人工知能 + 教育: 教師のアイデンティティと役割の変革を促進する

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イギリスの学者マーガレット・ボーデンの著書『AI: 人工知能の本質と未来』では、人工知能とは「人間の心ができるさまざまなことをコンピューターに実現させること」と定義されています。これまで、「人工知能」の研究分野は、出芽、誕生、黄金期、第一の谷、繁栄、第二の谷、発展の7つの段階を経験してきました。現在、人工知能と教育を組み合わせた製品がキノコのように出現し、教育エコシステムのあらゆる領域を急速にカバーしつつあります。

現時点では、人工知能はまだ「弱い」人工知能の段階にあり、教育データのエコシステムがまだ形成されておらず、共有メカニズムと人工知能の倫理がまだ確立されていないことは注目に値します。したがって、現在の「人工知能教育」製品には多くのリスクが存在するはずです。教育分野に関する限り、人工知能の発展は、教師の「指導」と生徒の「学習」における人工知能の徹底的な適用を促進し、教育と指導における未解決の問題を解決し、教師に権限を与え、学生の負担を軽減し、道徳的誠実さを取り戻し、人々の本来の志を養い、学生の道徳的、知的、身体的、芸術的、身体的能力の総合的な発達を促進します。

新世代の「人工知能教育」研究開発の方向性の第一選択

教師向けの人工知能エキスパート プラットフォームの開発

現在、人工知能テクノロジーを教育シナリオに追加する検討が本格化しています。 2018年11月、北京師範大学が発表した「人工知能教育青書」には、「人工知能教育」は主にインテリジェント教育環境、インテリジェント学習プロセスサポート、インテリジェント教育評価、インテリジェント教師アシスタント、インテリジェント教育の5つの分野に焦点を当てていると記載されている。管理とサービスの典型的なシーン。デロイト・リサーチが発表した「世界人工知能開発白書（2019年）」では、教育における人工知能の応用は、教育、学習、評価、テスト、実践という5つの教育リンクにまとめられている。

現在、学習機械、早期教育ロボット、質問検索製品など、ほとんどの人工知能教育製品は主に生徒と保護者によって使用されています。市場の行動自体は非難の余地のないものですが、これまでのところ、既存の人工知能教育製品は精度とゼロエラーの問題をまだ解決しておらず、潜在的な教育リスクには注意が払われていません。

実際のところ、現在の教育に関する限り、最も緊急に開発、提供されるべき製品は、データマイニングとインテリジェントな支援機能を備えた教師向けのエキスパートシステムまたはプラットフォームであるはずです。

まず第一に、教師が学業状況を正確に診断する必要性です。 かつて、教師の専門化の問題を議論するとき、学者は一般的に教職と医療職を比較していました。 100年前には、医師はイヤホン、教師はチョークと黒板というように、医師と教師が使用するツールの複雑さに大きな違いはありませんでしたが、現在では、この2つの専門的な補助ツールの知能の程度は大きく異なります。医師は心電図、脳波、MRI、共鳴、脳神経外科ロボット、読影システム、ビッグデータや人工知能に基づく遠隔診断・治療システムなどを備えているが、教師が教えるための補助ツールは電子黒板のみで、学術的な診断に対応するインテリジェントなツールが不足している。教育と教育は芸術ですが、まず科学的でなければなりません。教育や指導に科学的、技術的な裏付けがなければ、教師は混乱し、罠にはまってしまうでしょう。同時に、科学技術界は、教師の教育と指導をサポートし、診断機能を備えた製品の開発を優先してきませんでした。したがって、次世代通信、モノのインターネット、ビッグデータマイニング、人工知能ディープラーニング、その他のテクノロジーを統合して、教師向けの教育診断とソリューション提案を備えたエキスパートシステムまたはプラットフォームを開発することが急務となっています。

