O Santo Graal da EdTech: um tutor personalizado de IA para cada criança

Aproveitando a IA e o Bloom na busca contínua por educação de qualidade em escala.

Crescendo, a ideia de aulas particulares 1: 1 fez meu estômago revirar. Sendo privilegiados o suficiente para crescer em Xangai, meus pais rapidamente perceberam o fato de que as crianças poderiam ser forçadas a se esforçar um pouco mais do que era a norma em nossa Austrália natal.

Um grande impulso nessa percepção foi Mary, a mãe de meu amigo Max. Maio foi o que alguns podem descrever como um 'mãe tigre' .

Ainda me lembro das razões pelas quais Max não podia sair em um determinado dia depois da escola. Segunda-feira foi aula de xadrez. Terça-feira era matemática. Quarta-feira, chinês (a família de Max falava chinês em casa - nunca consegui entender essa). Quinta-feira, violino. Tudo isso em torno de uma agenda já repleta de escola, esportes, trabalhos de casa e tempo social.

Sem surpresa para uma criança de 7 a 10 anos, eu realmente não entendi na época. Avanço rápido de 13 anos e percebo que Mary (e muitos outros pais chineses de sua laia) estavam realmente no caminho certo. Embora eu não consiga imaginar que muitas mães tigres precisem de justificativa para suas práticas, descobri que minha mente mudou com as ideias de Benjamim Bloom .

Pioneiro na educação em sala de aula da velha escola, Bloom descobriu que o aprendizado individual usando o método de aprendizado de domínio proporcionava uma melhoria de dois sigmas nos resultados dos alunos. Um estudo de Harvard em 2004 utilizando esses métodos descobriu que alunos com tutoria individual desempenhavam 200% melhor em um teste padronizado de matemática .

Embora testes padronizados e sistemas de pontuação graduada tenham sido usados para provar a eficácia dos métodos de Bloom, os próprios métodos (felizmente) dependem pouco de testes padronizados ou benchmarking.

Discutirei com mais profundidade abaixo como imagino que a educação pode mudar à medida que os alunos evoluem de ter mecanismos de pesquisa à sua disposição para mecanismos de resposta oniscientes. O que é importante aqui é que grande parte da utilidade do modelo de Bloom ilustrado acima mantém sua utilidade, sendo 'lembrar' talvez a única exceção no curto e médio prazo.

Agora, de volta ao máx. Sem dúvida, Max se beneficiou de alguma derivação da teoria de Bloom. A tutoria individual e a avaliação formativa constante teriam acelerado rapidamente seus ciclos de feedback e o colocado muito à frente de alunos regulares como eu. No entanto, as aventuras educacionais de Max (e muitos outros alunos da primeira infância sob pressão) foram todas em busca de referências arbitrárias que levaram a pontos finais fixos.

Seu tutor de matemática queria vê-lo maximizar suas pontuações de IB para que ele pudesse entrar em uma universidade de primeira linha. Mesmo as explorações fora da sala de aula estavam sujeitas a uma padronização numérica rigorosa. Visando um ELO alto no tabuleiro de xadrez. Maximizando a 9ª série com o violino. E assim por diante.

No entanto, como brevemente mencionado acima, com a crescente prevalência de LLMs (ou seja, secretárias eletrônicas) e conteúdo generativo para todos os tipos de multimídia, os Max's deste mundo podem ser perdoados por pensar que todas aquelas horas de tutoria na primeira infância podem ter sido gastas em vão (muitos também podem discordar). Não vou propor como redesenhar os currículos educacionais para se adequar a esse paradigma em mudança. Em vez disso, vou me concentrar no imenso valor que essa metodologia de tutoria 1:1 pode ter em qualquer tipo de novo sistema que possa surgir. Esse é um tópico para grupos de pessoas muito mais inteligentes e poderosas do que eu.

No restante deste artigo, tentarei esboçar como podem ser os primeiros esboços de protocolos sem permissão e sem atrito para tutoria global no estilo Bloom e como você, o ambicioso aspirante a fundador, pode trazê-los à vida.

A esperança é que, ao melhorar o acesso e reduzir o custo de entrega da educação personalizada, tenhamos um mundo cheio de pessoas educadas ao máximo em qualquer área que escolherem.

