AI教育はライト兄弟の飛行実験のようなものです。夢は実現しますが、時間がかかるだけです。

ジェニファー・ターナーの代数学の授業はかつてとても眠くて、多くの生徒が眠気を催していた。

現在、教育を支援する人工知能駆動型プログラムの活用など、新しいテクノロジーのおかげで、学生たちはより積極的になり、より集中するようになっています。

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ジェニファー・ターナーは、ニュージャージー州シーウェルのグロスター郡クリスチャンスクールで代数学の教師をしています。彼女は、生徒の手書きを読み取り、課題を自動的に採点できる Bakpax プラットフォームを使用しており、また、生徒が自宅にいる間にオンラインで視聴できる講義も割り当てています。このプラットフォームを使用することで、41 歳のターナー先生は授業中にインタラクティブな演習をより柔軟に実施できるようになりました。

ターナーさんはこう語った。「バックパックスのおかげで、今年の宿題の成績は格段に良くなりました。生徒たちは私の教室にやって来て、数学が楽しいと言って喜んでくれました。普段はそんなことは聞けません。」

何年もの間、人々は人工知能を通じて学習を再考しようとしてきましたが、本当の進歩が遂げられたのは、過去 7 年間の機械学習革命の登場によって初めてでした。徐々に、アルゴリズムが教室に入り込み、採点などの反復的な作業を置き換え、生徒の個々のニーズに合わせてコースを最適化し、SATなどの大学入学試験の準備を完全に変えつつあります。オンラインコースやチュートリアルが豊富にあるため、教師は講義から解放され、授業中に生徒と一緒に問題を解決することに時間を費やすことができます。

この傾向はターナー先生のような人々が教えることに役立っていますが、まだ始まったばかりです。研究者たちは、脳がどのように学習するかを理解し、それを学生にとって学習をより簡単で楽しいものにするシステムに適用するために人工知能を利用しています。機械学習を活用したシステムは、生徒の進捗状況を追跡し、弱点を特定し、ニーズに合わせたコンテンツを提供するだけでなく、生徒がまるで教師であるかのように会話できる人間のようなインターフェースもすぐに組み込むようになります。

「教育はディープラーニングのキラーアプリになると思います」と、カリフォルニア州ラホヤのソーク生物学研究所の計算神経生物学研究所所長であり、神経情報処理システム財団の会長でもあるテレンス・セジュノウスキー氏は言う。同財団は毎年、世界最大規模の機械学習カンファレンスを開催していると伝えられている。

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最高の教育は、経験豊富な教育者による一対一の指導によって提供されることはよく知られています。しかし、これはコストがかかり、労働集約的であり、大規模に定量化することはできません。AI は、その解決に役立ちます。

最初のコンピュータ指導システムは 1960 年代に登場し、短いセグメントで教材を提示し、生徒が教材を読みながら質問し、関連する回答に対する即時のフィードバックを提供しました。コンピュータは高価であり、普及には程遠かったため、主に研究機関に限定されていました。

1970 年代から 1980 年代にかけて、システムはルールベースの人工知能と認知理論を使用するようになりました。これらのシステムは、問題の各ステップを通じて学生をガイドし、専門家の知識ベースからヒントを提供します。しかし、ルールベースのシステムは、スケーラブルではないため失敗します。つまり、大量のドメイン専門知識をプログラミングするのはコストがかかり、面倒だからです。

それ以来、ほとんどのコンピュータ教育システムは、生徒の成績に応じて決定される事前にプログラムされた学習パスに沿って生徒を導く決定木に基づいてきました。生徒が質問に正解した場合はある方向に送られ、不正解の場合は別の方向に送られます。システムは生徒に適応しているように見えるかもしれませんが、実際には、事前に設定されたパスに沿って生徒を誘導しているだけです。しかし、機械学習革命によって状況は変わりつつあります。

今日、学習アルゴリズムは、生徒が過去に教材でどのように成果を上げたかに関する膨大なデータからパターンを発見し、それに応じて指導戦略を最適化します。生徒がシステムとやり取りするにつれて、システムは生徒のパフォーマンスに適応します。 Bakpax では、教師は子供のデータがどのように使用されるかを保護者に知らせることが義務付けられているが、保護者はオプトアウトを選択することもできる。しかし、バックパックス社や他の企業は、個人情報を匿名化し、収集したデータを暗号化していると主張している。

研究によると、これらのシステムは生徒の成績を大幅に向上させることができ、従来の授業で達成されるレベルをはるかに上回り、さらには人間の教師のもとで生徒が達成するレベルをも上回ることがわかっています。 AI 教師の成績が優れている理由の 1 つは、コンピューターが人間よりも忍耐強く、多くの場合、より知覚力に優れていることです。

