人工知能は大学のキャンパスにどのような変化をもたらしたのでしょうか?

人工知能は大学のキャンパスにどのような変化をもたらしたのでしょうか?

[[279290]]

[51CTO.com クイック翻訳] 大学はどのようにして、個人の教育キャリアにおいて最高の学習体験となり得るのでしょうか? 高等教育の目的は、スキルを開発し、新しい理論を探求し、それを実生活に適用することです。学習期間を通じて、生徒は学習課題を完了し、スキルを習得し、人生に対して健全で前向きかつ調和のとれた態度を身につけることが奨励されます。

大学教育では、私たちが頼りにするのは本だけです。ほぼすべてがデジタル化される時代を迎えるにあたり、大学生活の質を高めるために、高等教育の既存のモデルもデジタル化する必要があるのは当然のことです。

これが現在の高等教育のモデルとほぼ同様です。

まったく同じカリキュラムに基づいて、生徒全員が教室で同じことを学び、その後、厳格な試験基準に基づいて合格または不合格が決定されます。教育システムのこれらの固有の特性は、学習体験の向上にほとんど役立ちません。むしろ、現在のモデルでは成長の見通しは停滞しているようだ。

私たちの周りの世界は、完全にデジタル化された世界へとどんどん近づいています。

将来の世界はデジタル化が進むでしょうが、若者を時代遅れの方法で教育すること以外に、将来に与える影響は想像もできません。人工知能はほぼすべての業界に混乱をもたらしています。 2024年までに、AI市場は3兆ドルの収益を生み出すと予想されています。

画像出典: Statista

Statista が 2018 年に発表した、AI と機械学習が世界中のさまざまな分野に及ぼす予想される影響を評価したレポートによると、AI が 2 年以内に社会全体に影響を与えないと考える回答者はわずか 3% でした。

高等教育分野では、人間の介入なしに非常に複雑で特殊なタスクを実行するインテリジェントマシンの能力を見逃してはなりません。

人工知能技術ソリューション

AI はパターンと推論に基づいて提案や回答を行うことができますが、これはまさに人間にはできないことであり、現在の大学モデルに必要なことです。

University 20.35 (https://2035.university/en/) は、人工知能を使用して個人の教育軌跡とデジタル プロファイルを作成し、個人の専門能力開発の機会を提供する新しい大学モデルを導入しています。

教育プロセス中にプラットフォームによって収集されたデジタルフットプリントにより、生徒のスキルを測定および分析できます。同時に、教師が地域の状況に適応し、生徒に効果的にスキルを伝えることができるかどうかを検証します。

ネットワークとデジタルプラットフォームの管理

教育における人工知能の活用は非常に重要です。現在、個別の教育開発計画に活用されています。つまり、学生の学歴や職歴に関するビッグデータを収集することで、人工知能マシンが最適な発達の道筋を提案できるようになります。

大学での学習の多くは実験室や教室で行われます。

大学でより多くのことをより良く学びたいのであれば、どこにいても勉強や研究を行うことができます。外出先で行うか自宅で行うかは生徒次第です。 AI はオンライン教育とオフライン教育を組み合わせることで、学生がいつでもどこでも学習できるようにします。

好みや必要なプラットフォームを使用して学習すると、誰にとっても習得しやすくなります。この学習は、将来の人工知能の開発を推進します。なぜなら、それはモバイルデバイスの使用とオンラインデータの増加を意味するからです。

一般的な書籍ベースの学習からスマートデバイスへの移行により、大量のデータを収集できるようになりました。データが増えれば、情報も増え、AI モデルも向上します。

可能な限り最高の学習環境を作りましょう。

私たちは、学生のグループが一緒に勉強し、助け合い、お互いから学びながらスキルを向上させるというイメージを思い浮かべるかもしれません。人工知能が導入される前、学生向けのこの学習モデルは効果的でしたが、最も効果的ではありませんでした。

人工知能は、デジタルフットプリントを収集して分析することで、各生徒のデジタルツインの作成を可能にします。デジタル ツインは、本質的には物理資産のデジタル レプリカです。

デジタルフットプリントといくつかの生理学的特性に基づくこの正確でリアルタイムのデータは、学生がより良いソリューションを構築するのに役立ちます。これには、外部の成長環境に関するデータと個人の生理学的データが含まれます。高等教育におけるデジタルツイン技術の応用は、学生の知識や遺伝的素養のギャップを明らかにし、彼らの強みを刺激する可能性があります。

デジタル ツイン テクノロジーは、機能や製品に特化して、個人の学習アシスタントになることができます。

デジタルツインは、積極的な教育と学習の効果的な出発点であると言えます。データは生徒の実際の状況を反映しているため、リアルタイムデータの成長と変化は生徒の知識とスキルの進歩を表します。

デジタルツインは、生徒が忘れてしまった知識を補い、学んだスキルを強化することもできます。デジタル経済が到来しましたが、現状では、私たちの次世代はデジタルの未来とは相容れない教育と訓練を受け続けることになります。

