수요는 그대로 유지될 것입니다. 이러한 공간의 경제성은 배타적이고 경쟁적인 상태로 유지될 것입니다. 이는 기회를 의미합니다. 이러한 공간을 운영하는 사람들에게 보상을 제공하면 돈과 명성이 제공될 것입니다.

이러한 지역 허브의 핵심 구성 요소 역할을 하는 것은 인간 멘토입니다. 이러한 인간 멘토는 아이들이 손바닥 안에 가지고 있는 AI 교사만큼 똑똑하지 않을 것입니다. 그러나 영원히 그래왔듯이 디지털 조교가 설정한 아이디어와 목표가 현실 세계에서 어떻게 구현되는지에 대한 중요한 역할 모델이자 접점이 될 것입니다.

지리적으로 지역적인 허브의 반대편에는 측지선 온라인 관심 허브가 있습니다. 측지선이라는 단어를 처음 듣는 분들을 위해, 내가 처음으로 단어를 배운 곳인 Balaji Srinivasan의 네트워크 상태로 이동합니다. . 여기에 있는 많은 아이디어는 일하는 전문가를 위해 고안되었지만 무국적 교육의 관점에서도 이념적으로 의미가 있습니다.

그렇다면 우리 아이들의 맞춤형 학습 보조자의 경우 측지학 관심 허브는 어떤 모습일까요? 데이터 프라이버시 프로토콜의 도움으로 우리의 자율적인 친구들은 지식이 전혀 없는 각 어린이에 대한 관심 그래프를 작성하고 이를 서로 측지적으로 연결합니다. 여기에서 학생들이 같은 생각을 가진 전 세계의 동료들과 협력하여 혜택을 얻을 수 있도록 가상 교실, 프로젝트 그룹 및 워크샵을 만들 수 있습니다(인간 전문가가 촉진할 수도 있음).

우리가 세상에 막을 수 없고 비효율적인 교육 시스템을 구축하지 않도록 하기 위해서는 몇 가지 강화 메커니즘이 필요합니다.

첫 번째는 이러한 디지털 보조 장치와 그 방법을 보장하는 인간 피드백 메커니즘 입니다. AI의 미래와 관련된 영화를 조금이라도 본 사람이라면 잘못될 수 있는 일이 잘못될 것이라는 것을 알고 있습니다. 오늘날의 대규모 언어 모델과 마찬가지로 문자 그대로 수백만 명의 어린이를 다루고 교육할 수 있는 모델에서 인간 피드백 제공자에 대한 수요가 극도로 높아질 것입니다.

디지털 보조원이 어린이를 위해 선택하는 경로가 다른 인간의 목표를 방해하지 않도록 보장하는 프로그램 감사자에 대한 수요가 있을 것입니다. 이를 극명한 예로 들자면, 우리는 외과의사 지망생인 Adam이 7세에 실제 시체에 대해 테스트하는 것을 원하지 않습니다. 그것이 그가 하고 싶은 일과 가장 관련이 있더라도 말입니다.

또한 어시스턴트가 지나치게 결정적이지 않도록 보장하는 일종의 메커니즘도 필요합니다. 예를 들어, 조교는 학생들을 특정 직업에 배치하는 능력에 따라 일종의 인센티브나 평판 향상을 받습니다. 분명히 일부 직업은 다른 직업보다 쉽습니다. 이는 아이들을 이러한 길로 결정론적으로 안내하려는 보조자의 인센티브를 왜곡하고 자원이 심하게 잘못 할당됨에 따라 본질적으로 전체 경제를 엉망으로 만듭니다.

첫째, 이는 인간이 이러한 보조자를 위한 평판 평가 및 인센티브 설계에 참여할 수 있는 기회를 제공합니다. 둘째, 경제학자가 여전히 중요하다는 점을 보여준다. 어린이의 진정한 관심과 욕구가 존중되는 동시에 다양한 중요 영역에 걸쳐 기본 수준의 기술 분포를 유지하는 것이 교육의 미래를 위해 필수적입니다.

참고: 여기에는 기술적인 지식이 없는 사람도 모든 종류의 모델을 쉽게 관찰하고, 테스트하고, 피드백을 제공할 수 있는 시스템을 만들 수 있는 완전히 별개의 수십억 달러 규모의 기회가 있습니다.

또한 가상의 Bloom Two-Sigma AI의 효율성을 지속적으로 모니터링하려면 일종의 글로벌 진행 상황 추적기 가 필요합니다. 이는 위에서 제안한 경제학자의 역할을 수행하는 자율 시스템일 수 있습니다. 자율적인 교사가 학생을 지도하는 방식에 대한 심층 분석을 통해 인류는 자원 할당에 대한 장기적인 영향을 시각화하고 그에 따라 모델을 조정할 수 있어야 합니다.

