人工知能がデジタル時代の教師の変革を促進

人工知能がデジタル時代の教師の変革を促進

2021年人工知能と教育に関する国際会議では、人工知能と教育・指導の深い融合を推進し、人工知能を利用してすべての人の生涯学習を促進し、教育のデジタル変革、インテリジェントアップグレード、統合イノベーションの推進に努め、質の高い教育システムの構築を加速すべきであると提案されました。教育のデジタル化と人工知能は、教師の変革の歴史的背景であるだけでなく、課題に対処し、教師の変革を促進するための重要な方法と手段でもあります。

教師の変革は、現在の教育改革の避けられない傾向であり、客観的な要件です。オンラインとオフラインのハイブリッド教育と人間とコンピューターのコラボレーションは、将来の教育の新たな標準となるでしょう。教師は、デジタル学習環境において、革新、設計、指導、分析、学習能力を備えている必要があります。教師は、知識の伝達者から学習の設計者、ガイド、サポーターへと変身する必要があります。

現在、わが国の教師チームの構築は、教師の能力不足、非効率的な研修、不均等な発展、不正確な評価、不十分な支援などの問題に直面しています。近年の各地の実践から判断すると、人工知能は1つの内包、2つの転換、3つの焦点、4つの実施経路を把握して、教育チームの構築を促進する必要があります。

その意味合いは、教師を解放し、彼らの知恵と主体性を刺激することです。デジタル時代の教師の変革を促進する人工知能の含意は、機械とテクノロジーの「知能」の助けを借りて、教師を重労働で反復的な作業から解放し、教育実践と専門能力開発における教師の知恵と主体性をより十分に解放し、刺激し、生徒の知恵をより重視し、効果的に育成することです。

モデルシフトとパラダイムシフトは、人工知能が教師の変革を支援する 2 つの重要な転換点です。一方で、教師の指導モデル、研修モデル、評価モデルなどの革新と変革を活用して、能力不足、非効率的な研修、不均衡な育成など、教師の実践と育成における困難な問題を解決します。他方では、経験主導からデータ主導への教師育成のパラダイムシフトを促進し、不正確な評価や不十分なサポートなど、教師の実践と育成における困難な問題を解決します。

教師の変革を支援する人工知能には、環境設備、基本法則、革新的なアプリケーションという3つの重要なポイントを把握する必要があります。我々は、教師の変革にインテリジェントテクノロジーが提供する新しい環境、新しいツール、新しいプラットフォームに注目するだけでなく、デジタル時代の教育学習法、教師の専門学習法などの基本法の詳細な探究と解釈に対してインテリジェントテクノロジーが提供するサポートにも注目する必要がある。また、人工知能が促進するアプリケーションモデルの革新を積極的に模索する必要がある。

教師の変革を支援する人工知能の具体的な実施経路としては、まず、教育要素間の関係を再構築し、人間と機械を統合した新しい教育学習モデルを模索することです。デジタル時代において、教師はインテリジェントツールの応用を習得するだけでなく、新しい教育・教授生態に適応し、教師の知恵と主体性を十分に発揮し、新しい学習空間と要素関係の下で教授のトップレベルの設計と教授モデルの再設計をどのように実行するかを積極的に考え、模索し、人間と機械を統合した新しい教授学習モデルを模索する必要があります。

2つ目は、インテリジェントトレーニングモデルを革新し、教師のインテリジェント教育能力の向上を促進することです。インテリジェントテクノロジーの利点を十分に発揮し、教師の専門能力開発の文脈的、動的、個別化されたニーズを正確に把握し、教師の専門的ニーズを設計の出発点とし、教師の専門学習ルールを設計の基礎とし、オンラインとオフラインを教育現場と深く融合させた教師の専門能力開発の新しいモデルを積極的に模索し、教師がデジタル時代の新しい能力を開発し、新しい要件に適応できるように支援します。

