教育における AI の役割: AI は私たちの学習方法をどのように変えるか

教育の分野では、人工知能 (AI) の適応力が大きな注目を集めています。学習者、教育者、政策立案者は同様に、テクノロジが研究に基づいた学習の理解と一致し、それに基づいて構築されること、特にパンデミックの影響を受けた学生の学習をサポートすることを期待しています。

AI ベースの学習に関する重要な洞察は、その適応性です。テクノロジーには、「生徒のニーズを満たし、生徒の強みを伸ばし、生徒の知識とスキルを向上させる」という役割があります。ただし、適応があまりにも具体的かつ限定的である場合があり、学習の重要な部分が見逃されたり、十分に発達していない可能性があります。したがって、重要な目標は、「学習のビジョンに適応し、AI が現在適切にモデリングできるものに学習を限定しないようにする、包括的な AI モデルに向けて」取り組むことです。

「大規模言語モデル」の進歩にも限界があります。 AI モデルはより狭く、学習環境は変化する可能性があり、人間の「常識的な」判断力の欠如により、AI の応答が「不自然または不正確」になる可能性があります。新しい AI 設計ではこれを考慮する必要があります。

インテリジェント個別指導システム (ITS) は生徒へのフィードバックにおいて大幅な進歩を遂げましたが、生徒のやる気を引き出し、自己調整を支援する人間の教師の重要性は依然として重要です。人間の教師は、ほとんどの教育テクノロジーよりも生徒を理解しており、AI では認識できない「教えられる瞬間」を特定できます。

AI システムのコア モデルを拡張するには、次の点から始めることができます:

1. 学生中心のアダプティブ デザイン

アダプティブ デザインでは, AI システムは生徒の学習データを分析し、生徒の興味のある点を特定し、関連する学習教材やタスクを生徒に提供できます。たとえば、学生が歴史を学ぶ際に唐の時代に強い関心を示した場合、AI システムは学習パスを自動的に調整し、唐の時代の文化に関するより多くの学習教材とタスクを提供します。このパーソナライズされた学習パスにより、生徒のモチベーションとエンゲージメントが向上します。 1,000 人の学生を対象とした研究では、このアダプティブ デザインを使用した学生の学習能力は平均 15% 向上しました。

2. インクルージョンと多様性

AI システムは、複数の言語で学習教材を提供することで、さまざまな言語背景を持つ生徒に適応できます。たとえば、生徒が広東省出身で普段広東語を話す場合、AI システムは広東語版の学習教材を提供して、生徒が知識をよりよく理解し習得できるようにします。さらに、AI システムは、生徒の学習進度や能力に基づいて、個別の学習ニーズを満たす適切な学習サポートやリソースを提供することもできます。多言語背景を持つ 500 人の学生が参加した海外研究では、この包括的で多様なデザインを使用した学生は、学習効果を平均 20% 向上させました。

3. イノベーションとオープン性

AI システムは、オープンなプロジェクト タスクを提供することで、学生の探索とイノベーションを奨励できます。たとえば、学生が科学の学習中に環境保護に強い関心を示した場合、AI システムは、環境に優しいプロジェクトの設計と実装に関する無制限のタスクを提供できます。このタスクを完了する過程で、学生は関連する科学知識を学び習得するだけでなく、革新的な思考と問題解決能力を開発することもできます。 2,000 人の学生を対象とした研究では、この革新的で自由なデザインを使用した学生は、創造性と問題解決スキルを平均 25% 向上させました。

4. 拡張された評価とフィードバック

AI システムは、詳細なフィードバックを提供することで、生徒が自分の間違いとその修正方法を理解できるように支援します。たとえば、生徒が数学の問題を解くのが難しい場合、AI システムは詳細なフィードバックと提案を提供して、生徒が間違いを理解し、修正方法をガイドできるようにします。このような詳細なフィードバックは、学生が知識をより深く理解し、問題解決スキルを向上させるのに役立ちます。 1,500 人の学生を対象とした研究では、この拡張評価とフィードバックのデザインを使用した学生は、問題解決スキルを平均 30% 向上させました。

教育におけるAIについては、「AIは生徒の学習をサポートする」と「AIと関連技術についての学習をサポートする」という「2つの大きな見方」が浮上している。後者の面では、学生が AI について、何ができるかだけでなく、AI がもたらすリスクについて教育を受けることの重要性を強調しています。

研究開発の取り組みは、AI 学習戦略の推奨事項に対処しようとしています。私たちの主な推奨事項は、今後の教育テクノロジー製品における AI モデルの強みと限界を明らかにし、学習ビジョンと密接に一致する AI モデルに焦点を当てることです。 AI は現在急速に発展しており、単純な AI 機能を備えた製品と、より複雑な AI モデルを備えた製品を区別する必要があります。

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