Chén thánh của EdTech: Gia sư AI được cá nhân hóa cho mọi trẻ em

Tận dụng AI và Bloom để tiếp tục tìm kiếm chất lượng giáo dục trên quy mô lớn.

Khi lớn lên, ý tưởng dạy kèm 1:1 khiến bụng tôi quay cuồng. Được đủ đặc ân để lớn lên ở Thượng Hải, bố mẹ tôi nhanh chóng hiểu ra rằng trẻ em có thể bị thúc đẩy phấn đấu chăm chỉ hơn một chút so với tiêu chuẩn ở quê hương Úc của chúng tôi.

Mary, mẹ của bạn tôi, Max, đã thúc đẩy mạnh mẽ nhận thức này. Có thể là những gì một số có thể mô tả như là một 'mẹ hổ' .

Tôi vẫn nhớ những lý do Max không thể đi chơi vào bất kỳ ngày nào sau giờ học. Thứ hai là dạy kèm Cờ vua. Thứ ba là môn Toán. Thứ tư, tiếng Trung Quốc (Gia đình Max nói tiếng Trung Quốc ở nhà - tôi không bao giờ thực sự hiểu được điều này). Thứ năm, violon. Tất cả điều này xung quanh một lịch trình đã được đóng gói với trường học, thể thao, bài tập về nhà và thời gian xã hội.

Không có gì đáng ngạc nhiên đối với một đứa trẻ 7-10 tuổi, tôi thực sự không hiểu điều đó vào thời điểm đó. 13 năm trôi qua nhanh chóng và tôi nhận ra rằng Mary (và nhiều bậc cha mẹ Trung Quốc khác của những đứa con của cô ấy) đã thực sự hiểu được điều gì đó. Mặc dù tôi không thể tưởng tượng được rằng nhiều hổ mẹ lại đang cần sự biện minh cho các hoạt động của mình, nhưng tôi đã thay đổi suy nghĩ của mình trước những ý tưởng về Benjamin Bloom .

Là người tiên phong trong giáo dục lớp học kiểu cũ, Bloom nhận thấy rằng việc học một thầy một trò bằng phương pháp học thành thạo mang lại sự cải thiện hai sigma trong kết quả của học sinh. Một nghiên cứu từ Harvard năm 2004 sử dụng các phương pháp này cho thấy rằng các sinh viên được dạy kèm riêng đã thực hiện Tốt hơn 200% trong bài kiểm tra toán tiêu chuẩn .

Mặc dù các hệ thống kiểm tra tiêu chuẩn hóa và tính điểm đã được sử dụng để chứng minh tính hiệu quả của các phương pháp của Bloom, nhưng bản thân các phương pháp này (may mắn thay) lại phụ thuộc rất ít vào kiểm tra tiêu chuẩn hóa hoặc điểm chuẩn.

Tôi sẽ thảo luận sâu hơn bên dưới về cách tôi hình dung giáo dục có thể thay đổi khi học sinh phát triển từ việc có các công cụ tìm kiếm theo ý của họ sang các công cụ trả lời biết tất cả. Điều quan trọng ở đây là phần lớn tiện ích của mô hình Bloom được minh họa ở trên vẫn duy trì được tiện ích của nó, với 'ghi nhớ' có lẽ là ngoại lệ duy nhất trong ngắn hạn và trung hạn.

Bây giờ, trở lại với Max. Không còn nghi ngờ gì nữa, Max đã được hưởng lợi từ một số dẫn xuất của lý thuyết Bloom. Dạy kèm một kèm một và đánh giá quá trình liên tục sẽ nhanh chóng đẩy nhanh các vòng phản hồi của anh ấy và đưa anh ấy vượt xa những người học bình thường trong lớp như tôi. Tuy nhiên, cuộc phiêu lưu giáo dục của Max (và nhiều học sinh mầm non chịu áp lực khác) đều nhằm theo đuổi các tiêu chuẩn tùy ý dẫn đến các điểm cuối cố định.

Gia sư toán của anh ấy muốn thấy anh ấy đạt tối đa điểm IB để anh ấy có thể vào được một trường Đại học hàng đầu. Ngay cả những lần khai thác ngoài lớp học cũng phải tuân theo tiêu chuẩn hóa số nghiêm ngặt. Nhằm mục đích đạt được ELO cao trên bàn cờ. Lên đến lớp 9 với Violin. Vv và Vv.

Tuy nhiên, như đã đề cập ngắn gọn ở trên, với sự phổ biến ngày càng tăng của LLM (tức là máy trả lời tự động) và nội dung phong phú cho tất cả các loại đa phương tiện, những người Max trên thế giới này có thể được tha thứ vì đã nghĩ rằng tất cả những giờ dạy kèm thời thơ ấu đó có thể đã được dành cho vô ích (nhiều người cũng có thể cầu xin sự khác biệt). Tôi sẽ không đề xuất cách chúng ta thiết kế lại chương trình giáo dục cho phù hợp với mô hình đang thay đổi này. Thay vào đó, tôi sẽ tập trung vào giá trị to lớn mà phương pháp dạy kèm 1:1 này có thể mang lại trong bất kỳ loại hệ thống mới nào có thể xuất hiện. Đó là chủ đề dành cho những nhóm người thông minh và quyền lực hơn tôi rất nhiều.

Trong phần còn lại của phần này, tôi sẽ cố gắng phác thảo những phác thảo ban đầu về các giao thức không cần xin phép, không ma sát đối với việc dạy kèm theo kiểu Bloom toàn cầu có thể trông như thế nào và bạn, người sẽ là người sáng lập đầy tham vọng, có thể đưa chúng vào cuộc sống như thế nào.