第二に、大幅な負担軽減を実現する必要があるということでございます。 ドイツの心理学者ヘルマン・エビングハウスらは、学習者が学んだ知識を習得するには、繰り返し練習して定着させる必要があり、過剰な学習も必要ですが、一定の限界を超えると学習疲労につながることを発見しました。限界効果の減少。従来の教育モデルにおける質問ベースの戦術の蔓延は、単に教師の「怠け者」や「入学率の一方的な追求」に起因するものではなく、むしろ、医師が病気を正確に診断できるように、ほとんどの教師が生徒の学業状況を把握できないことが原因である。 。クラスの規模が拡大するにつれて、教師は生徒の学業状況を管理することがますます困難になってきます。したがって、真に生徒の負担を軽減するには、教師が必要なサポートを提供し、生徒の学習状況を診断・評価し、選択・変革可能な教育プログラムを提供することが鍵であり、それこそが人工知能の強みです。同時に、人工知能は教師を出席、得点、統計スコアの登録、データ収集などの複雑な単純労働から解放することもできます。

人工知能エキスパートプラットフォーム構築におけるブレークスルーポイント

分野横断的な統合、データエコロジーの確立、ブロックチェーン応用の推進

は次のように書き換えることができます: これまでに発売された人工知能教育製品の開発思想や製品機能は非常に似ています。学習機械を例にとると、開発者は初期段階で数千の小中学校と協力して、教科書の知識ポイントと能力ポイントに関連する多数の演習を取得し、学力診断のためのシステムまたはプラットフォームを設計しました。そして行動主義理論に基づいた矯正。この種のプラットフォームはビッグデータ機能を備えていることが多く、生徒の宿題状況や演習回数などを分析することで生徒の個人像を生成することができます。実際、これらの機能を教師に提供することで、教師の負担をある程度軽減し、教師の個別化された教育・指導を実現することができる、これが「人工知能教育」1.0と言えるでしょう。ただし、教師向けの人工知能の専門家プラットフォームは、インテリジェンスの観点から前進し、分野を超えた統合、教育データのエコロジー構築、ブロックチェーン技術の応用において画期的な進歩を遂げる必要があります。

1つ目は、学際的、国境を越えた統合、分業と協力を実現する「人工知能教育」2.0環境アーキテクチャです。 「人工知能教育」2.0 技術環境アーキテクチャには、ソフトウェア エンジニアリング、情報科学と技術、制御と自動化、神経教育学、神経心理学、教育技術、その他の分野の相互統合が必要です。その中で、教育分野は、神経科学と心理科学の最新の研究結果、特に脳科学と脳にインスピレーションを得た研究の分野の最新の成果に基づいて、人間の脳とバイオニクステクノロジーを理解するための計算科学のサポートを提供することに重点を置いています。 ; コンピューティング科学、情報科学などは教育ビッグデータの取得、ナレッジグラフの構築、データ処理とマイニング、インテリジェントな診断と研究に重点を置き、ソフトウェアエンジニアリングはインテリジェントなプラットフォームエンジニアリングの開発などを担当します。

2つ目は、教育データのエコシステムを構築することです。データ、計算能力、アルゴリズム、学習科学が「人工知能教育」の 4 つの主要要素です。 大量の教育データは、人工知能システムをトレーニングするための基礎であるだけでなく、教育用人工知能を開発するための鍵でもあります。大量の教育データ生態データの形成は、取得と共有、データの前処理、データの保存と計算などの多くの側面に依存します。教育データの取得に関しては、生徒の学習プロセスに焦点を当てる必要があり、教室での学習、問題解決、質問への回答、作品作成などのデータは、アイトラッカーや電子インクブックなどの機器や手段を通じて取得できます。書き込み跡を再生する 認知、記憶、表現、思考、注意、性格などの特性。教育データの共有に関しては、教育データの収集基準と仕様の確立を加速し、データ規則とプライバシー倫理を遵守しながら、合意に基づいて公教育データリソースを公開、共有する必要がある。教育データの保存とコンピューティングの観点からは、アルゴリズムの最適化、深層学習、教材トレーニングなどの人工知能技術の開発と応用に加え、大学と科学研究機関は共同して重要な問題に取り組み、ビッグデータモデルとデータを迅速に形成する必要があります。私の国の独立した知的財産権との比較。

