AI研究 | 陸宇：人工知能はオンライン教育を改善する大きな可能性を秘めている

工業情報化部科学技術庁は、感染予防・抑制に努め、感染拡大を阻止するために、「人工知能の力を十分に発揮させ、新型コロナウイルス肺炎の流行と戦うためのイニシアチブ」を発表し、流行期間中の仕事と生活の秩序ある発展を確保し、AI教育リソースを開放し、オンライン教育を支援し、「授業を中止しても学ばない」実施を推進するよう努力すべきだと指摘した。全国の小中学校も、さまざまなオンライン教育プラットフォームを通じて、オンライン教育や研究活動を積極的に組織し、実施しています。オンライン授業の全面実施は教育現場における感染拡大防止の重要な対策だが、早急に解決すべき問題点も数多くある。

1. オンライン教育の問題点

1. オンライン教育の知能を向上させる必要がある

オンライン学習中に学生が時間通りに質の高い学習ができるかどうかは、オンライン教育の有効性と質を確保する鍵となります。オンライン学習では、生徒の参加レベルを効果的に監視・管理することが難しく、同時に、オフライン授業と比​​較して、教師が授業後の採点を行うことも難しくなります。たとえば、現在、ほとんどの教師は生徒に宿題を写真に撮って教育プラットフォームにアップロードすることを要求しています。授業後、教師は標準回答を比較し、オンライン画像注釈または紙とペンで各生徒の宿題の問題を記録し、それらを1つずつ教育プラットフォームにアップロードするか、生徒に直接フィードバックを与えます。採点プロセス全体は、一方では教師の作業負荷を増加させ、他方では生徒の学習とコミュニケーションの効率を低下させます。さらに、現在のオンライン教育リソースは品質がまちまちで、システムでは正確な推奨や選別ができないため、学生は「情報過多」や「知識の散漫」などの問題に直面することになりやすく、学生の熱意や学習成果に悪影響を及ぼします。

2. インタラクティブ性と状況認識を強化する必要がある

オンラインでの教育と学習のプロセスは、多くの場合、時間と空間の分離状態にあります。教育と学習は空間的に分離されているだけでなく、時間的にも非同期の特性を持つことがよくあります。リアルタイムのライブ授業でも、双方向性が低い、生徒の参加率が低いなどの問題があり、ネットワークの反対側にいる教師が生徒の学習状況をタイムリーに把握し、それに応じた指導介入を行うことは困難です。同時に、オンライン教育は単純な教室での指導ではなく、オフラインの教室での指導とは異なる指導戦略も必要です。小学生の場合、年齢が若く自制心が弱いため、オンライン学習では、教育プロセスの双方向性と楽しさを高める必要があります。一方、中学生の場合、自制心が強いだけでなく、自律性も高いため、コンテンツの緊張感や臨場感に欠けるコースコンテンツは、魅力的になりにくいのが普通です。現在、さまざまなオンライン教育プラットフォームでは、このような技術的および機能的なサポートを提供することが困難であり、教育プロセスにおけるインタラクティブ性と状況認識機能を強化する必要があります。

3. 家庭教育のための臨時補助

疫病の状況下で、学生たちは長い間、家庭環境で勉強しており、家庭教育の重要性も大幅に高まっています。親は子供たちの教育と心理カウンセリングに対してより多くの責任を負う必要があります。しかし、多くの親は、関連する専門知識を持たず、子育ての知識や理論について盲点や誤解を抱いており、また、仕事が忙しくて、子どもの成長に生じるさまざまな問題を放置しがちです。したがって、家庭教育の質を向上させ、道徳教育の分野で家庭教育の解決策を模索し、家庭と学校の協力と共教育の良いモデルを形成することが急務です。

2. 人工知能はオンライン教育の問題点を解決する大きな可能性を秘めている

1. オンライン教育の知能化の向上

インテリジェント教育システム (ITS) を推進することは、オンライン教育のインテリジェンスを強化する効果的な方法の 1 つです。最も初期のインテリジェントガイダンスシステムは、1990年代にまで遡ります。このシステム設計には、教育学と認知科学の理論が組み込まれており、自動質問生成やスキャフォールディングフィードバックなどのオンライン教育サービスを学生に提供できます。同時に、インテリジェント ガイダンス システムは、組み込みの学習者モデルを利用して、生徒の認知状態の変化を追跡し、リアルタイムで更新します。長年の研究開発を経て、インテリジェントガイダンスシステムはさまざまな科目の指導においてその有効性を実証しました。オンライン教育のインテリジェントなニーズに応えて、インテリジェントガイダンスシステムは、次の機能を実現できます。まず、学習者の多次元モデリングを実行し、学習者の認知状態に基づいて高品質の学習リソースを正確に推奨できます。次に、教育の特性に適合したユーザーインタラクションインターフェイスを設計して、学生の関心と使用頻度を高めます。最後に、教師のレビューなどの複雑な側面に対して効果的なソリューションを提供できます。人工知能技術の発展に伴い、インテリジェントな教育指導システムは、より複雑で学際的かつオープンな主題の知識とリソースを徐々に表現し、正確な注釈と推奨事項を提供できるようになり、自然言語処理技術は、システムが対話を通じて教育のやり取りを直接実行できるように支援します。データマイニングやディープラーニングなどの技術は、教育の膨大なプロセスと評価データを分析し、より普遍的に適用可能な多次元学習者モデルと自動採点モデルを確立します（図1を参照）。北京師範大学が開発したインテリジェント数学指導システム「Radar Mathematics」を例にとると、教育データマイニングや知識追跡などの主要技術を使用して、学生の数学学習プロセスと知識習得状況を正確に診断し、公式やテキストに対する学生の答えを自動的に採点します。システムは診断とレビューの結果に基づいて、学習者に自動フィードバックと高品質の学習リソースの推奨を提供できます。同時に、認知マップなどの知識可視化手法を通じて、パーソナライズされた学習ナビゲーションと動的な学習パス計画サービスを提供し、段階的にパーソナライズされた学習ステータスレポートを生成して、さまざまな認知段階の学生がオンライン学習できるように支援します。