教育における機械学習の最も初期の商業的応用の一つは、民間教育プロバイダー Kaplan の元幹部である Jose Ferreira 氏が設立した Knewton 社です。 Knewton はさまざまな学習アルゴリズムを使用して学生を評価し、ニーズに合わせて教材を調整します。

「いくつかの質問に答えるだけで、あなたのレベルがどのくらいか、最適な指導内容は何かがすぐにわかります」とフェレイラ氏は言う。「システムを使用すればするほど、私たちのプロフィールは良くなり、より良いコンテンツを提供できるようになります。」

それにもかかわらず、ニュートンは財政難に陥り、2019年5月に教育出版社ワイリーに売却された。フェレイラ氏によると、ニュートンの問題は同社の技術が機能しなかったからではなく、同社が単一の顧客に大きく依存していたため、その顧客が後にニュートンを見捨てて自社システムを導入したためだという。そこで、51歳のフェレイラ氏はニュートン社を離れ、バックパックス社を設立した。

Bakpax の核となるのは、手書き文字をテキストに変換し、生徒が何を意味したかを解釈できるコンピューター ビジョン システムです。興味深いことに、このシステムの自動採点機能は採点方法を自ら学習します。

「課題を提出する代わりに、携帯電話で写真を撮ると、数秒で何が正しくて何が間違っているかを教えてくれます」とフェレイラ氏は語った。 「間違えた質問の正解もお教えします。」

ターナー先生は、生徒たちは即時性が大好きだと語った。このシステムは、時間の経過とともにデータを収集することもできるため、教師はクラスが抱えている問題を把握したり、あるクラスの成績を他のクラスの成績と比較したりすることができます。 「現在、こうした情報は非常に大きな力を持っているが、現実には毎日のようにゴミ箱に捨てられている」とフェレイラ氏は語った。

機械学習ソリューションが、数十億ドル規模の世界的な業界テスト準備市場に参入していることは間違いありません。韓国のスタートアップ企業 Riiid は、指定された目標を達成するために自ら学習する強化学習アルゴリズムを使用しており、生徒が与えられた制限時間内に目標スコアに到達する可能性を最大化することを目指しています。

Riiid は、わずか 20 時間の勉強で、生徒の成績が 20% 以上向上すると主張しています。彼は、英語能力試験に向けて生徒を準備するプログラムに機械学習アルゴリズムを組み込み、2020年に米国に導入される予定のSATの試験準備プログラムを導入した。

教育に革命をもたらす可能性のある、さらに多くの革新的なアプリケーションが開発中です。シリコンバレーの新興企業であるAcuitusは、認知心理学、社会心理学、コンピューターサイエンス、言語学、人工知能などの過去50年間の教育経験を活用し、わずか数か月で専門家を養成できるというデジタル家庭教師を開発している。

Acuitus のシステムはもともと国防総省の一部門である国防高等研究計画局によって資金提供され、当初は海軍の情報技術専門家の訓練に使用されていました。アクイタスは概念と理解を教えることに重点を置いていると、同社の共同創設者兼CEOのジョン・ニューカーク氏は語った。

同社は情報技術コースを通じて約1,000人の学生を指導しており、現在は代数を教えるシステムのプロトタイプ教育段階にある。ニューカーク博士は、基礎となるAI技術はコンテンツに依存せず、あらゆるSTEM科目の指導に使用できると述べた。

ニューカーク博士は、今日の AI 教育をライト兄弟の初期の飛行実験に例え、それが可能であることを証明しているが、10 年や 20 年で達成されるものからは程遠いと述べました。

世界には、生徒たちに刺激を与え、社会性やチームワーク、美術や音楽、スポーツといった簡単な科目を教えてくれる学校、教室、教師が依然として必要です。

AI支援学習の最大の課題はテクノロジーではなく、現状維持に必要な官僚的な障壁であると言う人もいます。 「あらゆる段階で門番がいる」とセジュノウスキー博士は言う。

そこで彼は、ミシガン州オークランド大学のコンピューターサイエンスエンジニアであるバーバラ・オークリーとチームを組み、「学び方を学ぶ」という大規模なオンラインコース（MOOC）を作成した。

同氏は、機械学習システムとインターネットを利用することで、新たな教育技術がゲートキーパーを迂回して生徒の家庭に直接届けられるようになると述べた。 「親たちは、学校よりもインターネットを通じて子供たちにより良い教育カリキュラムを提供できることに気づき始めている。」

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