3つ目は、教師向けの人工知能専門家プラットフォームにおけるブロックチェーン技術の応用を促進することです。 現在、国内外の「ブロックチェーン教育」の研究ホットスポットは、主に単位認定、証明書管理、デジタル教育リソース、学習者の能力、学習成果管理に焦点を当てています。集中化、合意メカニズム、追跡可能性、高い信頼性などのブロックチェーンの特性は、教育診断、生徒の発達、特に道徳的発達の評価などの困難な問題を解決するために使用できます。ブロックチェーン技術に基づいた生徒の個人的な学習と成長ファイルの確立は、教育と指導の評価の方法を完全に変えるのに役立ち、教師のための人工知能の専門家プラットフォームの開発に重要なサポートを提供することもできます。

教師向け人工知能専門家プラットフォーム

教師に権限を与え、教師の主な業務の変化を促進する

インテリジェントな知覚、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、感情コンピューティングなどの要素を備えた人工知能環境は、人間社会のあらゆる階層、生活と学習のあらゆる側面に深く組み込まれています。教育分野における人工知能の急速な発展に伴い、多くの教師が職を失うのではないかと心配し始めています

「人工知能教育」は教師に権限を与えますが、同時に教師の仕事の変革も求めます。現在、教師が説く、教える、疑問を解決するという3つの主要な任務が変化しつつある。 MOOC プラットフォームの膨大なオンライン学習リソースと人工知能個別指導製品は、基本的に従来の教師の知識教育に取って代わることができ、教師用の人工知能エキスパート プラットフォームは、教師が生徒の質問に答え、疑問をある程度解決するのにも役立ちます。

中国科学技術発展戦略院、科学技術省新世代人工知能開発研究センター、国内外10以上の機関がまとめた「中国新世代人工知能開発報告書2020」人工知能時代における教師の役割と定義は変化したが、テクノロジーが人間の教師に取って代わることはないと考えています。新世代の人工知能エキスパートプラットフォームの出現は、教師が機械的に反復的なタスクを完了するのに役立つだけでなく、教師に学業状況の「ポートレート」と生徒を支援するためのパーソナライズされたソリューションを提供することもできます。

すでに 1994 年に、朱暁曼は『感情的正常教育の創造』の中で、「人々の思想的および道徳的性格、感情的特質、および行動習慣は、認知的な教育プロセスに依存して完成されるものではなく、多くの場合、生徒によって自発的に完成される」と指摘しました。模倣、認識、教師の影響を無意識に受け入れること、行動上の制約を確立することは、いわゆる微妙な影響です。」そのため、感情を伴う重要な教育課題である「説教」を人工知能に完全に代替することは現状では難しい。教師が生徒と対面で教育を行うとき、教師の心配そうな目や励ましのしぐさ、教師と生徒の間に築かれる信頼や支援、教師に対する生徒の憧れや模倣などは、いかなる冷たい人工知能にも代わることはできません。製品。 。感染症流行下におけるオンライン学習の有効性は、対面教育の重要性とかけがえのなさも証明しています。

教育の本質は、一本の木が他の木を揺さぶり、一つの雲が別の雲を押し、一つの魂が別の魂を目覚めさせることです。人工知能自体のリスクと教育における人工知能の応用の特殊性を考慮すると、教師が仕事を支援しサポートするための専門家システムまたはプラットフォームの開発を優先する必要があることが決まります。教師は自分の教育経験と知恵の蓄積にもっと注意を払い、人工知能の専門家プラットフォームを使用して証拠に基づいた教育を実行し、教育と教育のプロセスをより科学的かつ効果的にし、生徒の宿題と演習をより簡単に行う必要があります。正確な。ビッグデータと人工知能が提供する教育的提案の助けを借りて、教師は複雑で些細な反復作業やスコアの追跡から解放され、感情的な「教育」の役割をより完全に引き受け、人材を育成するという本来の意図をよりよく忠実に守ることができます。道徳的誠実さ。

(著者:丁金紅は南通大学教師教育学部長であり、教師教育管理局の所長および教授を兼務しています)

出典丨中国教育ニュース

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