Hy vọng là bằng cách cải thiện khả năng tiếp cận và giảm chi phí cung cấp cho giáo dục được cá nhân hóa, chúng ta sẽ có một thế giới đầy những người được giáo dục toàn diện trong bất kỳ lĩnh vực nào họ chọn.

Giáo dục Mầm non Ngày nay: Mô hình Cũ & Mới

Giáo dục là một lĩnh vực rộng lớn, vì vậy bài viết này tập trung vào lĩnh vực giáo dục mầm non. Tôi làm điều này bởi vì tôi cảm thấy như đó là một phân khúc vẫn chưa thực sự trải qua nhiều sai lệch so với các chuẩn mực lịch sử.

MOOCs rất phổ biến đối với giáo dục dành cho người lớn và phân phối trực tuyến phổ biến COVID cho các khóa học cấp đại học. Khan Academy và các mô hình tương tự đã gặt hái được nhiều thành công đối với học sinh cấp hai và cấp ba. Tuy nhiên, ngoại trừ một số công ty khởi nghiệp tiên phong nhắm đến những thị trường ngách rất đặc quyền, có rất ít công ty khởi nghiệp đang nghiên cứu các giải pháp thực sự phổ quát cho mọi trẻ em để lên cấp càng sớm càng tốt.

Thứ nhất, tại sao giáo dục mầm non lại quan trọng như vậy? Một số lợi ích của việc nhận được giáo dục chất lượng sớm là rõ ràng. Nó giúp học sinh tự tin hơn vào khả năng của mình. Nó cung cấp cơ sở cho các kỹ năng tư duy được tích lũy trước khi giáo dục cơ bản về cơ bản nhường chỗ cho việc thực hiện chuyên biệt ở độ tuổi 22 (ít nhất là đối với phần lớn sinh viên trong thế giới hiện tại của chúng ta).

Tuy nhiên, có cả một bộ lợi ích phụ trợ nằm bên dưới bề mặt. Trong số đó:

• Nâng cao kiến thức về các kỹ năng sống phi nghề nghiệp (tức là kiến thức về chăm sóc bản thân, sức khỏe, các vấn đề về hành vi, v.v.)
• Xã hội phát triển . Các giải pháp kỹ thuật số có thể không phải là viên đạn bạc cho việc này, nhưng chúng chắc chắn có thể đóng vai trò hỗ trợ.
• Giảm nhu cầu hỗ trợ khắc phục trong những năm sau đó.
• Trao quyền cho cha mẹ . Các giải pháp phổ quát giúp giảm bớt gánh nặng cho những người chăm sóc chính giúp họ có thêm thời gian để làm những việc khác đồng thời đảm bảo trẻ em đi đúng hướng.

Các đồ họa trên là nổi bật. Ngay cả ở những khu vực phát triển trên thế giới, ít nhất thì kết quả học tập từ giáo dục mầm non cũng không mấy ấn tượng. Có thể có bất kỳ số lượng lý do cho việc này. Chất lượng giảng dạy kém, sinh viên không hiểu rõ về lợi ích của giáo dục trong tương lai, thiếu khả năng tiếp cận toàn cầu cho tất cả các loại sinh viên đều đóng một vai trò nào đó.

Làm thế nào chúng ta có thể làm xáo trộn những điều này để đảm bảo rằng a) mọi học sinh đều có thể có mức kiến thức cơ bản để áp dụng cho việc học nâng cao và b) họ được chuẩn bị cho các hình thức giáo dục mới được tối ưu hóa cho các mục đích khác nhau hơn là đạt điểm SAT cao nhất/ IB/GAMSAT/{chèn bài kiểm tra chuẩn hóa bạn chọn}?

thị trường hôm nay

Theo Business Research Insights, thị trường giáo dục mầm non toàn cầu hiện ở mức 258,94 tỷ đô la Mỹ mỗi năm.

Điều quan trọng cần lưu ý là 'giáo dục mầm non' trong bối cảnh này cũng bao gồm các doanh nghiệp bao gồm các thị trường khởi nghiệp hoàn toàn khác nhau, bao gồm chăm sóc trẻ em, nhà trẻ và các chương trình giải trí.

Điều đó đang được nói, nó cho thấy tầm quan trọng của vấn đề. Rốt cuộc, đó là một thị trường sẽ coi mọi đứa trẻ được sinh ra từ bây giờ trở đi là khách hàng cuối cùng.

Đối với bối cảnh của phần này, trọng tâm của phân tích thị trường sẽ là những người đương nhiệm đang cố gắng cung cấp một số hình thức giải pháp 'gia sư cho mọi đứa trẻ' hoặc nâng cao trải nghiệm học tập của học sinh được tối ưu hóa để phát triển các kỹ năng giải quyết vấn đề.

Xem bên dưới (và phóng to):

Mặc dù các mục tiêu, tham vọng, đối tượng mục tiêu và phương thức phân phối của tất cả các doanh nghiệp này đều khác nhau (về cơ bản trong một số trường hợp), nhưng tất cả chúng đều tận dụng sức mạnh phân phối kỳ diệu của internet để tiếp cận bất kỳ ai ở bất kỳ đâu vào bất kỳ lúc nào.

Khan Academy và YouTube là những động lực chính thúc đẩy quá trình học tập ngoại khóa theo nhịp độ của bản thân, độc lập và thường xuyên trong thời đại internet. Các doanh nghiệp như Method Schools (và các trường khác tích hợp Khan Academy vào quy trình làm việc của họ) đã kết hợp triết lý học tập độc lập với lợi ích xã hội hóa của lớp học trực tiếp.