大学プログラム「アイランド10-22」は、教育リーダーがデジタル経済のための集中的なスキルを習得するためのインセンティブです。

プログラムの参加者は、デジタルとその学際的な分野における技術トレーニングを受けます。その結果、彼らは労働市場で最も人気のあるメンバーとなり、世界経済のデジタル変革を主導することになるでしょう。

「私たちの目標は、柔軟なデジタル教育システム、さらにはロシアの未来の教育システムを構築することです。人工知能に基づく独自の教育により、これらの分野の専門家やチームを迅速に育成し、複雑な将来の状況に対処することが可能になります」と、20.35大学の学長ドミトリー・ペスコフ氏は述べた。

多くの場合、大学生はチームプロジェクトを完了するためにグループで作業する必要があります。

人工知能技術は、チームプロジェクトの技術開発にインテリジェントな提案を提供できます。チームプロジェクトほど学習を促進するものはありません。コラボレーションがイノベーションを推進します。人工知能は各参加者の状況を考慮して最も効率的なチームを編成し、スキルと熟練度に応じて作業を割り当てます。

人工知能は教育のための戦略的かつ革新的なソリューションをいくつか生み出しました。

人工知能は現在の教育モデルを次のマイルストーンへと導き、トレーニング基準と学生の専門レベルを最大限に高めます。

生徒のニーズに基づいてカスタマイズされたプログラムで、タスク完了の結果を表示したり、地理的な場所を特定したり、教育関連のビデオや写真をアップロードしたりできます。

AI は、意味的音声分析を通じて生徒の発達の進捗状況を記録しながら、参加者の考え方の変化を追跡できます。生理学的統計を収集することで、ストレスや疲労のレベルを特定し、それに応じてプログラムを修正することができます。

人工知能は学生を個人的な成長の道へと導きます。

人工知能は、レッスンをフラッシュカードやスマートなオンライン学習ガイドに凝縮するだけではありません。これまでに、管理タスクを自動化し、通常のカリキュラムにパーソナライズされた学習を導入してきました。

人工知能の応用はまだ初期段階ですが、継続的な開発により、成熟した大学モデルがすぐに誕生するでしょう。このモードでは、機械学習と人工知能の雰囲気に完全に浸ることができます。同時に、新しいモデルの開発により、より高度な学生の育成も行われます。

人工知能は大学にとって究極の刺激となるか?

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]

<<:  MITの新しい研究によると、機械学習ではフェイクニュースを検知できない

>>:  AI業界の冷え込みの中、インテリジェント物流ロボット業界は「トレンド」を先導している

推薦する

Python とディープニューラルネットワークを使用して画像を認識する方法は?

[[219378]]見れば分かります。わずか 12 行の Python コードで、独自のマシン ビ...

...

プログラマーに必要ないくつかの一般的なソートおよび検索アルゴリズムの概要

[[434262]]序文最近、アルゴリズムの基礎を固めるために、アルゴリズムの本にある基本的なアルゴ...

電子犬は無残に捨てられたので、VRヘッドセットを装着して古い友達を探しました!メタはメタバースの感情カードを切る

メタはメタバースの「感情カード」をプレイしました。彼は達人だと言わざるを得ません!ぬいぐるみ犬のメタ...

自動運転のスケールアップ問題

[[280016]]最近のニュースによると、Google傘下の自動運転企業Waymoがユーザーにメー...

クラウドコンピューティングと人工知能が、先進的な企業に前例のない機会を生み出す方法

近年、ますます大規模なデータセットを処理するために SaaS (サービスとしてのソフトウェア) モデ...

...

ジェフ・ディーンが2020年の機械学習のトレンドについて語る:マルチタスクとマルチモダリティが大きく進歩する

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

アレックス・グレイブス氏の新しい論文「ベイジアンフローネットワーク」は離散データ生成の問題を解決しており、論文全体が数式でいっぱいである。

最近、大規模なニューラル ネットワークが生成モデルに革命をもたらし、高解像度画像内のすべてのピクセル...

AIは生成的敵対ネットワークを使用して、笑顔、悲しみ、怒り、驚きなどの個別の顔の属性を生成します。

人工知能は、生成的敵対的ネットワークを使用して、笑顔、悲しみ、怒り、驚きなどの個別の顔の属性を生成し...

李開復氏独占インタビュー:10年後には人間の仕事の50%がAIに置き換えられる

「人工知能は急速に発展し、10年以内に人間の仕事の50%がAIに置き換えられるだろう」。シノベーショ...

DeepMindの論文がNatureに掲載されました。大規模なモデルが、数学者を何十年も悩ませてきた問題に新たな解決策を発見しました。

今年の AI 界のトップトレンドである大規模言語モデル (LLM) は概念を組み合わせるのが得意で、...

人工知能の導入は、より費用対効果の高い臨床試験の新しい時代を告げるだろう

臨床試験はここ数年で大きく変化しました。医薬品や医療機器、そしてそれらが影響を与える対象となる症状が...

ボストン・ダイナミクスのロボット犬はまもなく腕が生え、走って充電できるようになる

ボストン・ダイナミクスの創業者マーク・レイバート氏は、スポットロボット犬は将来「家庭で使用できるよう...