3つ目は、教師の変革と能力向上を支援するための理論的方法とツールのサポートを強化することです。デジタル時代の教師の専門能力開発のために、新しい理論、新しい法則、新しい方法、新しい事例、ツールのサポートを提供し、教師自身のインテリジェント教育能力とデジタルリテラシーを向上させ、教師の設計者、研究者、プロモーターとしての3つのアイデンティティの発達を促進し、トレーニングの質を向上させ、同時に教師のインテリジェント教育能力を向上させるモデルとなる必要があります。

第四に、基本法則の研究を深め、技術ツールの教育的意味合いを強化します。現在、デジタル時代の教育と学習の法則や教師の専門学習の法則に対する理解はまだ不十分であり、人工知能技術を活用して基本法則の研究を深める必要があります。一方で、教師の教育実践と専門能力開発に対する科学的指導を強化し、他方では、インテリジェント技術ツールの教育的意味合いを強化し、インテリジェントツールの教育効果と解釈可能性を向上させ、教師変革の基礎レベルでのインテリジェント技術のエンパワーメントを強化します。

<<:  顔認識技術の倫理原則は何ですか?

>>:  アメリカがスーパーコンピューティングで世界トップの座を奪還!人類はエクサスケールのスーパーコンピューティングを実現、フロンティアが世界トップ500リストのトップに

ブログ    
ブログ    

推薦する

ニューラルネットワークにおける分位点回帰と分位点損失

機械学習を使って予測モデルを構築する場合、単に「予測値(点予測)」を知りたいのではなく、「予測値が特...

AIを使用するための実践的な方法論:次の5つのステップに従ってください

Gartner の調査によると、約 37% の組織が何らかの形で AI を実装しています。しかし、E...

人工知能、機械学習、アルゴリズムが施設・資産管理に与える影響

急速に進化する今日のテクノロジーの世界では、「人工知能」、「機械学習」、「アルゴリズム」などの用語が...

都市治安分野における人工知能の応用と開発に関する研究

[[360930]]人工知能技術の成熟と応用シナリオの継続的な充実により、人工知能技術は都市の公共安...

人工知能は将来のデジタルワークプレイスをどのように変えるのでしょうか?

[[347778]]デジタルワークプレイス コミュニケーション ソリューションの大手プロバイダー ...

...

インテリジェントなケアに加えて、感情的なニーズもあります。人工知能と高齢者ケアについてお話ししましょう。

2017年は「人工知能」が輝きました。ディープラーニング「AlphaGo」が柯潔に勝利し、無人運転...

Java プログラミング スキル - データ構造とアルゴリズム「バイナリ検索」

[[395207]]必要順序付けられた配列 {1,8,10,89,1000,1234} に対してバ...

クラウド アーキテクチャに生成 AI を追加するためのヒント

デビッド・リンシカム企画 | ヤン・ジェンデータの可用性とセキュリティからモデルの選択と監視まで、生...

類似画像検索エンジンを効率的に開発するにはどうすればよいでしょうか?

翻訳者 | 朱 仙中校正 | 梁哲、孫淑娟プロジェクト紹介類似画像検索とは、関連するあらゆる画像を検...

中国チームが最優秀論文賞と最優秀システム論文賞を受賞し、CoRLの受賞論文が発表されました。

CoRL は 2017 年に初めて開催されて以来、ロボット工学と機械学習の交差点における世界トップ...

ChatGPT Plusアカウント登録が停止されました!ネットユーザーは激怒、アカウントの売買やレンタルがネットワーク全体で高騰中

ちょうど今、サム・アルトマンがXで衝撃的なニュースを発表しました—— ChatGPT Plusアカウ...

プログラマーが面接でアルゴリズムについて素早く準備する方法

序文短い記事を書こうと決めたので、これがそれです。私がこの記事を書こうと思った理由は、Weibo 上...

機械学習実践体験: データプラットフォームの設計と構築

近年人気の技術である機械学習は、数多くの「人工知能」製品でよく知られているだけでなく、従来のインター...