Educação Infantil Hoje: Modelos Antigos e Novos

A educação é um espectro enorme, então este artigo se concentra no nicho da educação infantil. Faço isso porque sinto que é o único segmento que ainda não experimentou muito desvio das normas históricas.

Os MOOCs são muito populares para educação de adultos e a COVID popularizou a entrega on-line para cursos de nível universitário. A Khan Academy e modelos semelhantes tiveram muito sucesso entre os alunos do ensino fundamental e médio. No entanto, com exceção de algumas startups pioneiras voltadas para nichos muito privilegiados, existem muito poucas startups trabalhando em soluções verdadeiramente universais para que todas as crianças subam de nível o mais cedo possível.

Em primeiro lugar, por que a educação infantil é tão importante? Alguns dos benefícios de receber educação de qualidade desde cedo são óbvios. Isso dá aos alunos mais confiança em suas habilidades. Ele fornece uma linha de base para habilidades de pensamento que são compostas antes que a educação fundamental dê lugar à execução especializada por volta dos 22 anos de idade (pelo menos para a maioria dos alunos em nosso mundo atual).

No entanto, há todo um conjunto de benefícios auxiliares abaixo da superfície. Entre eles:

• Conhecimento aprimorado de habilidades de vida não vocacionais (ou seja, conhecimento sobre autocuidado, saúde, questões comportamentais, etc.)
• Desenvolvimento social . As soluções digitais podem não ser uma bala de prata para isso, mas com certeza podem servir como facilitadores.
• Necessidade reduzida de suporte corretivo nos anos posteriores.
• Empoderamento parental . Soluções universais que impõem menos carga aos cuidadores primários proporcionam a eles mais tempo para fazer outras coisas, ao mesmo tempo em que garantem que as crianças estejam no caminho certo.

O gráfico acima é impressionante. Mesmo em partes desenvolvidas do mundo, os retornos acadêmicos da educação infantil são, no mínimo, nada assombrosos. Pode haver uma série de razões para isso. Má qualidade de ensino, falta de clareza do aluno sobre a futura utilidade da educação, falta de acessibilidade global para todos os tipos de alunos, todos desempenham um papel importante.

Como podemos ofuscar isso para garantir que a) todo aluno seja capaz de ter um nível básico de conhecimento para aplicar ao aprendizado posterior e b) eles estejam preparados para novas formas de educação otimizadas para diferentes fins do que obter o mais alto SAT / IB/GAMSAT/{inserir teste padronizado de sua escolha}?

O mercado hoje

De acordo com a Business Research Insights, o mercado global de educação infantil atualmente está em US$ 258,94 bilhões por ano.

É importante notar que a 'educação infantil' neste contexto também abrange empresas que abrangem mercados iniciantes totalmente diferentes, incluindo creches, creches e programas recreativos.

Dito isto, mostra a magnitude do problema. Afinal, é um mercado que contará a partir de agora toda criança que nascer como cliente final.

Para o contexto desta peça, o foco da análise de mercado será naqueles titulares que já estão tentando fornecer alguma forma de solução de 'tutor para cada criança' ou aumentar a experiência do aluno de aprendizado otimizado para desenvolver habilidades de resolução de problemas.

Veja abaixo (e amplie):

Embora os objetivos declarados, ambições, públicos-alvo e métodos de entrega de todos esses negócios sejam diferentes (em alguns casos, substancialmente), todos eles aproveitam os poderes mágicos de distribuição da Internet para alcançar qualquer pessoa em qualquer lugar a qualquer momento.

A Khan Academy e o YouTube têm sido os grandes impulsionadores do aprendizado individualizado, independente e muitas vezes extracurricular na era da Internet. Empresas como Method Schools (e outras escolas que integram a Khan Academy em seus fluxos de trabalho) combinaram filosofias de aprendizado independente com os benefícios de socialização da sala de aula presencial.

A Synthesis criou uma solução para cultivar a genialidade colocando crianças incrivelmente talentosas nos mesmos espaços virtuais umas das outras e fazendo-as resolver problemas. Mesmo que soe, pareça e cheire como uma escola particular elitista e seletiva, a missão da 'criação genial' é incrivelmente importante. Afinal, os gênios são as pessoas que empurram o dial para a frente e mudam a maneira como o mundo pensa.