Synthesis đã xây dựng một giải pháp để nuôi dưỡng thiên tài bằng cách đặt những đứa trẻ cực kỳ có năng khiếu vào cùng một không gian ảo với nhau và để chúng giải quyết các vấn đề. Ngay cả khi nó nghe có vẻ giống như một trường tư thục tuyển chọn ưu tú, sứ mệnh 'tạo ra thiên tài' là một sứ mệnh vô cùng quan trọng. Rốt cuộc, những thiên tài là những người thúc đẩy mặt số tiến lên và thay đổi cách suy nghĩ của thế giới.

Hãy tưởng tượng Toàn cầu có thể truy cập chế độ toàn cầu - mà không cần truy cập internet!!!

Dù chúng ta có thể tiếp tục phàn nàn về hệ thống trường công lập và điểm số các bài kiểm tra tiêu chuẩn ngày càng giảm (phần lớn không quan trọng), nhưng chúng ta phải thừa nhận rằng chúng ta đã sống trong một thời đại may mắn cho việc học.

Nhưng vẫn còn rất nhiều để cải thiện. Thực tế đó sẽ gây phấn khích tột độ cho các bậc cha mẹ, trường học và doanh nhân trên toàn thế giới.

Những vấn đề cần giải quyết trong giáo dục tiểu học

Lạc hướng. Bất kể hình thức phân phối nào, 'khách hàng' hạ nguồn của hệ thống giáo dục K-12 (ví dụ: các trường đại học, nhà tuyển dụng) vẫn đang tìm cách đánh giá và đánh giá các ứng viên dựa trên điểm số có thể xếp hạng. Điều này cần phải thay đổi. Cần có một yếu tố tròn trịa để có thể giao tiếp và trao đổi chéo các ý tưởng. Tuy nhiên, ngoài điều này, niềm đam mê và cam kết với một con đường nhất định là những yếu tố dự đoán thành công tốt hơn nhiều và có lợi hơn cho loại thiên tài sáng tạo thúc đẩy mặt số tiến lên. Làm thế nào các hệ thống giáo dục có thể được thiết kế để bắt đầu phát triển khía cạnh này đồng thời với việc xây dựng sự tròn trịa?

Một ý tưởng có thể là mượn hệ thống “Dự án 20%” của Google. Học sinh mầm non được dành 80% thời gian trên nền tảng để theo đuổi bất kỳ loại chương trình giảng dạy mới lạ nào thể hiện hiệu quả tốt nhất trong việc đạt được sự toàn diện. 20% còn lại được dành riêng cho việc cố vấn và dạy sinh viên thực hiện một dự án đam mê từ ý tưởng đến khi thực hiện. Nhiều hệ thống giáo dục cố gắng thực hiện loại công việc dự án và phương pháp tư duy thiết kế này vào những năm trung học cơ sở với các hoạt động như hội chợ khoa học và các loại dự án cá nhân khác. Tại sao không sớm hơn?

Truy cập & Công bằng. Địa lý (thậm chí ở cấp thành phố), quy định, ngôn ngữ và hàng triệu yếu tố khác đều đóng một vai trò trong kết quả cuối cùng. Một lần nữa, lợi ích của hiệu ứng cân bằng tuyệt vời của internet sẽ được tăng tốc trong những năm tới và, một cách lạc quan, làm giảm bớt một số vấn đề này.

Tuy nhiên, vẫn còn một số vấn đề. Nhiều người vẫn thiếu quyền truy cập vào internet. Nhiều người sống trong môi trường nơi các chế độ từ trên xuống kiểm duyệt nội dung dạy học sinh về thế giới. Vấn đề về internet, giống như một số vấn đề sẽ được nêu ra, không hoàn toàn nằm trong lĩnh vực của các nền tảng giáo dục. Tuy nhiên, nền tảng nội dung có thể. Ngay cả khi có thể vẫn còn một số điểm bất bình đẳng nếu thông tin bị kiểm duyệt, thì vẫn có khả năng cải thiện đáng kể khi học sinh có quyền truy cập vào các trợ lý học tập được cá nhân hóa có thể đóng gói lại tất cả các tài nguyên có sẵn để giúp họ học những gì cần thiết để thành công trên toàn cầu sân khấu.

May mắn thay, chúng ta đang trên con đường hướng tới tầm nhìn giáo dục không để trẻ em nào bị bỏ lại phía sau.

Phân bổ kinh phí. Song song với vấn đề tiếp cận là vấn đề kinh phí. Theo mô hình lớp học hiện tại, trẻ em ở những khu vực ít đặc quyền hơn với lớp học tồi tệ hơn sẽ nhận được ít tài trợ hơn, điều này khiến chúng thậm chí còn phải học trong những lớp học tồi tệ hơn. Điều này là không công bằng và không bền vững đối với một thế giới thịnh vượng khi thủy triều dâng lên nâng tất cả các con thuyền.

Sự tham gia của cha mẹ. Sự tham gia của phụ huynh trong giáo dục từ trước đến nay là một điềm báo cho kết quả được cải thiện. Tỷ lệ chuyên cần tốt hơn, trách nhiệm giải trình tăng lên và 'lấp chỗ trống' cho những lĩnh vực có thể chưa được giải thích hoặc hiểu rõ trong lớp học là tất cả những động lực thúc đẩy điều này. Ít được đánh giá cao hơn trong dữ liệu chính thức là việc học tập ngẫu nhiên, không phải trong lớp học diễn ra xung quanh bàn ăn tối.

Các luồng thông tin do internet kích hoạt đang dần làm xói mòn lợi thế này, nhưng xét về mức độ tham gia của cha mẹ ngày này qua ngày khác vẫn là một yếu tố quan trọng. Làm thế nào các hệ thống có thể được thiết kế để không phạt học sinh vì có cha mẹ không thể tham gia như những người khác? Tốt hơn nữa, làm thế nào các hệ thống có thể được thiết kế cho phép các bậc cha mẹ có nền tảng giáo dục kém truyền thống hơn có thể hỗ trợ con cái của họ một cách đầy đủ nhất (điều này có thể đảm bảo cho sự sụp đổ toàn bộ thị trường của chính nó và giáp ranh rất chặt chẽ với thị trường chăm sóc trẻ em).