최종 게임은 무엇입니까?

이것은 큰 철학적 질문입니다. 오늘날의 세계에서 교육의 최종 목표는 좋은 직업을 얻고 다른 사람들과 효과적으로 상호 작용하고 협력할 수 있는 것입니다.

'일'이 의미하는 바는 10년 후에는 매우 달라질 것입니다. 이러한 의미에서 교육의 '최종 게임'에 대해 변화해야 할 점은 학생들이 자신의 삶에서 의미를 창출하는 데 사용할 수 있는 도구를 활용하여 자기 충족적인 '작업'을 만들 수 있다는 것입니다. 다른 사람들과 협력하고 교류하는 부분은 조금도 바뀌어서는 안 됩니다.

MVP는 어떤 모습일까요?

가장 확실한 첫 번째 단계는 초등학교 교사 스타일로 말하기에 특화된 캐릭터 AI 스타일 ChatGPT 래퍼(이 글을 쓰는 것만으로도 기분이 좋지 않습니다)를 구축하는 것입니다.

본질적으로 제가 말하려는 것은 가장 가능성이 높은 MVP는 Mr.Rogers 챗봇일 수 있다는 것입니다.

여기서 가장 먼저 해결해야 할 문제는 학생 평가이다. 학습의 이점을 디지털 교사와 인간 교사의 공로로 어떻게 돌릴 수 있습니까?

이를 대중에게 알리기 위한 흥미로운 성장 전략은 어린이 해커톤을 실시간 스트리밍하는 것입니다(물론 부모의 동의 하에). 각 어린이에게는 입증 가능한 프로젝트 작업을 지원하기 위한 개인 비서가 제공됩니다. 이는 문제 해결 중심 학습 방법의 효율성을 실사로 보여주는 동시에 아이들이 AI를 활용하여 아이디어를 실현하는 창의적인 방법을 볼 수 있는 재미있는 방법이 될 것입니다.

이것이 터무니없는 것처럼 들리거나 시장이 없을 수도 있다면 나는 당신이 틀렸다고 확신합니다. 적절한 사례 - 가장 최근의 Scripps National Spelling Bee는 920만 명의 시청자를 기록했습니다.

여기서 어디로 가나요?

배포 게임에서 승리하고 국가 수준의 교육 시스템에 침입하기 전에 이와 같은 프로토콜의 상업적 요소는 과외 수준에서 시작되어야 할 것입니다.

Synesis의 'Teams' 솔루션은 시험 그룹에서 이러한 아이디어를 테스트하는 방법에 대한 편리한 플레이북을 제공합니다. 초기에 과대광고 전략을 세우는 것부터 자녀와 함께 이러한 도구를 사용해 보고 싶어하는 부모의 대기자 명단을 만드세요.

이 대기자 명단을 통해 이미 유사한 관심사와 진로를 가진 아이들을 연결함으로써 오합지졸 형태의 측지선 온라인 교실을 시작할 수 있습니다.

지리적으로, 초기 세대의 조력자를 활용하여 방과 후 어린이 그룹을 운영하여 지역 팀에서 공동으로 프로젝트를 구축함으로써 이를 수행할 수도 있습니다. 이는 플레이와 플레이 모두에 대한 개념 증명 상자를 표시합니다.

시장으로가요

그러면 가상 교사를 맹세하는 매우 행복한 부모 그룹을 전 세계 모든 교육 시스템에서 지배적인 역할을 할 수 있는 지배적인 세력으로 어떻게 전환할 수 있습니까?

몇 가지 GTM 아이디어:

• 기존 대안 교육 제공자 에게 에이전트(일반 또는 개인화)를 추가 비용으로 제공합니다. 여기에는 차터 스쿨, 홈 스쿨링 네트워크(Facebook 그룹 및 하위 레딧을 통해 찾을 수 있음)가 포함됩니다.

• 테스트를 위해 일반 약물을 공립학교에 무료로 배송합니다 . 이 작업이 일찍 수행될수록 정부는 학생의 이익을 보호하기 위해 영향과 필요한 규정을 처리하는 데 더 많은 시간을 투자해야 합니다.

• 인기 콘텐츠 제작자를 교육 대리인으로 복제하는 캐릭터 AI 스타일. 하루에 한 시간 동안 살아 있고 적응력이 뛰어난 Bill Nye를 부모와 함께 가질 수 있는데 왜 부모는 자녀가 Mr. Boring에게서 과학을 배우기를 원할까요?

