人工知能教師が将来果たす8つの役割

人工知能の急速な発展は目まぐるしく、教育、特に教師への影響は甚大です。人工知能は、退屈で面倒な仕事において人間に取って代わり、仕事の効率を向上させることができます。また、教師が生徒の心、精神、幸福に気を配るための時間とエネルギーを増やし、生徒と対等に交流する時間を増やすことで、生徒の創造性と革新性を高めることができます。

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人工知能の基本原理は、人間の脳の構造や思考方法をシミュレートすることであり、計算知能、知覚知能、認知知能、社会的知能において人間に匹敵するか、あるいは人間を上回ることさえ可能です。しかし客観的に見ると、多くの分野におけるシングルタスクの人工知能は、業界や分野をまたぐと、「弱い人工知能」の特徴を示し始めます。コンピュータ科学者も、未来社会には強力な人工知能や超人工知能が登場することを想像し、予測しています。

ケンブリッジ大学とBBCは、オックスフォード大学のカール・フレイとミシェル・オズボーンのデータを基に、現在の365の職業の将来の「消滅率」を体系的に分析した。その結果、電話セールスマンの将来の消滅率は99.0%、タイピストは98.5%、保険セールスマンは97.0%、一方、芸術家は3.8%、音楽家は4.5%、科学者は6.2%、建築家は1.8%、教師の代替率はさらに低く、わずか0.4%であることがわかった。研究を通じて、教師の社会性、交渉力、人との付き合い方、思いやり、誠実な援助、他者への配慮、創造性、美的感覚など、以下の仕事に含まれるスキルはロボットに置き換えられる可能性が非常に低いと彼らは考えています。

対照的に、簡単な訓練で習得できるスキルのみを必要とする仕事や、大量の反復作業のみを必要とする仕事であれば、そのような仕事はロボットに置き換えられる可能性が非常に高いです。ジョージア工科大学のコンピューターサイエンスの教授であるアショク・ゴア氏は、かつてジル・ワトソンというロボットをティーチングアシスタントとして雇ったことがある。5か月間学生を教えた後、ゴア氏はティーチングアシスタントがロボットであることに気付いた学生が一人もいなかったことに驚いた。

私の考えでは、将来の教育は教師と人工知能の協力共存の時代に入るでしょう。教師と人工知能はそれぞれの利点を活かして、個別教育、インクルーシブ教育、生涯教育、公平教育を共同で実現し、人々の全面的な発展を促進します。将来の教師を位置づけるとすれば、指導と教育の任務を遂行するために協力する「人工知能教師 + 人間の教師」と定義することができます。

人工知能教師が将来担う役割としては、以下のようなものが挙げられます。

自動的に質問を設定し、課題を採点できるティーチングアシスタントになりましょう。

人工知能の教師は、知識グラフと人工ニューラルネットワークに基づいて主観的な質問を自動的に判断することもできます。私たちがかつて実験を行ったところ、人工知能教師が付けた点数と一般教師が付けた点数の一致率は 92.03% にも達することがわかりました。

生徒の学習障害の自動診断とフィードバックのアナリストになりましょう。

生徒の学習上の問題がどこにあるのか、どのように改善できるのかを理解できます。生徒の学習上の問題について記述統計と診断分析を実施し、生徒の学習障害について機械ベースの診断を行うことができます。

問題解決能力を評価し、品質を向上させるコーチになりましょう。

人工知能の教師はテクノロジーを使用して、生徒の知識をシミュレートされたシナリオに統合し、生徒にさまざまな問題の解決を試みさせ、生徒が残したデータを分析することができます。次に、AI教師は順序特性、時間特性、相互作用特性に基づいて体系的な評価を行い、生徒の質を向上させることができます。

生徒の心身の資質を評価し、向上させるためのカウンセラーになります。

人工知能教師は、心理学教師が生徒の異常な行動に注意を払い、生徒のさまざまなネットワークデータを収集して精神的健康を予測するのを支援し、生徒のソーシャルネットワークに基づいて性格と感情の分析を行い、測位技術に基づいて生徒の行動を分析し、言語特性に基づいてリスクを予測し、生徒の精神的健康を監視、警告、介入することができます。学生の「心理マップ」を通じて感情データを収集し、学生にプライベートメッセージングサービスを提供したり、健康医師となって学生の体力を監視・改善したり、学生の健康リテラシーに関する身体監視レポートを作成したりすることもできます。

包括的な品質評価レポートにフィードバックを提供するクラス教師になりましょう。

学生のコアコンピテンシー、教科分野におけるコア知識の習得度など、データに基づく包括的な品質評価により、学生の認知能力、学習スタイル、知識リテラシーの包括的かつ客観的な評価が形成されます。

パーソナライズされたインテリジェントな指導のための指導コンサルタント、および生徒のパーソナライズされた問題解決のためのインテリジェントなメンターになりましょう。学生の質問と回答を集約して専門知識ベースを形成することで、学生の質問を収集し、その背後にある教育的、社会学的、心理学的理由を分析し、知識マップを開発し、優れた教師の解決事例に基づいて、これらの専門知識ベースを学生の「インテリジェントな学習仲間」および学校と家庭での学生の学習のアシスタントにします。

学生の成長と発展のためのキャリアプランナーになりましょう。

学生の学力レベル、能力特性、心理状態、学習行動、センサーデータなどの個人データと、入学・入学方針、専門家の知識ベースなどに基づいてモデルが確立され、学生の自己調整や専門家のアドバイスなどの側面に基づいて、学生の学力開発のための推奨プラットフォームが形成され、学生が成長・発展計画を立てるのを支援し、学生が総合的かつパーソナライズされた発展を達成できるようにします。

精密な教育と研究における相互援助パートナーになりましょう。

人工知能教師は、従来の教師の授業準備、授業観察、授業評価、授業事例分析、授業知識グラフに基づくビッグデータに基づいて、インテリジェントな共同教育研究ツールを形成し、教師と協力してデータ駆動型の精密教育を形成します。人工知能の教師は、パーソナライズされた学習コンテンツを生成および集約するインテリジェントエージェントになることができ、データに基づく教育上の意思決定アシスタントになることもできます。

まとめると、人工知能教師は正式な学習と非公式な学習環境を結び付けることができ、教育はよりオープンになり、ユビキタス学習は徐々に学習の基本的な形態になるでしょう。知識はもはや学校の先生による知識の伝達だけに依存するものではなく、人工知能に支えられた将来の教師の役割は大きく変わります。教師の知識に基づく指導の役割は人工知能に置き換えられ、人々を教育する教師の役割はますます重要になります。教師と人工知能が協力する未来の教育の時代へと進んでいきます。

今日の教育と教師が未来を生きていないなら、将来の生徒たちは必然的に過去に生きることになるでしょう。教師は、生徒の知識欲を刺激し、人工知能の時代に生徒がより革新的になり、より質の高い学習をし、より豊かな内面世界を持つことができるようにする必要があります。

将来、人工知能時代の教育はより幸せで、より人間的なものになるはずです。未来志向の教育は、生徒をより尊重し、思いやり、生徒中心となり、生徒の生涯にわたる幸福と成長の基盤を築くべきです。