人工知能が教育に与える影響は技術サポートだけにとどまらない

統合と国境を越えた発展が進む今日の世界において、教育が象牙の塔に留まり、自己満足に浸っているだけでは、教育は必ず進歩できず、時代の流れにそぐわない教育改革は無責任である。

人工知能時代の到来とともに、個人の生存と発展であれ、社会の進歩と経済発展であれ、もはや「知識の容器」ではなく、知識を問題の解決策に変換できる人々が必要であることが、ますます認識されるようになりました。今日の学生の学習能力は、将来の幸せな生活に影響を与えるだけでなく、国や社会の将来にも影響を与えます。

学習と教育は試験や生涯にわたる発達に依存するのでしょうか?

冬休み前の最後の試験では、2年生の数学のテスト用紙に、指示に従って方向を判断する問題がありました。これは、方向と位置に関する生徒の理解力をテストするためと思われます。 40年前、小学校1年生の時、「朝起きたら太陽に向かって、前が東、後ろが西、左が北、右が南」という文章を暗記しました。その後、人生で方向を判断する必要があるときは、常にこの図の方向関係を想像して結論を​​導き出しました。後に、地図の「上が北、下が南、左が西、右が東」という公式を学び、心の中で地面に横たわっている自分を想像して方向を判断しました。これらの判断方法を使用する前提は、まず、利用可能なすべてのリソースに基づいて、基準となる方向の 1 つを決定する必要があることです。私にとって、方向を判断することは難しくありません。問題は、目標の方向を見つける前に、その方向を頭の中で記憶した座標に毎回入力する必要があることです。その後、アウトドア用の腕時計を身につけ、腕時計のコンパスを使って方向を直接読み取れるようになりました。その後、携帯電話のインテリジェントなコンパス アプリやナビゲーション ソフトウェアのおかげで、方向を判断する心配はなくなりました。 20年前、私の娘が小学生だった頃、彼女は「方向と位置」を学んでいて、今日の教室の子供たちと似たような質問でテストを受けていました。

おそらく、今日の質問の表現方法は変化し、学生の思考力を向上させるという名目で、より「巧妙」で「罠だらけ」になっているが、それでも紙とペンによる試験の方向性の本質は変わらない。試験の方法と内容は、教師の指導の方法と内容を大きく左右します。誰もが方向を判断するためのスマートツールを持っている場合、方向と位置を検出するために紙とペンを使用するという知識ポイントはまだ意味があるのでしょうか?

実際、このような問題は基礎教育のあらゆる科目に存在しており、教育内容、教育概念、教育方法の更新と反復は社会と技術の発展に追いついておらず、時代の発展に遅れをとることがよくあります。若者の世代全体が教室に座って、実生活ではテクノロジーを使って簡単に獲得できる知識を学ぼうと頭を悩ませてきました。学生の立場からすると、身の回りのテクノロジーを使って簡単に知識を得ることができるのに、なぜ教室に座って先生の果てしない講義を聞き、毎日演習をしなければならないのか理解できません。そのような「知識」にはまったく興味がないのに、どうすれば良い学習姿勢を持てるのでしょうか。

ほとんどの地域の現在の教育の質から判断すると、テストの結果に基づいて何を教えるかを決めることができる教師は、すでに教育チームの中で優秀であると見なされています。公立学校の一般教師は、授業内容に関してほとんど自主性を持っていません。あらゆる学校、あらゆるレベルで、統一されたカリキュラム基準、統一された教科書、統一された教材、統一された試験があります。あらゆる統一試験、地域ランダムテスト、学校内の統一試験、高校入試、大学入試...どのような改革が行われても、教育と教授における試験の決定的な役割を変えることはできません。

実際、質の高い教育が実施されているかどうかは、生徒の成長を見る必要がない場合もあります。学校が試験科目の教師と非試験科目の教師の教育成果の間に大きな隔たりを計算している限り、学校が試験科目の教師に残業や補習を奨励または容認している限り、学校が教師の教室生態学に注意を払わず、生徒のテストの成績だけに焦点を当てている限り、学校内の非試験科目の教師の発展の機会が常に試験科目の教師の発展の機会よりも遅れているか、全体として「雑用」になっている限り...これらの兆候はすべて、実際にはこの学校がまだ試験重視の教育の穴の底で必死の戦いをしていることを示しています。このような学校は、学校の評判を自分の羽よりも大切にしていますが、教師の職業上の幸福や生徒の生涯にわたる成長には関心がなく、学校に将来があるかどうか、学校の教育に対する真の責任について本当に気にしていません。

問題解決は概念的なものですか、それとも経験的なものですか?