• 기존 가상 콘텐츠 전달 플랫폼에 대한 플러그인으로 에이전트 API를 구축합니다. 내장된 추천 엔진이 아이들에게 올바른 기술 트리를 따라 '최종 목표' 학습 목표를 달성하도록 안내할 수 있다면 Khan Academy 경험은 얼마나 달라질까요? 비디오 대본에서 학습한 내용을 적용하기 위해 에이전트가 생성한 프로젝트/임무/작업과 함께 제공되는 맞춤형 YouTube 재생목록은 어떻습니까?

비즈니스 모델 및 파이의 크기

여러 가지 이유로 인해 저는 여전히 이 사업 제안의 핵심 모델이 오픈 소스로 유지되는 것이 최선이라고 믿습니다. 첫째, 사회적 이익의 관점에서 볼 때 이러한 모델을 오픈 소스화하면 지속적인 책임과 투명성이 보장됩니다.

사람들이 학생들에게 더 나은 모델을 제공하기 위해 이러한 모델을 포크하고 구축하도록 인센티브를 설정함으로써 시장 경쟁을 향상시키고 결과적으로 결과물의 품질을 향상시킵니다.

마지막으로, 이는 보다 지능적인 인류 세대를 위한 성배인 최고 품질의 교육을 가능한 최저 비용으로 제공하기 위한 최선의 경로이기 때문에 매우 중요합니다.

위의 내용은 차세대 스마트 조교에 의해 열릴 수 있는 시장 규모에 대한 약간의 계산입니다. 가정 분석:

• 이 모델은 사람들이 핵심 모델 자체를 오픈 소스로 유지하고 무료로 액세스 할 것이라는 믿음을 유지합니다. 접근성과 관련하여 제가 기대하는 흥미로운 점은 Imagine Worldwide와 같이 단기적으로 인터넷 접속이 불가능한 지역에서 이러한 보조자의 기능이 얼마나 많이 보존될 수 있는지입니다.

• 배치 시 최대 750mm 어린이가 초등 교육 연령이라는 가정을 적용합니다.

• 대면 그룹의 배송 비용은 호주 공립 초등학교에 비해 배송 비용을 50% 이상 절감하는 것을 목표로 합니다(모든 것을 고려하면 연간 ~US$5,225에 이릅니다).

• 더 쉽게 접근할 수 있는 합성 버전이 되도록 설계된 측지선 그룹의 전달 비용. Synthese의 가장 기본적인 전달 방법은 학생 등록 비용으로 월 US$180(또는 연간 $2160)를 청구하는 것으로 알려졌습니다. 데저렛 ).

위의 내용은 단일 회사의 수익 예측이라기보다는 시장 지도에 더 가깝다는 점에 유의해야 합니다. 오늘날 전 세계의 모든 사립학교를 운영하는 사립학교 그룹이 없는 것처럼 단일 기업이 대면 시장을 모두 장악하는 것은 사실상 불가능합니다.

측지선 시장은 거듭제곱의 법칙을 따르게 될 가능성이 더 높지만, 파이의 크기와 파이를 자르는 다양한 방법으로 인해 여전히 상당한 경쟁이 나타날 것입니다.

이러한 지표는 교육이 더욱 무국적화되고 가상 전달을 통해 의도적인 결과를 설계하도록 맞춤화되도록 크게 변화할 것이라는 점에 대한 확신입니다.

최종 단어

이 마지막 지혜는 아이러니하게도 기사 제목 " 교육 스타트업이 성공하지 못하는 이유 ":

“기업가들은 교육을 질 문제로 생각합니다. 보통 사람들은 이를 비용 문제로 생각합니다.”

엄청난 개인화와 내장된 모든 것을 알고 있는 요소로 인해 가상 조수는 최고 수준의 슈퍼 교사가 될 것입니다. 모델의 품질과 엔터테인먼트 요소는 이 시장에서 누가 승리할지 결정하는 중요한 요인이 될 것입니다. 그러나 글로벌 규모에서 기업가는 배송 비용 절감의 중요성과 저렴한 비용으로 광범위한 청중에게 다가가서 얻을 수 있는 많은 보상을 잊을 수 없습니다. 비용.

부록: 기타 철학적 포인트

• 유아교육의 객관적 기능은 무엇이어야 하는가? 간단히 말해서, 오늘날의 어린이들이 성인이 되어서 어떤 모습이기를 바라는가?
• 사회는 서로의 차이에도 불구하고 대체로 유사한 체제 하에서 교육을 받은 세대로 구성됩니다. 한 세대가 완전히 다른 종으로부터 교육을 받을 때 세대 간 관계는 어떻게 영향을 받습니까?
• 무자비하게 효율적이고 자율적인 교사가 있으면 자녀의 학습 여정에 우연한 영향이 있습니까?

여기에도 게시되었습니다.