人工知能が教育評価の近代化に貢献

教育評価は、教育の質の継続的な向上を促進する「牛の鼻」として、確立された教育目標に基づき、一定の教育的価値観の指導の下で実施されるさまざまな教育活動、教育プロセス、教育結果を、一定の技術と方法を使用して科学的に評価するプロセスを指します。現在、我が国の教育評価制度には依然として非科学的で不完全な面が残っています。人工知能技術の発展は、教育評価制度改革を全面的に深化させ、新時代の教育評価制度の近代化を推進する好機を提供しています。

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人工知能の高精度化が教育評価指標の多様化に貢献

教育評価は教育の方向性を導く羅針盤です。教育評価は教育の発展の方向性に関係しており、評価バトンの種類によって学校経営の方向性が決まります。知能の向上だけが教育の目的ではありません。我が国の教育目標は多岐にわたります。しかし、長い間、我が国の教育評価における顕著な問題の一つは、単一の評価指標であることです。この問題は、「5つだけ」の現象に具体的に現れています。つまり、教師は学生が優秀かどうかを判断する際に、コースの成績のみを指標として使用し、雇用主は人材を採用する際に、卒業証書のレベルのみを指標として使用し、教育部門は科目評価を行う際に、収録論文数と引用率のみを指標として使用し、大学は専門職の称号評価や賞や表彰を行う際に、人材の「帽子」のみを指標として使用しています。

経済力が弱く、科学技術が未発達な時代には、教育評価指標の多様化にはより多くの人的資源、物的資源、財政資源を費やす必要があるため、教育状況を十分に反映することはできないものの、直感性が高く、収集コストが低く、比較が容易な単一の定量的指標を使用することが現実的かつ運用可能である。現在、人工知能を中心としたデジタル技術の発展により、従来の産業教育からデジタル教育への移行が進んでいます。ビッグデータは、教育と指導、学校管理、教育評価において、古典的な事例を中心とした伝統的な管理段階から、より洗練された科学的な管理段階へと大きな変化をもたらしました。教育活動の基礎であるカリキュラム、測定、評価は、学習者に対するより正確な指導、サービス、開発を実現するために、ビッグデータにさらに依存する必要があります。人工知能の段階では、一方では、インテリジェントな機械や設備が、教育状況に応じてさまざまな評価指標を採用し、正確で包括的な教育評価を実現できます。他方では、教育評価プロセスにおける反復的な活動における手作業を置き換え、教育評価活動の回数と頻度を減らし、多重かつ反復的な評価を回避し、草の根組織や学校の負担を軽減し、より迅速かつ正確になり、教育評価のコストを最小限に抑えることができます。

人工知能の即時性は教育評価方法をより科学的にするのに役立つ

長い間、わが国における教育評価の未解決の問題の一つは、教育評価方法の一方的さです。一方で、従来の教育評価方法は教育活動の結果に重点を置き、教育活動のプロセスを無視しています。他方、評価プロセスは通常、完全に人間によって行われます。教育評価を行う際、人々は自分の価値観や個人的な好き嫌いに影響を受けることが多く、彼らが行う評価は必然的に主観的になり、客観性を保証することは困難です。この問題の存在は、教育評価方法の科学化を緊急に要求しています。

現在では、人工知能の活用により、ビッグデータを活用して生徒の学習状況をその場でフィードバックできるようになり、指導プロセス中に即座に評価できるようになり、指導の正確性と効率性が大幅に向上しています。一部の学校では、「Little Blackboard」アプリも開発・活用しており、教師は授業や課題の終了後に、そのクラスで生徒の採点・評価を行うことができる。学期末には、ビッグデータによって通常の採点状況に基づいて生徒の長所と短所がまとめられ、プロセス重視の評価と結果重視の評価の両方が実現される。 AI により、教育者は論文を迅速に評価し、生徒の課題を採点することもできます。クラウドベースのツールは、オンライン評価の自動化機能を提供し、人工知能を活用して指導タスクを自動化できるため、教師は生徒とのやり取りや一対一のコミュニケーションに多くの時間を費やすことができます。人工知能などのデジタル技術の発展は、学習者中心の学習知能の条件を作り出し、学習者中心のリソース供給と配分を実現し、学習者の多様化と個別化の発達を促進できることがわかります。

人工知能分析機能が教育評価アプリケーションを支援

人工知能技術の応用における膨大なストレージ容量と論理的分析機能は、教育評価情報を最大限に活用するのに役立ちます。長い間、教育評価における3番目の顕著な問題は、教育評価情報の静的な性質、つまり、教育評価情報が一度形成されると固定化され、教育活動において本来果たすべき指導的役割を果たすことができないことです。教育評価情報を静的なアーカイブ記録として扱うだけでは、教育活動のスパイラル展開を導く「生きた」資産にはなり得ません。教育分野における人工知能技術の応用は、教育評価情報の可用性を向上させることができ、大量のデータを長期間保存する能力により、教育評価情報をどのように保存するかという問題を解決できます。

人工知能は、最終的に学生の学習環境を改善し、教師向けにオンラインコースのさまざまな問題を分析できるため、教育評価情報を真に「ライブ」化し、教育評価情報の完全な活用を実現し、教育の質を継続的に向上させることができます。教育評価システムに人工知能技術を応用することで、必ずや大きな潜在力が発揮され、教育評価システムの近代化が徐々に実現され、教育評価システムが我が国の教育において科学的かつ有効な指導的役割を十分に果たし、教育の活発な発展を促進することができるでしょう。