今日の教育は中核的な能力の開発に重点を置いており、どの科目でも問題解決能力の育成を重視しています。ほとんどの問題は知識の伝達を通じて解決できることは既にわかっています。つまり、移転可能性が問題解決能力を決定します。

「15 個のリンゴを 5 人の子供に均等に分けます。子供はそれぞれ何個のリンゴをもらいますか?」のような簡単な文章問題の場合、「15÷5=3」という同じ方程式を書いた異なる生徒が、「平均-除算」の知識のつながりに基づいて問題を解く方程式をリストしたかどうかをどのように判断できますか? それとも、「これまでに多くの演習を行ったが、それらはすべて、一定量のものを一定数の人々に均等に分けるために除算を使用していました。たとえば、8 個のケーキを 4 人の子供に均等に分けるなど...」と考えて方程式をリストしたのでしょうか?

小学校の英語の試験では、「単語の集まりを順番に並べ替えて文章を作る」というテスト項目がよくあります。生徒がまったく正しい文章を書いたとき、文法構造に基づいて単語を正しい文章に再構成したかどうか、どうすればわかるのでしょうか。それとも、暗記した文章の順序を真似しているだけなのでしょうか。あるいは、タイトルは暗記したテキストの文章にすぎないのでしょうか。

生徒が正解を書き留めるときに、知識の伝達を利用して問題を解決することを学んだに違いないと考えると、実際にはより重要な問題を見落としていることになります。上記の一般的な数学と英語の問題の解決策と同様に、前者は概念の転移に基づいています。このような学習者は、学習プロセスでモデルや構造を抽象化できます。新しい問題や新しい状況に遭遇すると、生徒はまず現在の問題に一致するパターンを頭の中で探します。この転移には高次の思考が含まれます。後者では、生徒は新しい情報と以前の経験の表面的な特徴に基づいて、類似または一致するパターンのみを捉えます。この転移では、より多くのバリエーションや干渉情報に遭遇したときに問題を効果的に解決することが難しくなります。これは低次の思考の模倣転移です。

ディープラーニングの概念が人工知能の分野に導入されると、機械は「人工知能」の本来の目的に近づきました。過去の経験や既存のサンプルから現在の問題を解決するためのモデルを見つけることに関しては、人間の脳は機械より速くはありません。しかし、高レベルの概念転送に基づく思考能力は、機械が常に模倣しようとしてきたものの、決して超えることはできなかったものです。

世界最大のヘッジファンド、ブリッジウォーター・アソシエイツの創業者レイ・ダリオ氏は、「我々は、独自のアルゴリズムを書くか、あるいはアルゴリズムに置き換えられるかのどちらかになる新しい世界に突入している」と語った。

アルゴリズムとは何でしょうか? 簡単に言えば、「問題を解決するための手順またはシーケンス」です。概念に基づいて問題を解決するアルゴリズムはより優れており、より効率的ですが、経験に基づいて問題を解決するアルゴリズムは非効率的であるだけでなく、大きな欠陥もあります。

生徒はテスト用紙に正しい答えを書くことができるかもしれませんが、これで生徒が学習したか理解したかを判断することはできません。可能であれば、生徒に思考プロセスについて話したり書いたりするように求めると、単に答えを書くよりも思考を評価しやすくなります。バリエーション演習を提供することで、生徒が中核概念を構築するのに役立ちます。また、「変化」は表面的なテキスト表現だけでなく、問題のコンテキストの変化にも反映される必要があります。

人工知能の時代はこれまでの社会変化とは異なり、人類社会に破壊的な変化をもたらしました。私たちは、ただ傍観するのではなく、時代の流れに身を投じ、変化に適応する証人になる必要があります。