Nhu cầu đa dạng Khả năng tiếp cận. Lớp học truyền thống có thể cố gắng hết sức nhưng gần như không thể đáp ứng đúng nhu cầu của những học sinh có nhu cầu đặc biệt mà không tạo ra một số trở ngại cho phần còn lại của lớp học. Nhiều nền tảng học tập được cá nhân hóa hơn gần như khắc phục điều này theo mặc định. Những nền tảng này sẽ tận dụng loại tính năng nào để nắm bắt tốt nhất các trường hợp đuôi dài này?

Trình hỗ trợ mới

Phần giới thiệu dành cho những người đọc chưa sử dụng ChatGPT hoặc bất kỳ loại giao diện NLP nào dành cho người tiêu dùng. Công cụ tìm kiếm của ngày mai không phải là công cụ tìm kiếm. Thay vào đó, chúng sẽ là công cụ trả lời.

Đối với những người đã theo dõi, điều này thể hiện một tình thế khó khăn rõ ràng đối với toàn bộ hệ thống giáo dục đánh giá trẻ em dựa trên khả năng tìm nguồn và truyền đạt câu trả lời.

Điều này sẽ có một vài tác động xúc tác cho tương lai của giáo dục, bao gồm nhưng không giới hạn ở:

Cá nhân hóa cực độ.

AI và các trợ lý thông minh cá nhân sẽ tăng tốc đáng kể mức độ cá nhân hóa trong bất kỳ dịch vụ cụ thể nào mà chúng tôi có quyền truy cập. Đối với những người muốn tìm hiểu thêm về cách thức, tôi sẽ một lần nữa (và có thể không phải là lần cuối cùng) giới thiệu bài viết tuyệt vời này về các đại lý tự trị của Matt Schlicht. Giáo dục sẽ không khác nhau.

Cá nhân hóa là thành phần chính của hiệu ứng Bloom two-sigma. Tuy nhiên, các tác nhân giảng dạy được cá nhân hóa sẽ thực hiện những hiệu ứng này thêm một bước nữa. Thay vì dần dần tìm hiểu về sở thích học tập của học sinh và các phương thức trình bày hiệu quả nhất qua các buổi học kéo dài hàng tuần, hàng giờ, các giáo viên trong tương lai sẽ có kiến thức bẩm sinh về loại thông tin mà học sinh xử lý tốt nhất.

Bạn muốn học Python? Ngày nay, bạn có thể sẽ tận dụng một số tài nguyên mã nguồn mở có một kích thước phù hợp với tất cả như CS50 của Harvard ( mà bây giờ được dạy bởi một AI ) hoặc bất kỳ kênh YouTube tuyệt vời nào dạy ngôn ngữ lập trình. Trong tương lai, người mới có nhiều khả năng học hỏi từ một trợ lý thông minh không chỉ hiểu biết đầy đủ về ngôn ngữ mà còn hiểu rõ hơn về các kiểu học tập ưa thích của bạn hơn bạn.

Sẽ không có lúc nào bạn cảm thấy thảnh thơi hoặc không có động lực trong quá trình học tập. Bạn sẽ được giao các dự án hình thành mà bạn đặc biệt quan tâm và lý do bạn học Python thay vì đánh dấu vào các ô để kiểm tra tiến độ của bạn đối với một số cây kỹ năng tùy ý.

Giải trí thông qua tùy chỉnh.

Trong 12 năm đi học trở lên, tôi có thể tưởng tượng rằng cỡ mẫu giáo dục của mọi độc giả đủ lớn để bao gồm ít nhất một trường hợp môn học bị hủy hoại đối với họ bởi một giáo viên không có sức thu hút, quá khắt khe hoặc đơn giản.

Trong một thế giới phân phối kỹ thuật số và tự chủ, được cá nhân hóa và gần như không thể tưởng tượng được kịch bản này lại diễn ra.

Ngay cả với những công cụ có sẵn cho chúng ta ngày nay, tôi vẫn có thể có một bản sao kỹ thuật số giọng nói của Morgan Freeman đang dạy tôi một khóa học vật lý do Carlo Rovelli chuẩn bị. Hoặc bất kỳ sự kết hợp nào giữa giọng nói, kiến thức, phương thức truyền tải và chủ đề. Không thích nó? Chúng tôi hoàn toàn không xa những trợ lý sẽ thích ứng gần như ngay lập tức với sở thích của bạn. ( Một khuynh hướng triết học thú vị : bằng cách có thể làm cho bất kỳ nội dung nào có vẻ thú vị, nếu mỗi học sinh có một tác nhân, về mặt lý thuyết, chúng ta có thể xác định chính xác cách phân bổ tài nguyên lành nghề diễn ra - suy nghĩ đáng sợ).

Thành công ban đầu của các giao thức sao chép con người nhân tạo như Nhân vật AI Và bản sao (chủ đề của một trong những bài đăng Not Boring tuyệt vời ) cho thấy sự sẵn sàng của thị trường đối với các loại sản phẩm này. Những gì còn lại phải làm trong không gian để một trợ lý giáo dục hoàn toàn tự chủ là một cách để theo dõi sự tiến bộ của học sinh và tự giao nhiệm vụ dựa trên những hiểu biết sâu sắc này.

Tư vấn & Đánh giá Thông minh.

Trong 20 năm tới, nền giáo dục tốt hơn không nên được đo lường bằng mức độ chúng ta có thể cải thiện điểm trung bình NAPLAN/SAT/bất kỳ điểm chuẩn hóa nào áp dụng cho nơi bạn đến. Thay vào đó, nó phải là một đại diện chính xác hơn về mức độ học tập & phát triển của học sinh phù hợp với lý do họ bắt đầu con đường học tập đó ngay từ đầu.