A Imagine Worldwide tem o modo de acesso universal possível - sem a necessidade de acesso à internet!!!

Por mais que possamos continuar reclamando dos sistemas escolares estaduais e do declínio das pontuações dos testes padronizados (em grande parte sem importância), devemos reconhecer que vivemos em uma era abençoada para o aprendizado.

Mas ainda há muito o que melhorar. Esse fato deve ser incrivelmente emocionante para pais, escolas e empreendedores em todo o mundo.

Os Problemas a Resolver no Ensino Primário

Desorientação. Independentemente da forma de entrega, os 'clientes' a jusante do sistema educacional K-12 (por exemplo, universidades, empregadores) ainda estão procurando julgar e avaliar os candidatos com base em pontuações ranqueáveis. Isso precisa mudar. Há um elemento de arredondamento necessário para ser capaz de comunicar e polinizar idéias. Além disso, no entanto, a paixão e o compromisso com um determinado caminho são indicadores muito melhores de sucesso e mais propícios ao tipo de gênio criativo que impulsiona o dial para frente. Como projetar sistemas educacionais que comecem a desenvolver essa vantagem ao mesmo tempo em que constroem a redondeza?

Uma ideia pode ser pegar emprestado o sistema “20% Project” do Google. Os alunos da primeira infância recebem 80% do tempo da plataforma para buscar qualquer tipo de currículo inovador que mostre a melhor eficácia para alcançar o arredondamento. Os outros 20% são dedicados a orientar e ensinar os alunos a levar um projeto de paixão desde a ideia até a entrega. Muitos sistemas educacionais tentam e preparam esse tipo de trabalho de projeto e metodologia de pensamento de design nos anos intermediários com feiras de ciências e outros tipos de projetos pessoais. Por que não antes?

Acesso e Equidade. A geografia (mesmo no nível da cidade), a regulamentação, o idioma e um milhão de outros fatores desempenham um papel importante nos resultados a jusante. Mais uma vez, o benefício do grande efeito equalizador da internet será acelerado nos próximos anos e, com otimismo, evitará alguns desses problemas.

Algumas questões permanecem, no entanto. Muitos ainda não têm acesso à internet. Muitos vivem em ambientes onde os regimes hierárquicos censuram o conteúdo que ensinaria aos alunos sobre o mundo. O problema da internet, como alguns que serão esboçados, não reside estritamente no domínio das plataformas educativas. No entanto, a plataforma de conteúdo pode. Mesmo que ainda haja alguma desigualdade se a informação for censurada, ainda há espaço substancial para melhorias quando os alunos obtêm acesso a assistentes de aprendizagem personalizados que podem reembalar todos os recursos disponíveis para ajudá-los a aprender o que é necessário para o sucesso no mundo estágio.

Felizmente, estamos no caminho de uma visão de educação que realmente não deixa nenhuma criança para trás.

Distribuição de Financiamento. Paralelamente à questão do acesso está a questão do financiamento. Sob o atual modelo de sala de aula, as crianças em áreas menos privilegiadas com salas de aula piores recebem menos financiamento, o que as leva a salas de aula ainda piores. Isso é injusto e insustentável para um mundo que prospera quando as marés altas levantam todos os barcos.

Engajamento dos Pais. O envolvimento dos pais na educação tem sido historicamente um prenúncio de melhores resultados. Melhores taxas de frequência, maior responsabilidade e 'preenchimento de lacunas' para áreas que podem não ter sido explicadas ou compreendidas em sala de aula são alguns dos motivos para isso. Menos apreciado nos dados formais é o aprendizado fortuito, fora da sala de aula, que acontece ao redor da mesa de jantar.

Os fluxos de informação possibilitados pela internet estão lentamente corroendo essa vantagem, mas em termos de engajamento dos pais no dia a dia continua sendo um fator importante. Como podem ser projetados sistemas que não penalizem os alunos por terem pais que não podem ser tão engajados quanto os outros? Melhor ainda, como podem ser projetados sistemas que permitam aos pais com formação educacional menos pedigree apoiar seus filhos ao máximo (isso provavelmente garante uma quebra de mercado inteira e limita muito de perto o mercado de creches).

