教育におけるAIの役割: AIが学習方法をどのように変えるか

教育分野では、人工知能（AI）の適応性が大きな注目を集めています。学習者、教育者、政策立案者はいずれも、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ために、テクノロジーが学習に関する研究に基づく理解と一致し、それに基づいて構築されることを望んでいます。

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」力があります。しかし、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、十分に発達しなかったりすることがあります。したがって、重要な目標は、「学習ビジョンに対応し、AI が現在適切にモデル化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」的な判断が欠如しているため、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 チュータリング システム (ITS) は、生徒にフィードバックを提供するという点で大きな進歩を遂げてきましたが、生徒のやる気を引き出し、自己管理を支援する人間の教師の重要性は依然として残っています。人間の教師は、ほとんどの教育テクノロジーよりも生徒のことをよく理解しており、AI ではできない「指導すべき瞬間」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. 生徒中心の適応型デザイン

適応型設計では、AI システムは生徒の学習データを分析し、興味を特定して、関連する学習教材やタスクを提供できます。たとえば、学生が歴史を勉強しているときに唐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、唐代の文化に関するより多くの学習教材とタスクを提供することができます。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関与を高めることができます。 1,000 人の学生を対象とした調査では、この適応型デザインを使用した学生の学習成果は平均 15% 向上しました。

2. 包摂と多様性

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学生に対応することができます。たとえば、学生が広東省出身で普段は広東語を話す場合、AI システムは広東語版の学習教材を提供して、学生が知識をよりよく理解し習得できるように支援できます。さらに、AI システムは、生徒の学習の進捗状況や能力に基づいて適切な学習サポートとリソースを提供し、個別の学習ニーズを満たすこともできます。多言語的背景を持つ 500 人の学生を対象とした海外の研究では、この包括的かつ多様性のある設計を採用した学生の学習成果は平均 20% 向上しました。

3. イノベーションとオープン性

AI システムは、オープンエンドのプロジェクト タスクを提供することで、学生の探求と革新を奨励できます。たとえば、学生が科学を勉強しながら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オープンエンドのタスクを提供できます。この課題を完了する過程で、生徒は関連する科学的知識を学び習得できるだけでなく、革新的な思考力と問題解決能力も養うことができます。 2,000 人の学生を対象とした調査では、この革新的で自由なデザインを使用した学生の創造性と問題解決能力は平均 25% 向上しました。

4. 拡張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を理解し、それを修正する方法を理解するのに役立ちます。たとえば、生徒が数学の問題を解くのに苦労している場合、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、修正方法を指導するのに役立ちます。この詳細なフィードバックは、生徒が知識をより深く理解し、問題解決能力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調査では、この拡張評価およびフィードバック設計を使用した学生の問題解決能力が平均 30% 向上しました。

教育における AI については、「AI は学生の学習をサポートする」と「AI と関連技術に関する学習をサポートする」という「2 つの大きな視点」が浮かび上がりました。後者に関しては、AI が何ができるかだけでなく、AI がもたらすリスクについても学生が AI 教育を受けることの重要性を強調することが重要です。

研究開発の取り組みでは、AI 学習戦略の推奨事項に対処しようとしており、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 モデルの長所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、シンプルな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。