パンデミック後、AI教育はどのように存在していくのでしょうか?

現在の教育における人工知能の応用は、依然として「弱い人工知能」になりがちですが、教育の効率性を向上させる上でのその役割は無視できません。パンデミックの間、世界中で遠隔学習が行われ、人工知能教育のさらなる発展の機会も提供されました。

[[360437]]

新型コロナウイルス肺炎の流行の影響を受け、世界中の学校は、学校の通常の運営を維持するために、インターネット技術を利用して、授業をオフラインからオンラインに移行しました。その中で、人工知能（AI）技術が広く活用されてきました。米国の主流教育メディアが最近実施した調査によると、感染症による学校閉鎖の間、人工知能は学校や学区レベルで大きな役割を果たし、多くの学校が教育を推進するために柔軟で豊富な人工知能手法を採用したことが明らかになりました。同時に、経済協力開発機構（OECD）とハーバード大学のグローバル教育イノベーションプログラムが59の国と地域で実施した最近の教育と教授法に関する調査では、遠隔教育が教授と学習の場を変えた一方で、学習環境の革新、ブレンド型学習、新しい教授モデルなど、多くの教育革新の機会ももたらしたと多くの教師が考えていることが示されました。

感染症危機によってもたらされたイノベーションの機会は、インターネット技術の発展や人工知能の応用と切り離せないものであることは明らかです。このような状況下で、教育における人工知能の応用は、再び世界の教育界における共通の関心事となっています。

最近、RAND コーポレーションの上級政策研究員であり、スタンフォード研究所 (SRI) の研究評価センター所長であるロバート F. マーフィー氏が、米国全土の基礎教育における人工知能の応用と動向を評価しました。同氏の意見では、COVID-19パンデミックによる遠隔学習は、教育者がより多くの人工知能ツールと実践を採用するよう客観的に促すことになるだろう。しかし、流行に対処するための教育予算が厳しいため、人工知能に対する楽観的な期待も限られるかもしれない。彼は、人工知能が他の分野に及ぼす破壊的潜在力と比較すると、今回の流行が教育に与えた影響はこれまでの見解に変化はないと考えているが、遠隔学習によって人工知能教育に対する国民の注目度が高まったことにも注意を払う必要がある。遠隔学習は適応型教育をサポートし、人工知能技術を広く活用し、自動フィードバックや学生の自主学習のサポートなどを提供し、教育における人工知能の応用と発展に役立ちます。

以前、報告書「人工知能は基礎教育における教師の指導をサポート」の中で、マーフィー氏は、教育分野における人工知能の応用は依然として主に「弱い人工知能」であり、つまり、教育分野では、インテリジェント支援システム、自動エッセイ採点システム、学業状況の早期警告システムなどの自動化ソフトウェアを合理的に応用して、教育の効率を向上させることであると考えていました。同氏は、教育分野における人工知能の応用は、公共交通機関、麻薬取締り、医療など他の業界のようにすぐに成果が出る可能性は低く、主に授業効率の向上、教師の言語教育の支援、フィードバックと対話の強化、学習状況のタイムリーな診断、的を絞った指導の実施など、補助的な役割を果たすだろうと述べた。新たな状況に直面して、マーフィー氏はさらに分析を行った。

AI 教育の重要な分野における AI 教育アプリケーションに関する十分なデータと報告された情報がまだ不足しています。一方で、教育における人工知能の応用の正確さと精度についての理解と把握が不十分であり、他方では、人工知能の応用を含まない教育方法と比較して、人工知能教育方法がどれだけの比較優位をもたらすことができるかを測定することは困難です。しかし、より多くの AI 教育ソフトウェアが市場に投入されるにつれて、業界ではサプライヤーが関連製品に関する正確な情報を提供するよう促す業界標準の確立について議論されるでしょう。製品情報には通常、AI の計算能力と「認識可能性」の説明またはランキング、教師と生徒が AI プログラムを使用できるように支援する方法、教師と生徒による AI の使用における逸脱の結果、AI モデル予測の精度と限界、AI プログラムの開発に使用されるデータ、学習モデルの潜在的なバイアスを評価する方法などが含まれます。

教育における人工知能アプリケーションの精度は、膨大な量のデータの取得に大きく依存します。場合によっては、これらのデータは人種、性別、家族背景などの要因によって偏っている可能性があり、それが教育に影響を及ぼす可能性があります。アルゴリズムによる偏見に関する懸念は、学校や教室で AI プログラムが果たす役割と、システムの決定が教師や生徒に与える影響によって決まります。たとえば、偏った人工知能教育早期警告システムが学生に及ぼす可能性のある影響と比較すると、偏った教育データが教師の授業準備に浸透し、学生に及ぼす可能性のある影響は、比較的はるかに小さいです。前者は、性別や人種に基づいてグループを不均衡に、あるいは誤って識別する可能性があり、誤った決定につながる可能性があり、本当に支援を必要としている学生が支援を受けられない可能性があり、「わずかな間違いが大きな間違いにつながる」という結果につながります。そのため、マーフィー氏は、これらの人工知能アプリケーション（特に学術早期警告システム）の出力結果は、教育および指導の意思決定プロセスにおける参考としてのみ考慮されるべきであり、結局のところ、豊富な実践経験を持つ教師や管理者の専門的な判断に基づくべきだと主張しています。