Acessibilidade para diversas necessidades. Por mais que a sala de aula tradicional tente, é quase impossível acomodar adequadamente os alunos com necessidades especiais sem criar algum tipo de impedimento para o restante da sala de aula. Plataformas de aprendizado mais individualizadas quase remediam isso por padrão. Que tipo de recursos essas plataformas aproveitarão para capturar melhor esses casos de cauda longa?

Novos ativadores

Um spoiler para aqueles que ainda não usaram o ChatGPT ou qualquer tipo de interface NLP pronta para o consumidor. Os motores de busca de amanhã não são motores de busca. Em vez disso, eles serão mecanismos de resposta.

Para aqueles que acompanham, isso representa um dilema óbvio para sistemas educacionais inteiros que julgavam as crianças por sua capacidade de obter e comunicar respostas.

Isso terá alguns efeitos catalisadores para o futuro da educação, incluindo, entre outros:

Personalização extrema.

A IA e os assistentes pessoais inteligentes acelerarão enormemente o grau de personalização em qualquer serviço ao qual tenhamos acesso. Para aqueles que desejam aprender mais sobre como, irei mais uma vez (e provavelmente não pela última vez) recomendo este brilhante artigo sobre agentes autônomos de Matt Schlicht. A educação não será diferente.

A personalização é um ingrediente chave para o efeito Bloom two-sigma. No entanto, os agentes de ensino personalizados levarão esses efeitos ainda mais longe. Em vez de aprender gradualmente sobre as preferências de aprendizagem de um aluno e os modos de apresentação mais eficazes em sessões semanais de uma hora, os professores do futuro terão um conhecimento inato de que tipo de informação o aluno processa melhor.

Quer aprender Python? Hoje, você provavelmente aproveitaria algum recurso de código aberto de tamanho único, como o CS50 de Harvard ( que agora é ensinado por uma IA ) ou qualquer um dos incríveis canais do YouTube que ensinam a linguagem de programação. No futuro, é mais provável que o novato aprenda com um assistente inteligente que não apenas tenha um entendimento completo do idioma, mas também um conhecimento melhor de seus padrões de aprendizado preferidos do que você.

Não haverá nenhum ponto em que você se sinta desengajado ou desmotivado pelo processo de aprendizagem. Você receberá projetos formativos que são exclusivamente interessantes para você e seus motivos para aprender Python, em vez de marcar caixas para verificar seu progresso em relação a alguma árvore de habilidades arbitrária.

Entretenimento através da Customização.

Em 12 anos ou mais de escolaridade, posso imaginar que o tamanho da amostra educacional de cada leitor seja grande o suficiente para incluir pelo menos um caso de um assunto sendo arruinado para eles por um professor sem carisma, excessivamente exigente ou mesquinho.

Em um mundo de entrega autônoma, personalizada e digital, é quase impossível imaginar esse cenário acontecendo novamente.

Mesmo com as ferramentas disponíveis hoje, eu poderia ter uma réplica digital da voz de Morgan Freeman me ensinando um curso de física preparado por Carlo Rovelli. Ou qualquer combinação de voz, conhecimento, modo de falar e assunto. Não gostou? Não estamos longe de assistentes que se adaptam quase instantaneamente às suas preferências. ( Uma reviravolta filosófica interessante : ao ser capaz de fazer qualquer conteúdo parecer agradável, se cada aluno tivesse um agente, poderíamos teoricamente determinar exatamente como ocorre a alocação de recursos qualificados - pensamento assustador).

O sucesso inicial de protocolos de réplica humana artificial como personagem AI e réplica (sujeito de um dos grandes posts do Not Boring ) indica a prontidão de mercado desses tipos de produtos. O que resta a ser feito no espaço para um assistente de educação totalmente autônomo é uma maneira de monitorar o progresso do aluno e auto-atribuir tarefas com base nesses insights.

Mentoria Inteligente e Avaliação.

Nos próximos 20 anos, uma educação melhor não deve ser medida pelo quanto podemos melhorar na mediana NAPLAN/SAT/qualquer pontuação padronizada aplicável de onde você é. Em vez disso, deve ser uma representação mais precisa de como o aprendizado e o desenvolvimento de um aluno correspondem às suas razões para iniciar esse caminho de aprendizado em primeiro lugar.

