人工知能が教室に導入されると、教育プロセスにどのような変化が起こるでしょうか?

人工知能技術の応用により、コースの内容、教授法、教師と生徒の関係が変化しています。人工知能の利用により、よりオープンで柔軟な教育システムが実現し、人工知能と教育および教授法の体系的な統合が促進されます。人工知能が教育モデルに統合され、教育モデルの焦点が「人」自身に移ると、スマート教育の新しい時代も始まります。

人工知能技術は、子供や若者の間で徐々に普及しつつあります。新しい時代は、教育と指導に新たな要求を突きつけています。つまり、教師中心のアプローチから生徒中心のアプローチに移行する方法、そしてインターネットや人工知能などの新しいテクノロジーを使用して、人間とコンピューターの相互作用によるインテリジェントな教育モデルを実現する方法です。人工知能は教育に新たな機能をもたらし、ビッグデータ時代の個別学習のニーズを満たします。

生徒の適性に応じて指導し、個別学習を促進する

伝統的な教室での指導では、教師が絶対的な権威を持ち、教育資源の割り当ては教師の管理に基づいています。教室での授業は、教師が適切な教育リソースを割り当て、教師と生徒の相互作用を通じてそれを確立するコミュニケーションの形態です。教師は個人のエネルギーが限られているため、たとえ主観的な意味ではないとしても、管理上の都合で無意識のうちに生徒に対応するアイデンティティラベルを貼り、教室での授業で機械的に知識を伝えます。人工知能の出現により、教師のストレスが軽減され、教師は生徒自身にもっと集中し、個別学習を促進できるようになります。

人工知能の導入により、教師が生徒一人ひとりに注意を払い、生徒の適性に合わせて指導することができなかった問題が解決されます。人工知能技術は、各生徒の学習状況をタイムリーに記録・分析し、生徒の姿を総合的に把握することができます。ビッグデータ分析に基づいて、学生の学習状況を診断・分析し、学習上の弱点を見つけて適時に修正します。同時に、データ分析を通じて学生の優れた学習習慣を発見し、このタイプの学習方法に適した学生に促進することができます。人工知能を通じて、生徒にパーソナライズされた学習方法を形成し、質問を真に人がプッシュできるため、生徒は学ぶべきポイントだけを学び、行うべき質問だけを行うことができるため、盲目的な練習や効果のない演習が排除されます。

教育資源の均等化

従来の教室での授業では、時間や場所の制限などの不利な要因によって、授業の質に差が生じることが常にありました。時間的要素の面では、伝統的な教室での授業では、教師と生徒の交流や生徒同士の議論の時間があまりありません。空間的要素の面では、伝統的な教室は固定された空間構造を持ち、生徒は固定された座席に閉じ込められるため、必然的に生徒の授業への集中力や知識の吸収力に影響を与えます。

人工知能の出現により、従来の教室での授業における時間と空間の制限が打ち破られ、学生はいつでもどこでも学習できるようになり、座席の問題による教室での集中力の低下などの要因が排除されました。人工知能環境では、学生はVRやその他の技術的手段を使用して、核分裂のプロセス、エンジンの内部構造、バイオメディカル技術の応用など、従来の教室での授業では実現が難しいシーンを観察し、体験することができます。人工知能環境により、学生はシナリオベースの教育環境に没頭することができ、ホログラフィック画像やダイナミック画像を使ったより直感的でリアルな体験をすることができます。これは、認知スタイル、想像力、その他の要因の違いによって引き起こされる生徒の不均衡な発達をある程度変えるのに役立ちます。

教育方法の改善

伝統的な教室での授業では、教師は教材の準備、授業計画の作成、教室の管理、宿題の採点など、さまざまな業務に忙殺されており、生徒の評価は生徒の知識の蓄積のレベルにとどまり、総合性や科学性に欠けています。人工知能時代の文脈において、人工知能技術は膨大な量の情報と知識を習得しており、人々がいくつかの問題を解決するのに役立ちます。音声認識、画像処理技術、AR/VR技術の成熟に伴い、人間とコンピュータのインタラクションはより調和し、統合されるようになりました。伝統的な教師の熟練した反復作業の一部は、人工知能ロボットに大きく置き換えられました。教師は教室での指導自体にもっと注意を払い、既存の指導方法を改善する必要があります。

人工知能は、従来の教師と生徒の口頭によるやり取りをシナリオベースのやり取りに変換するのに役立ちます。教室での授業では、教師は AR/VR やその他の技術的手段を使用して、生徒が理解して学習できるように 3 次元およびホログラフィックの授業シーンを設計および作成できます。人工知能は音声認識機能と画像認識機能を使用して、教科書内の静的な知識とテキストをデジタルテキストに変換し、さまざまなデジタル方式で学生に提示します。このプロセスで、学生は視覚や聴覚などの多次元体験を獲得し、退屈な知識を生き生きとしたシナリオベースのプレゼンテーションに変換できます。

科学的な教育評価

教室は、教師の教授プロセスの各リンクに対応して、生徒が知識を学ぶ場所です。生徒の学習は、知識の予備的な理解から、知識の熟練した応用と理解、そしてそれを他の状況に適用するプロセスです。このプロセスには、教科書の知識の学習と定着だけでなく、学習プロセス中の生徒の認知、感情などの変化も含まれます。したがって、学生の評価は知識の習得度のみに依存すべきではありません。

授業では、人工知能を導入することで授業のあらゆる側面を科学的に評価できるようになります。教室での授業の状況は多種多様です。生徒の状況も大きく、あるいはわずかに異なり、長所や短所も異なります。これまで、生徒の情緒の発達、責任感、論理的思考能力などの面が軽視されてきましたが、人工知能データ分析、音声・画像認識などの技術を応用することで、「教育と学習」の違いを正確に評価することができます。たとえば、オンライン スクールの教師監視システムは、音声認識や表情認識などのテクノロジーを統合することで、教師の授業パフォーマンスの親和性や明確さなどの側面に基づいて教師の授業パフォーマンスを評価することができます。 （編者：姚坤森）