Một vấn đề lớn nhưng thầm lặng với giáo dục mầm non ngày nay là trẻ em không biết tại sao chúng lại học mọi thứ. Họ có thể nhanh chóng xác định lý do tại sao việc học ngôn ngữ mẹ đẻ của họ lại quan trọng đến vậy bởi vì chẳng bao lâu sau họ sẽ sử dụng nó một cách rộng rãi hàng ngày. Toán học, ít như vậy.

Có thể giải thích rõ hơn và liên tục tư vấn cho bọn trẻ về lý do tại sao chúng học một số điều nhất định và cách áp dụng nó với chúng là một lợi ích to lớn cho sự tương tác. Sau đó, đến vấn đề “đánh giá” mà không làm giảm động lực.

Đánh giá sẽ tiếp tục hướng tới các trò chơi hiểu biết thực sự. Trong một thế giới học tập được cá nhân hóa, rất có thể các phương thức đánh giá và điểm chuẩn hoàn toàn phù hợp với từng cá nhân.

'Amy' có thể được thúc đẩy mạnh mẽ và bị thúc đẩy bởi nhu cầu thể hiện một loại năng lực 90% tùy ý nào đó trong bài kiểm tra sinh học của cô ấy. Mặt khác, 'Adam' chỉ thích sinh học nên anh ấy có thể mổ ếch (tất nhiên là một cách nhân đạo). Cả hai đều muốn đi phẫu thuật. Với các trợ lý được cá nhân hóa, Amy có thể viết bài kiểm tra đen trắng cho cô ấy trong khi Adam có thể nhận phản hồi trực tiếp về kỹ thuật của anh ấy. Cả hai sẽ có những con đường riêng để trở thành bác sĩ phẫu thuật phần trăm hàng đầu được tạo ra dựa trên những gì khiến họ gắn bó để cải thiện hàng ngày.

Phân tích dự đoán.

Khi khối lượng dữ liệu đào tạo tăng lên đối với AI dành cho giáo viên của chúng tôi, việc hiểu rõ hơn về sự kết hợp các kỹ năng, sở thích và tính cách nào phù hợp nhất với những con đường nhất định trong cuộc sống sẽ ngày càng tốt hơn. Dựa trên điều này, AI có thể liên tục đưa ra các đề xuất và xác suất thành công để giúp học sinh đánh giá bất kỳ lựa chọn học tập hoặc 'nghề nghiệp' nào khi họ tiến bộ thông qua bất kỳ con đường giáo dục tự chủ nào.

Ví dụ: tôi có thể là một đứa trẻ 6 tuổi (tôi thì không) có niềm yêu thích đặc biệt với các ngôn ngữ đã phát triển mối quan tâm sớm đối với các bộ phim chất lượng. Trợ lý cá nhân của tôi sẽ có thể giới thiệu cho tôi một loạt các lựa chọn và hoạt động bồi dưỡng liên tục dựa trên những con đường mà nó có thể nghĩ rằng tôi thích. Trong một thế giới mà con người vẫn muốn có ý chí tự do, trợ lý này sẽ tận dụng những dự đoán này để duy trì ảo tưởng về ý chí tự do của tôi và không bao giờ ép buộc tôi đi theo bất kỳ con đường nào. Có thể nói rằng nghiên cứu toán học có thể không phải để làm gì hơn nhưng có thể là sản xuất và thúc đẩy điện ảnh sáng tạo.

Nó có thể liên lạc với các đại lý khác để hướng dẫn tôi đến các sinh viên khác trên khắp thế giới, những người có thể chỉ là cộng tác viên định mệnh dựa trên sở thích và kỹ năng tương ứng của chúng tôi.

Điều quan trọng là nó cũng sẽ cung cấp lượng thông tin phong phú về cách trẻ em thấy trước thế giới, chúng muốn làm gì trong đó và phân bổ các nguồn lực như vậy.

Hãy tưởng tượng chúng ta sẽ học được bao nhiêu về giáo dục khi chúng ta có thể nhìn thấy cây kỹ năng của chính mình được vạch ra từ vị trí hiện tại của chúng ta cho đến nguồn gốc của nền giáo dục của chúng ta.

Cho rằng tất cả những điều trên là đầu vào rất thực tế có thể có cho cách giáo dục trẻ em trong tương lai, làm thế nào chúng có thể kết hợp với những thực tiễn tốt nhất và được chấp nhận hiện tại để tạo thành một cơ hội giáo dục thương mại cho thế hệ?

Tầm nhìn về Chén Thánh của Edtech

Dựa trên các vấn đề được nêu ở trên và các hạn chế thực tế sẽ được áp đặt bởi các quy định trong tương lai gần, tôi xem bộ tính năng được minh họa ở trên là tiền đặt cược cho kỳ lân giáo dục mầm non hiệu quả cao, quy mô toàn cầu.

Trợ lý học tập được cá nhân hóa sẽ là trung tâm của bất kỳ mô hình nào giành chiến thắng. Các điểm chính của phần trên - cá nhân hóa, cố vấn thông minh, phân tích chất lượng và hiệu quả kết hợp của chúng trong việc giúp trẻ em đạt được kết quả sau giáo dục thành công (thuật ngữ này có cảm giác lạc hậu) - sẽ là động lực cốt lõi giúp ai giành được sự giáo dục trong thời đại trí tuệ máy móc .