Um problema grande, mas silencioso, com a educação infantil hoje é que as crianças não têm ideia de por que estão aprendendo coisas. Eles podem estabelecer rapidamente por que aprender sua língua nativa é tão importante, porque em pouco tempo eles a estão usando extensivamente todos os dias. Matemática, menos ainda.

Ser capaz de explicar melhor e orientar constantemente as crianças sobre por que estão aprendendo certas coisas e como isso se aplica a elas é uma grande vantagem para o engajamento. Aí vem o problema de “avaliar” sem desmotivar.

A avaliação continuará a tender para verdadeiros jogos de compreensão. Em um mundo de aprendizado personalizado, é altamente possível que os modos de avaliação e benchmarking sejam puramente personalizados para o indivíduo.

'Amy' pode estar altamente motivada e motivada pela necessidade de exibir algum tipo de competência arbitrária de 90% em seu exame de biologia. 'Adam', por outro lado, só gosta de biologia para poder dissecar sapos (com humanidade, é claro). Ambos querem ir para a cirurgia. Com assistentes personalizados, Amy pode ter um teste em preto e branco escrito para ela, enquanto Adam pode receber feedback ao vivo sobre sua técnica. Ambos terão caminhos separados para se tornar cirurgiões de alto nível, criados com base no que os mantém engajados para melhorar todos os dias.

Análise preditiva.

À medida que o volume de dados de treinamento cresce para nossos professores de IA, eles se tornam cada vez melhores em entender quais combinações de habilidades, interesses e personalidades são mais adequadas para determinados caminhos da vida. Com base nisso, a IA pode oferecer continuamente recomendações e probabilidades de sucesso para ajudar o aluno a avaliar qualquer estudo ou escolha de 'carreira' à medida que progride em qualquer caminho educacional autônomo.

Por exemplo, posso ser uma criança de 6 anos (não sou) com uma afinidade particular por idiomas que desenvolveu um interesse precoce por filmes de qualidade. Meu assistente pessoal poderá me apresentar um fluxo constante de opções e atividades de enriquecimento com base nos caminhos que ele achar que eu gosto. Em um mundo onde os humanos ainda desejam o livre-arbítrio, esse assistente aproveitaria essas previsões para manter minha ilusão de livre-arbítrio e nunca me forçar a seguir nenhum caminho. Seria capaz de dizer que a pesquisa matemática pode não ser para mais, mas produzir e estimular o cinema generativo pode ser.

Ele pode se comunicar com outros agentes para me direcionar a outros alunos ao redor do mundo que podem ser apenas colaboradores predestinados com base em nossos respectivos interesses e habilidades.

É importante ressaltar que também fornecerá uma rica riqueza de informações sobre como as crianças prevêem o mundo, o que querem fazer nele e alocam recursos como tal.

Imagine o quanto aprenderemos sobre educação quando pudermos ver nossas próprias árvores de habilidades mapeadas de onde estamos agora até a própria gênese de nossa educação.

Dado que todos os itens acima são insumos possíveis muito genuínos para a maneira como as crianças serão educadas no futuro, como eles podem combinar com as melhores práticas atuais e aceitas para formar uma oportunidade de educação comercial geracional?

Uma visão para o Santo Graal da Edtech

Com base nos problemas descritos acima e nas restrições realistas que serão impostas pelos regulamentos em um futuro previsível, vejo o conjunto de recursos ilustrado acima como sendo apostas de mesa para um unicórnio de educação infantil de alta eficácia em escala global.

Os assistentes de aprendizagem personalizados serão o centro de qualquer modelo vencedor. Os pontos-chave da seção acima - personalização, orientação inteligente, análise de qualidade e sua eficácia combinada em levar as crianças a resultados pós-educacionais bem-sucedidos (esse termo parece distópico) - serão os principais impulsionadores de quem ganha educação na era da inteligência de máquina .

Além desses fatores, o vencedor provavelmente será o primeiro desenvolvedor a tornar essas coisas tão divertidas de interagir quanto entrar e ver seu professor favorito. Nesta nota, provavelmente parecerá, soará ou interagirá com você de uma maneira totalmente diferente do ChatGPT.

