人工知能認知学習—教育の未来?

人工知能（AI）はどこにでもあります。スマートセンサーを使用して素晴らしい写真を撮影するスマートフォンであれ、ユーザーの意図を理解してインテリジェントな会話をする Alexa、Siri、Google アシスタントであれ、あらゆるガジェットは AI によってさらにスマートになります。しかし、AI の影響はガジェットの域を超え、私たちの社会的交流のあらゆる側面を変える可能性があります。

当然のことながら、AI は人々の学習方法も変えるでしょう。教育における最大の課題の 1 つは、学習方法が人によって異なることです。人工知能システムは、学習者ごとにパーソナライズされた学習を提供し、各生徒が自分に最適な方法で学習できるようにします。

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AI は 50 年以上前から存在していますが、豊富なデータ (ビッグ データ)、手頃な価格のコンピューティング能力、機械学習の進歩により、近年になって関連性が出てくるまで、周辺的なテクノロジーでした。

学習環境では、マシンは学習者に関する大量のデータを収集し、機械学習アルゴリズムを使用して学習者に関する有意義な洞察 (インテリジェンス) を作成し、学習者がよりよく学習できるようにアクションを実行します。 AI 駆動型学習テクノロジーは、学習者について継続的に学習し、インテリジェントな決定を下すという点で、従来の学習テクノロジーとは根本的に異なります。

インドの典型的な学校に戻りましょう。

学校と保護者の焦点は、生徒がコースを完了することを確実にすることです。科学、数学、その他の科目を問わず、優秀になるには、常に知識のギャップをチェックしてそれを埋めることで知識を復習することです。訂正すればするほど、生徒が学校で良い成績を取れる可能性が高くなります。保護者と教師の面談で保護者が得られる唯一の情報は、生徒のテストの点数です。多くの場合、教師や親は子供たちを次のレベルに導く方法を知りません。

現在のシステムには、次の 3 つの点で不十分な点があります。

• 正しいデータがありません
• データから洞察（実用的な情報）を得るためのツールがない
• 洞察に基づいて学習をパーソナライズする方法がない

教育の未来は、AI を活用して各学習者のパーソナライゼーションを促進し、学習成果を向上させることにあります。 AI を活用した認知学習環境では、システムはまず、学習者にとって最も効果的な学習方法、ある科目の習熟度、その科目への関心レベルなどのパラメータを通じて学習者について学習します。学習者に関する洞察に基づいて、学習者が可能な限り最善の方法で学習し成功できるように、パーソナライズされた学習パスが自動的に作成されます。

たとえば、同じトピックのビデオを見た場合、視覚学習者はそれを視覚的な説明としてのみ見ますが、運動感覚学習者はそれを「これをやってみましょう」というビデオとして見ます。

同様に、生徒が受けるすべての課題と評価は、システムが学習者について継続的に学習するのに役立ちます。生徒が数学の文章題に遭遇した場合、システムは、その問題が、生徒が問題を視覚化したり、単純化したり、正しい数式を使用して問題を解いたりする能力に関連しているかどうかを判断できます。

同時に、学習プロセス自体にもギャップがあり、子供は正しい学習方法ではなく「暗記学習」で学習せざるを得なくなり、生徒が推論できず、書かれている内容を超えて学習できなくなる可能性があります。別の子供はパターンや関係性を見つけられず、以前に学習した内容との関連づけが難しい場合があります。現在では、AI 駆動型システムがこのデータを取得し、効果的な学習のための改善策を提供できるようになりました。

学習がますますペーパーレス化されるにつれて、AI 駆動型学習システムはより効果的かつ効率的になります。 AI ティーチング アシスタントがインテリジェントで有意義な会話をすることで、学習は退屈なものではなく、子供の遊びのようなものになります。

著者について:

Amit Bansal 氏は WizKlub の CEO 兼創設者です。彼は、3 つの EdTech ベンチャー企業で 10 年以上の起業経験を持つ連続起業家であり、インドと北米での消費者向けおよび企業向けテクノロジー製品の戦略、事業開発、テクノロジー、製品管理、マーケティングの分野で 10 年間の企業経験を持ち、ジャムシェドプルの XLRI でマーケティングの MBA を取得しています。

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