Ngoài những yếu tố này, người chiến thắng có thể sẽ là nhà phát triển đầu tiên làm cho những thứ này trở nên thú vị khi tương tác giống như việc thực sự vào và gặp giáo viên yêu thích của bạn. Trên lưu ý này, nó có thể sẽ có giao diện, âm thanh hoặc tương tác với bạn theo cách hoàn toàn khác với ChatGPT.

Các trung tâm trực tiếp tại địa phương sẽ nâng cao trải nghiệm học tập nâng cao này với hoạt động xã hội hóa mà các hệ thống giáo dục mầm non đã hình thành từ lâu (xem Phụ lục A và B bên dưới).

Chơi sẽ vẫn là một điều cần thiết. 'Trường học' dưới một số hình thức như chúng ta biết ngày nay sẽ bước vào (gần như trớ trêu thay) để đáp ứng nhu cầu và mong muốn này. Có thể các giáo viên của năm trước sẽ lấp đầy khoảng trống này, ngồi trên những chiếc ghế giám sát giống như họ hiện nay. Có lẽ chúng ta tiến gần hơn đến viễn cảnh cổ xưa về một ngôi làng đang nuôi dạy một đứa trẻ, theo đó một người hỗ trợ cộng đồng quản lý và được khen thưởng vì đã chăm sóc mục vụ cho những đứa trẻ khi chúng đi làm và vui chơi.

Bất kể nó diễn ra như thế nào, nhu cầu về không gian vật lý cho cả mục đích chăm sóc trẻ em và đồng giáo dục sẽ vẫn còn. Tính kinh tế của những không gian này sẽ vẫn độc quyền và cạnh tranh. Điều này có nghĩa là cơ hội. Sẽ có tiền và danh tiếng được cung cấp để cung cấp phần thưởng cho những người điều hành các không gian này.

Đóng vai trò là thành phần chính của các trung tâm địa phương này sẽ là những người cố vấn con người. Những người cố vấn con người này sẽ không thông minh bằng những giáo viên AI mà bọn trẻ nắm trong lòng bàn tay. Tuy nhiên, họ sẽ mãi mãi là những hình mẫu và điểm tiếp xúc quan trọng về cách các ý tưởng và mục tiêu do trợ lý giảng dạy kỹ thuật số đặt ra được thể hiện trong thế giới thực.

Mặt trái của các trung tâm địa phương về mặt địa lý của chúng tôi là các trung tâm sở thích trực tuyến, trắc địa . Đối với những người lần đầu tiên nghe từ trắc địa, Tôi chuyển hướng bạn đến nơi tôi học từ đầu tiên - Trạng thái mạng của Balaji Srinivasan . Rất nhiều ý tưởng ở đây được thiết kế cho các chuyên gia đang làm việc nhưng cũng có ý nghĩa về mặt ý thức hệ thông qua lăng kính của một nền giáo dục không quốc tịch.

Vậy trung tâm sở thích trắc địa trông như thế nào trong trường hợp trợ lý học tập được cá nhân hóa cho con em chúng ta. Với sự trợ giúp của các giao thức bảo mật dữ liệu, những người bạn tự trị của chúng tôi sẽ có thể tạo ra một không kiến thức biểu đồ sở thích cho từng đứa trẻ và khớp chúng với nhau theo phương pháp trắc địa. Từ đây, các lớp học ảo, các nhóm dự án và hội thảo có thể được tạo ra (và có thể được hỗ trợ bởi các chuyên gia con người) để cho phép những học sinh này được hưởng lợi từ việc cộng tác với các bạn cùng chí hướng từ khắp nơi trên thế giới.

Để đảm bảo rằng chúng ta không tạo ra một bộ máy giáo dục không thể ngăn chặn và kém hiệu quả trên thế giới, cần phải có một số cơ chế củng cố.

Đầu tiên sẽ là cơ chế phản hồi của con người để đảm bảo rằng các trợ lý kỹ thuật số này và phương pháp của họ. Bất cứ ai đã xem bất kỳ bộ phim nào dù chỉ một chút liên quan đến tương lai của AI đều biết rằng điều gì có thể sai sẽ xảy ra. Cũng giống như trong các mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay, sẽ có nhu cầu cực lớn đối với các nhà cung cấp phản hồi của con người trong các mô hình có thể xử lý và giáo dục hàng triệu trẻ em theo đúng nghĩa đen.

Có khả năng sẽ có nhu cầu đối với người kiểm tra chương trình, đảm bảo rằng các lộ trình mà trợ lý kỹ thuật số chọn cho trẻ không can thiệp vào các mục tiêu khác của con người. Lấy một ví dụ rõ ràng về điều này, chúng tôi không muốn bác sĩ phẫu thuật đầy tham vọng Adam của chúng tôi thử nghiệm trên xác chết thật ở tuổi 7, ngay cả khi nó phù hợp nhất với những gì anh ấy muốn làm.

Cũng cần phải có một số loại cơ chế để đảm bảo rằng các trợ lý không quá quyết đoán. Ví dụ, giả sử rằng các trợ lý nhận được một số hình thức khuyến khích hoặc nâng cao danh tiếng dựa trên khả năng của họ trong việc sắp xếp học sinh vào một số ngành nghề nhất định. Rõ ràng, một số nghề dễ dàng hơn những nghề khác. Điều này làm mất đi động cơ khuyến khích của các trợ lý hướng dẫn trẻ em một cách dứt khoát theo những con đường này và về cơ bản sẽ khiến toàn bộ nền kinh tế rơi vào tình trạng khó khăn do các nguồn lực bị phân bổ sai lệch nghiêm trọng.

Đầu tiên, điều này tạo cơ hội cho con người tham gia vào việc chấm điểm danh tiếng và thiết kế khuyến khích cho những trợ lý này. Thứ hai, nó cho thấy rằng các nhà kinh tế học vẫn còn quan trọng. Đảm bảo rằng những sở thích và mong muốn thực sự của trẻ em được tôn trọng trong khi vẫn duy trì một số mức độ phân bổ kỹ năng cơ bản trên các lĩnh vực quan trọng khác nhau là điều bắt buộc đối với tương lai của giáo dục.