Os hubs locais presenciais aumentarão essa experiência de aprendizado aprimorada com a socialização que os sistemas de educação infantil pregaram desde, bem, para sempre (consulte os Anexos A e B abaixo).

Brincar continuará sendo uma necessidade. 'Escolas' de alguma forma, como as conhecemos hoje, entrarão (quase ironicamente) para preencher essa necessidade e desejo. Talvez os professores de antigamente preencham esse vazio, sentando-se nas mesmas cadeiras de supervisão que ocupam hoje. Talvez nos aproximemos da antiga visão de uma aldeia criando uma criança, segundo a qual um facilitador da comunidade gerencia e é recompensado por cuidar pastoralmente das crianças enquanto elas trabalham e se divertem.

Independentemente de como isso se desenrole, a demanda por espaços físicos tanto para creche quanto para propósitos mistos permanecerá. A economia desses espaços permanecerá exclusiva e rivalizada. Isso significa oportunidade. Haverá dinheiro e reputação em oferta para fornecer recompensas para aqueles que operam esses espaços.

Atuando como componentes-chave desses hubs locais, estarão os mentores humanos. Esses mentores humanos não serão tão inteligentes quanto os professores de IA que as crianças possuem na palma da mão. Mas, como sempre, eles serão importantes modelos e pontos de contato de como as ideias e metas definidas pelo assistente de ensino digital se manifestam no mundo real.

Por outro lado, nossos hubs geodésicos locais estão geodésicos, hubs de interesse on-line . Para aqueles que estão ouvindo a palavra geodésica pela primeira vez, Redireciono você para onde aprendi a palavra pela primeira vez - o estado da rede de Balaji Srinivasan . Muitas das ideias aqui contidas são projetadas para profissionais que trabalham, mas também fazem sentido ideologicamente através das lentes de uma educação sem Estado.

Então, como é o centro de interesse geodésico no caso de nossos assistentes de aprendizagem personalizados para crianças? Com o auxílio de protocolos de privacidade de dados, nossos amigos autônomos poderão gerar um conhecimento zero gráfico de interesse para cada filho e combiná-los geodesicamente entre si. A partir daqui, salas de aula virtuais, grupos de projetos e workshops podem ser criados (e possivelmente facilitados por especialistas humanos) para permitir que esses alunos se beneficiem da colaboração com colegas de todo o mundo.

Para garantir que não coloquemos no mundo uma máquina de educação imparável e ineficaz, alguns mecanismos de reforço são necessários.

O primeiro será mecanismos de feedback humano para garantir que esses assistentes digitais e seus métodos. Qualquer um que tenha visto qualquer filme, mesmo que ligeiramente relacionado ao futuro da IA, sabe que o que pode dar errado, dará errado. Assim como nos grandes modelos de linguagem de hoje, haverá uma demanda extrema por provedores de feedback humano em modelos que poderiam lidar e educar literalmente milhões de crianças.

Provavelmente haverá demanda por auditores de programas, garantindo que os caminhos que os assistentes digitais escolhem para uma criança não interfiram em outros objetivos humanos. Para colocar isso em um exemplo absoluto, não queremos que nosso aspirante a cirurgião, Adam, faça testes em cadáveres reais aos 7 anos de idade, mesmo que seja mais relevante para o que ele deseja fazer.

Também será necessário algum tipo de mecanismo para garantir que os assistentes não sejam excessivamente deterministas. Digamos, por exemplo, que os assistentes recebam algum tipo de incentivo ou aumento de reputação com base em sua capacidade de colocar os alunos em determinadas profissões. Obviamente, algumas profissões são mais fáceis do que outras. Isso distorce o incentivo dos assistentes para direcionar deterministicamente as crianças por esses caminhos e, essencialmente, desequilibrar economias inteiras, pois os recursos são mal alocados de forma descontrolada.

Em primeiro lugar, isso representa uma oportunidade para os humanos se envolverem na pontuação de reputação e no design de incentivos para esses assistentes. Em segundo lugar, mostra que os economistas ainda são importantes. Garantir que os verdadeiros interesses e desejos das crianças sejam respeitados, ao mesmo tempo em que se mantém algum nível básico de distribuição de habilidades em diferentes áreas importantes, é imperativo para o futuro da educação.