図1 ディープラーニングと主題領域知識に基づく学習者モデル

2. インタラクティブ性と学習コンテキストの認識を高める

人工知能技術をベースにした教育サービスロボットは、教育のインタラクティブ性と学習の文脈認識の向上に効果的に役立ちます。教育サービスロボットは通常、教育プロセスに直接的なインテリジェント支援サービスを提供し、サービスプロセス中に家庭教師、学習パートナー、監督者などの複数の役割を果たすことができます。このうち、メンター役割とは、ロボットが教師のアシスタントとして機能し、学習者にターゲットを絞った教育リソースとスキャフォールディングフィードバックを提供することを指します。学習パートナー役割とは、ロボットが学習パートナーとして学習者の学習プロセスに参加し、協調学習を実施し、感情的なサポートを提供することを指します。スーパーバイザー役割とは、ロボットがスマートセンサーやウェアラブルデバイスなどのハードウェアと評価ベンチマークモデルを通じて学習者の知識、心理的および身体的状態を監視することを指します。北京師範大学が開発した知能教育ロボット「スマートラーニングコンパニオン」を例に挙げてみましょう。このロボットは、自然言語処理技術に基づいて、教育目標に基づいた質疑応答や対話などの人間とコンピュータのインタラクション機能を構築しています。感情コンピューティングとコンピュータビジョン技術を使用して、学習者の感情と集中力をリアルタイムで推定し、学習状況の認識を実現します。これを基に、ロボットには 5 つの典型的な教育アプリケーション モードがあり、学習者がさまざまな段階で教育目標を達成し、自律性、能力、帰属意識などの側面で学習者の心理的ニーズを満たすのに役立ちます。この教育用ロボットは、2019 年の国際人工知能合同会議 (IJCAI) で賞を受賞しました。

3. 暗黙の家庭教育知識を明示化する

教育の本質的な魅力は、人を教育することです。子どもの成長過程でよくある問題に直面したとき、親は教育学や心理学などの重要な知識を理解していないため、どこから手を付けてよいか分からず、途方に暮れたり、無礼な介入をしたりすることが多々あります。特に防疫期間中、学生たちは精神的に未熟なため、さまざまなプレッシャーに直面しており、親たちはそれに対処する歴史的経験がなく、科学的な方法による指導も不足している。マイケル・ポラニーの知識理論によれば、教育知識は明示的教育知識と暗黙的教育知識に分けられます。明示的教育知識とは、文章や図表などで表現できる明確な知識のことであり、暗黙的教育知識とは、言葉で簡単に表現できない、主観的な経験や理解に基づいて獲得された知識のことです。一般的に言えば、教育に関する暗黙知は明示的知識よりもはるかに大きく、経験と思考を通じて獲得された知識のほとんどは暗黙知です。したがって、家庭教育では、教育の分野における暗黙知の明示化が求められます。人工知能技術の発展は、上記の問題を解決するための新しいアイデアを提供することができます。一方では、ナレッジグラフ技術は、教育分野における中核概念とその相互関係を表現し、これに基づいて効果的な推論を実行し、教育問題の潜在的な原因を突き止め、パーソナライズされた教育のための正確なドメイン知識モデルを提供することができます。他方では、自然言語処理などの技術に基づいて、自然言語対話を通じて教育問題のインテリジェントな診断と自動相談を実現できます。北京師範大学が開発した「AI Good Teacher」教育支援システムを例に（図2参照）、教育分野における約1万件の優れた事例に基づいて、対象を絞った教育知識グラフを設計・構築しました。これを基に、タスク駆動型対話システムは、対話状態の追跡や対話戦略の学習などの主要なステップを通じて、現在親が直面している子育ての問題に関する多段階の情報収集を完了し、対応する子育て戦略や関連事例を提供することができます。人工知能技術の助けを借りて、家庭教育と親は子供を教育する意識を確立し、教育知識を習得し、子供の教育能力を向上させることができます。

図2 「AI Good Teacher」教育支援システム

最後に、私たちは、現在行われている大規模なオンライン教育は、疫病に対する緊急対応であるだけでなく、「人工知能+教育」の分野における重要な発展の機会でもあると考えています。人工知能技術は、教育のさまざまなシーンに統合する必要があり、特に、現在のオンライン教育におけるさまざまな問題点に細心の注意を払って解決し、独自の利点を十分に発揮し、パーソナライズされた高品質のオンライン教育をサポートするソリューションに貢献する必要があります。