Lưu ý bên lề: Có một cơ hội trị giá hàng tỷ đô la hoàn toàn riêng biệt ở đây để tạo ra các hệ thống giúp những người không có kỹ thuật dễ dàng quan sát, thử nghiệm và cung cấp phản hồi cho bất kỳ loại mô hình nào.

Ngoài ra, cần có một số loại công cụ theo dõi tiến độ toàn cầu để liên tục theo dõi hiệu quả của Bloom Two-Sigma AI giả định của chúng tôi. Đây có thể là một hệ thống tự trị đóng vai trò như nhà kinh tế đã đề xuất ở trên. Với các phân tích chuyên sâu có sẵn về cách thức mà các giáo viên độc lập hướng dẫn học sinh, nhân loại sẽ cần có khả năng hình dung những tác động lâu dài của điều này đối với việc phân bổ nguồn lực và điều chỉnh các mô hình cho phù hợp.

Trò chơi kết thúc là gì?

Đây là một câu hỏi triết học lớn. Trong thế giới ngày nay, mục đích cuối cùng của giáo dục là kiếm được một công việc tốt và có thể tương tác và cộng tác hiệu quả với những người khác.

'Công việc' nghĩa là gì sẽ rất khác sau 10 năm nữa. Theo nghĩa này, điều nên thay đổi về 'trò chơi kết thúc' của giáo dục là học sinh có thể tạo ra 'công việc' tự hoàn thành của riêng mình, sử dụng các công cụ có sẵn để tạo ra ý nghĩa trong cuộc sống của chính họ. Các phần về cộng tác và tương tác với người khác không nên thay đổi một chút.

MVP có thể trông như thế nào?

Bước đầu tiên rõ ràng nhất là xây dựng một trình bao bọc ChatGPT theo phong cách AI của Nhân vật (tôi cảm thấy thật tệ khi viết cái này) chuyên dùng để nói theo phong cách của một giáo viên tiểu học.

Về bản chất, điều tôi đang cố gắng nói là MVP có khả năng cao nhất chỉ có thể là một chatbot Mr.Rogers.

Từ đây, vấn đề cơ bản cần giải quyết là đánh giá học sinh. Làm thế nào bạn có thể quy những lợi ích trong quá trình học tập của họ cho giáo viên kỹ thuật số so với con người?

Một chiến thuật tăng trưởng thú vị để phổ biến điều này đến cộng đồng có ý thức có thể là cho trẻ em phát trực tiếp hackathon (tất nhiên là có sự đồng ý của cha mẹ). Mỗi đứa trẻ được trang bị một trợ lý riêng để hỗ trợ công việc dự án có thể chứng minh được. Đây sẽ là một minh chứng trực tiếp về hiệu quả của các phương pháp học tập lấy giải quyết vấn đề làm trung tâm và cũng là một cách thú vị để xem những cách sáng tạo mà trẻ em sử dụng AI để đưa ý tưởng của chúng vào cuộc sống.

Nếu điều này nghe có vẻ xa vời hoặc có thể không có thị trường, tôi sẵn sàng cá rằng bạn đã nhầm. Trường hợp điển hình - Scripps National Spelling Bee gần đây nhất đã thu hút 9,2 triệu người xem .

Bạn đi đâu từ đây?

Trước khi giành chiến thắng trong trò chơi phân phối và xâm nhập vào các hệ thống giáo dục cấp tiểu bang, các yếu tố thương mại của một giao thức như thế này có thể phải bắt đầu ở cấp độ ngoại khóa.

Tổng hợp' Giải pháp 'Nhóm' trình bày một cẩm nang hữu ích về cách thử nghiệm những ý tưởng này giữa các nhóm thử nghiệm. Từ các chiến thuật tạo quảng cáo ban đầu, hãy tạo một danh sách chờ gồm các bậc cha mẹ muốn khám phá bằng cách sử dụng những công cụ này với con cái của họ.

Từ danh sách chờ này, bạn đã có thể bắt đầu một số hình thức lớp học trắc địa trực tuyến bằng cách kết hợp những đứa trẻ có sở thích và con đường sự nghiệp tương tự đã nêu.

Về mặt địa lý, bạn thậm chí có thể làm điều này bằng cách điều hành các nhóm trẻ em sau giờ học, tận dụng thế hệ đầu tiên của những trợ lý này để cộng tác xây dựng các dự án trong các nhóm địa phương. Điều này đánh dấu vào các hộp bằng chứng về khái niệm cho cả chơi và

Đi chợ

Sau đó, làm thế nào để bạn biến một nhóm phụ huynh cực kỳ hạnh phúc, những người thề thốt với giáo viên ảo thành một thế lực thống trị có thể len lỏi trở thành người chơi thống trị trong bất kỳ hệ thống giáo dục nào trên toàn cầu?

Một số ý tưởng GTM:

• Phân phối chi phí cộng với các đại lý (chung hoặc cá nhân hóa) cho các nhà cung cấp dịch vụ giáo dục thay thế hiện có . Điều này bao gồm các trường bán công, mạng lưới giáo dục tại nhà (có thể tìm thấy qua các nhóm Facebook và Subreddits)

• Giao miễn phí thuốc generic cho các trường công lập để thử nghiệm . Điều này được thực hiện càng sớm thì chính phủ sẽ có nhiều thời gian hơn để xử lý tác động và các quy định cần thiết để bảo vệ quyền lợi của sinh viên.