Observação: há uma oportunidade multibilionária totalmente separada aqui para criar sistemas que facilitem para pessoas não técnicas observar, testar e fornecer feedback para qualquer tipo de modelo.

Além disso, algum tipo de rastreador de progresso global é necessário para monitorar continuamente a eficácia de nossa hipotética Bloom Two-Sigma AI. Este poderia ser um sistema autônomo que desempenha o papel do economista proposto acima. Com análises profundas disponíveis sobre as maneiras pelas quais os professores autônomos estão direcionando os alunos, a humanidade precisará ser capaz de visualizar os efeitos de longo prazo disso na alocação de recursos e ajustar os modelos de acordo.

Qual é o fim do jogo?

Esta é uma grande questão filosófica. No mundo de hoje, o objetivo final da educação é conseguir um bom emprego e ser capaz de interagir e colaborar efetivamente com os outros.

O significado de 'trabalho' será muito diferente daqui a 10 anos. Nesse sentido, o que deveria mudar sobre o 'jogo final' da educação é que os alunos são capazes de criar seu próprio 'trabalho' autorrealizável que aproveita as ferramentas disponíveis para criar significado em sua própria vida. As partes sobre colaboração e interação com outras pessoas não devem mudar nem um pouco.

Como pode ser um MVP?

O primeiro passo mais óbvio é construir um invólucro ChatGPT estilo Character AI (me sinto nojento só de escrever isso) especializado para falar no estilo de um professor de escola primária.

Em essência, o que estou tentando dizer é que o MVP mais provável pode ser apenas um chatbot Mr.Rogers.

A partir daqui, a questão principal a resolver é a avaliação do aluno. Como você pode atribuir os ganhos em seu aprendizado aos professores digitais versus humanos?

Uma tática de crescimento interessante para espalhar isso para o público consciente pode ser a transmissão ao vivo de hackathons infantis (com o consentimento dos pais, é claro). Cada criança está equipada com seu próprio assistente pessoal para auxiliar no trabalho de projeto demonstrável. Isso serviria como uma demonstração ao vivo da eficácia dos métodos de aprendizado centrados na solução de problemas e também uma maneira divertida de ver as formas criativas pelas quais as crianças utilizam a IA para dar vida às suas ideias.

Se isso soa muito improvável ou pode não ter um mercado, estou disposto a apostar que você está errado. Caso em questão - o mais recente concurso de ortografia nacional Scripps atraiu 9,2 milhões de espectadores .

Onde você vai daqui?

Antes de vencer o jogo da distribuição e entrar nos sistemas educacionais estaduais, os elementos comerciais de um protocolo como esse provavelmente teriam que começar no nível extracurricular.

A solução 'Teams' da Synthesis apresenta um manual prático sobre como testar essas ideias entre grupos de teste. A partir das táticas iniciais de geração de entusiasmo, crie uma lista de espera de pais interessados em explorar o uso dessas ferramentas com seus filhos.

A partir desta lista de espera, você já pode começar alguma forma desorganizada de sala de aula on-line geodésica, combinando crianças com interesses declarados e planos de carreira semelhantes.

Geograficamente, você pode fazer isso administrando grupos de crianças depois da escola, aproveitando as primeiras gerações desses assistentes para construir projetos de forma colaborativa em equipes locais. Isso marca as caixas de prova de conceito para jogar e

Ir ao mercado

Como você então transforma um grupo de pais extremamente felizes que juram por professores virtuais em uma força dominante que pode abrir caminho para se tornar um jogador dominante em qualquer sistema educacional globalmente?

Algumas ideias GTM:

• Fornecimento de agentes com custo adicional (genéricos ou personalizados) para provedores de educação alternativos existentes . Isso inclui escolas charter, redes de educação domiciliar (podem ser encontradas em grupos do Facebook e Subreddits)

• Entrega gratuita de medicamentos genéricos para testes em escolas públicas . Quanto mais cedo isso for feito, mais tempo os governos terão para processar o impacto e as regulamentações necessárias para proteger os interesses dos alunos.

• Replicando criadores de conteúdo populares como agentes de ensino , estilo Character AI. Por que os pais iriam querer que seus filhos aprendessem ciência com o Sr. Chato quando você poderia ter uma versão viva e adaptável de Bill Nye com eles por uma hora por dia?