教育における人工知能の大規模な応用に対する主な障害は、研究開発のための適切かつ十分なデータの不足、および研究開発資金とプライバシー保護の問題です。通常、関係者がさまざまな科目や学年の学習に関連する人工知能学習アプリケーションに必要な大量かつ客観的で複雑なデータを入手することは困難です。 AI教育ソフトウェアの開発・推進に容易にアクセスして活用できる唯一のデータは、大規模に活用されているオンライン学習プラットフォームやアプリケーションですが、そのデータの規模はまだ比較的小さいです。大規模かつ高水準のデータがなければ、人工知能が教育においてさらなる役割を果たすことは難しいでしょう。必要なデータが利用可能であったとしても、K-12 レベルでの AI 研究開発への資金は、医療、交通、軍事などの他の分野ほど豊富ではないでしょう。

人工知能は遠隔教育において大きな役割を果たしてきたが、今回の流行によって人工知能教育への投資が不十分な状況が必ずしも変わるわけではないかもしれない。開発者は社会の他の分野で人工知能を応用することに多額の投資を行っていますが、教育における人工知能への投資はそれほど強力ではありません。 AI アプリケーション開発者にとって、基礎教育は非常に高価で多くの困難を伴う市場です。主な理由は、可処分予算が少ないこと、プライバシーの尊重や教育的価値志向などの教育分野の特殊な要件、教育行政によって承認された製品の販売サイクルが長いことなどです。以上の理由から、ベンチャーキャピタルや上場企業からの新たな投資によって基礎教育市場における新製品・新サービスが開発されることは、現時点では期待しにくい状況にあります。

社会の他の分野における AI の広範な応用は、最終的には AI 教育に対する一般の人々の態度に影響を与えるでしょう。ヘルスケアや自動車運転など、教育以外の分野での AI アプリケーションに関する一般人の経験や、関連するメディアの報道は、AI 教育に対する人々の見方や態度に影響を与えるでしょう。現在、ワクチン開発、情報保護、人工知能農業など、人工知能の応用に関わる分野は、社会から広く注目を集めると考えられます。このような報告は、AI アプリケーションの安全性と信頼性に対する人々の認識に影響を与え、教育における AI の応用に対する人々の認識と態度に間接的に影響を与えます。

ランド研究所の上級研究員であるマーフィー氏の見解は、現在の人工知能教育に関するアメリカのトップシンクタンクの判断をほぼ代表している。マーフィー氏は、人工知能の教育への応用については保守的な傾向があるが、人工知能教育に関する研究をさらに強化し、「弱い人工知能」の教育への広範な応用を奨励し、人工知能が他の分野で広く深く応用され、最終的に教育分野に伝わるという現象を強調することを提唱している。したがって、現時点では人工知能が教育に与える影響は他の分野ほど大きくはないものの、長期的にはその影響は無視できない。

感染症流行の際、各国で実施された大規模な遠隔授業は、緊急事態に対処するためにとらざるを得なかった一時的な決定であり、客観的に見て人工知能が役割を果たす余地を生み出した。しかし、教育における人工知能の応用は他の業界とは異なります。効果的な教育活動には、教師と生徒の創造性、柔軟性、即興性、自発性が求められます。教師は、日常の学業以外の問題や教室で生じる問題に対処するために、論理的思考、常識、思いやり、共感を働かせる必要があります。今日では、最も先進的な AI 教育システムでさえこの機能が欠けています。感情、態度、価値観など、教育の多くの側面は、データ収集を通じて収集することが困難です。マーフィーの上記の主張は、教育のこれらの基本的な特徴と一致しています。

したがって、ポスト疫病時代の教育発展においては、現在の人工知能技術の限界を明らかにするだけでなく、人工知能が役割を果たせる広い空間にも注目する必要がある。 OECDとハーバード大学の世界教育イノベーション・イニシアチブが実施した調査によると、人工知能の広範な使用は、パンデミック後の時代の教育と指導の運営を維持し、パンデミックによって引き起こされた教育資金のコストを削減する上で依然としてかけがえのない利点があり、イノベーションの新たな空間も切り開くことがわかりました。ポスト疫病時代の教育では、疫病流行中にいくつかの革新的な方法を標準化し、教育分野における人工知能の応用を広く推進する機会を創出する必要がある。