• Sao chép những người tạo nội dung phổ biến làm tác nhân giảng dạy , phong cách Nhân vật AI. Tại sao các bậc cha mẹ lại muốn con mình học khoa học từ Mr. Boring khi bạn có thể có một phiên bản Bill Nye sống động, thích nghi với họ trong một giờ mỗi ngày?

• Thiết lập các API đại lý làm phần bổ sung cho các nền tảng phân phối nội dung ảo hiện có . Trải nghiệm của Khan Academy sẽ khác biết bao nếu các công cụ đề xuất sẵn có có thể hướng trẻ em theo cây kỹ năng phù hợp để đạt được mục tiêu học tập 'mục tiêu cuối cùng' của chúng. Còn danh sách phát YouTube tùy chỉnh đi kèm với các dự án/nhiệm vụ/nhiệm vụ do đại lý tạo để áp dụng kiến thức từ bản ghi video thì sao?

Mô hình kinh doanh & Quy mô của chiếc bánh

Vì nhiều lý do, tôi vẫn tin rằng tốt nhất là các mô hình nằm ở trung tâm của đề xuất kinh doanh này vẫn là nguồn mở. Thứ nhất, từ quan điểm lợi ích xã hội, việc cung cấp nguồn mở cho các mô hình này khiến chúng cởi mở với trách nhiệm giải trình và minh bạch liên tục.

Nó cải thiện sự cạnh tranh trên thị trường, và do đó là chất lượng đầu ra, bằng cách thiết lập các khuyến khích để mọi người rẽ nhánh và xây dựng dựa trên các mô hình này để làm cho chúng tốt hơn cho sinh viên.

Cuối cùng, điều đó rất quan trọng vì đó là con đường tốt nhất hướng tới việc cung cấp với chi phí thấp nhất có thể cho nền giáo dục chất lượng cao nhất - chén thánh cho một thế hệ con người thông minh hơn.

Trên đây là một chút toán học về quy mô của thị trường trên bàn có thể được mở ra bởi thế hệ trợ giảng thông minh tiếp theo này. Phân tích các giả định:

• Mô hình này duy trì niềm tin rằng mọi người sẽ giữ cho các mô hình cốt lõi là mã nguồn mở và truy cập miễn phí . Một điểm thú vị mà tôi rất vui khi thấy nó diễn ra liên quan đến khả năng tiếp cận là khả năng của những trợ lý này có thể được duy trì ở mức độ nào đối với các khu vực không có truy cập internet trong thời gian ngắn, hay còn gọi là Imagine Worldwide.

• Áp dụng giả định ~750mm trẻ em ở độ tuổi tiểu học tại thời điểm triển khai.

• Chi phí giao hàng cho các nhóm trực tiếp dựa trên mục tiêu giảm hơn 50% chi phí giao hàng so với các trường tiểu học công lập ở Úc (tương đương với ~5.225 đô la Mỹ mỗi năm đã xem xét tất cả).

• Chi phí phân phối cho các nhóm trắc địa được thiết kế để trở thành phiên bản Tổng hợp dễ tiếp cận hơn. Phương thức phân phối cơ bản nhất của Synthesis được cho là tính phí US$180/tháng (hoặc $2160 mỗi năm) để ghi danh học viên (mỗi sa mạc ).

Cần phải lưu ý rằng những điều trên rất quan trọng đối với bản đồ thị trường hơn là dự báo doanh thu cho một công ty. Hầu như không thể để một doanh nghiệp duy nhất chiếm lĩnh được toàn bộ thị trường trực tiếp, cũng như không có nhóm trường tư thục nào điều hành tất cả các trường tư thục trên thế giới ngày nay.

Thị trường trắc địa có nhiều khả năng sẽ tuân theo định luật lũy thừa, nhưng một lần nữa vẫn có thể chứng kiến sự cạnh tranh đáng kể do kích thước của chiếc bánh và số lượng các cách khác nhau mà nó có thể được cắt.

Các số liệu này đặt cược vào việc giáo dục đang thay đổi đáng kể để trở nên phi trạng thái hơn và được điều chỉnh để thiết kế các kết quả có chủ đích từ việc phân phối ảo.

Từ cuối cùng

Trớ trêu thay, phần khôn ngoan cuối cùng này lại xuất phát từ một tiêu đề bài báo “ Vì sao startup giáo dục không thành công ”:

“Các doanh nhân nghĩ về giáo dục như một vấn đề chất lượng. Người bình thường nghĩ về nó như một vấn đề chi phí”.

Khả năng cá nhân hóa mạnh mẽ và các yếu tố biết tất cả sẵn có sẽ khiến trợ lý ảo trở thành siêu giáo viên cấp cao nhất. Chất lượng và yếu tố giải trí của các mô hình sẽ là những yếu tố quan trọng quyết định ai là người chiến thắng trong thị trường này, nhưng ở quy mô toàn cầu, các doanh nhân không thể quên tầm quan trọng của việc giảm chi phí phân phối và nhiều phần thưởng có thể thu được bằng cách tiếp cận nhiều đối tượng với chi phí thấp. trị giá.

Phụ lục: Khác. điểm triết học

• Chức năng khách quan của giáo dục mầm non là gì? Nói một cách đơn giản hơn, chúng ta muốn trẻ em ngày nay trở thành người như thế nào khi chúng trưởng thành?
• Xã hội bao gồm các thế hệ, với tất cả sự khác biệt của họ, phần lớn được giáo dục dưới các chế độ tương tự. Mối quan hệ giữa các thế hệ sẽ bị ảnh hưởng như thế nào khi một thế hệ được giáo dục bởi một loài hoàn toàn khác?
• Việc có một gia sư tự chủ, hiệu quả một cách tàn nhẫn có làm gián đoạn bất kỳ tác động tình cờ nào trong hành trình học tập của một đứa trẻ không?

Cũng được xuất bản ở đây .