• Estabelecimento de APIs de agente como plug-ins para plataformas de entrega de conteúdo virtual existentes . Quão diferente seria a experiência da Khan Academy se os mecanismos de recomendação embutidos pudessem direcionar as crianças ao longo das árvores de habilidades certas para atingir seus objetivos de aprendizado de 'meta final'. E as listas de reprodução personalizadas do YouTube acompanhadas de projetos/missões/tarefas gerados por agentes para aplicar os aprendizados das transcrições de vídeo?

Modelos de negócios e o tamanho da torta

Por várias razões, ainda acredito que é melhor que os modelos que estão no cerne dessa proposta de negócios permaneçam de código aberto. Em primeiro lugar, do ponto de vista do benefício social, o código aberto desses modelos os deixa abertos à responsabilidade e transparência constantes.

Melhora a competição no mercado e, conseqüentemente, a qualidade da produção, estabelecendo incentivos para que as pessoas criem e construam sobre esses modelos para torná-los melhores para os alunos.

Por fim, é crucial porque é o melhor caminho a seguir para a entrega de menor custo possível para a educação da mais alta qualidade - o santo graal para uma geração mais inteligente de humanos.

O que foi dito acima é um pouco de matemática de guardanapo sobre o tamanho dos mercados na mesa que podem ser abertos por esta próxima geração de assistentes de ensino inteligentes. Uma análise das suposições:

• Este modelo mantém a fé de que as pessoas manterão os próprios modelos principais de código aberto e de acesso gratuito . Um ponto interessante que estou animado para ver em relação à acessibilidade é quanto dos recursos desses assistentes podem ser preservados para áreas sem acesso à Internet no curto prazo, a la Imagine Worldwide.

• Aplica-se a suposição de aproximadamente 750 mm de crianças em idade de educação primária no momento da implantação.

• Os custos de entrega para grupos presenciais são baseados no objetivo de fornecer > 50% de redução nos custos de entrega em comparação com as escolas primárias públicas australianas (chega a ~US$ 5.225 por ano considerando todos os aspectos).

• Custos de entrega para grupos geodésicos projetados para serem versões mais acessíveis do Synthesis. O método de entrega mais básico da Synthesis supostamente cobra US$ 180/mês (ou US$ 2.160 por ano) para matricular alunos (por Deseret ).

Deve-se notar que o exposto acima é mais um mapa de mercado do que uma previsão de receita para uma única empresa. Seria praticamente impossível para uma única empresa capturar todo o mercado presencial, assim como nenhum grupo de escolas particulares opera todas as escolas particulares do mundo hoje.

O mercado geodésico tem maior probabilidade de se curvar à lei de potência, mas, novamente, provavelmente ainda verá uma concorrência significativa por causa do tamanho da torta e da quantidade de maneiras diferentes que podem ser cortadas.

Essas métricas são uma aposta na educação mudando significativamente para se tornar mais apátrida e adaptada para projetar resultados intencionais de entrega virtual.

Palavras Finais

Este último pedaço de sabedoria vem ironicamente de um título de artigo “ Por que as startups de educação não são bem-sucedidas ”:

“Os empresários pensam na educação como um problema de qualidade. A pessoa média pensa nisso como um problema de custo”.

A imensa personalização e os fatores know-it-all embutidos farão dos assistentes virtuais um superprofessor do mais alto nível. A qualidade e o fator de entretenimento dos modelos serão determinantes importantes de quem ganha neste mercado, mas em escala global os empresários não podem esquecer a importância de reduzir os custos de entrega e as muitas recompensas que podem ser colhidas ao atingir um amplo público a preços baixos. custo.

Adendo: Misc. Pontos Filosóficos

• Qual deve ser a função objetiva da educação infantil? Em termos mais simples, o que queremos que as crianças de hoje sejam quando forem adultas?
• A sociedade é composta por gerações que, apesar de todas as suas diferenças, foram em grande parte educadas sob regimes semelhantes. Como as relações intergeracionais serão afetadas quando uma geração for educada por uma espécie totalmente diferente?
• Ter um tutor impiedosamente eficiente e autônomo interrompe quaisquer efeitos fortuitos na jornada de aprendizado de uma criança?

Publicado também aqui .