教室で学問的誠実さを管理するための教師の育成
学問の誠実さは教育の基盤であり、これまでも、そしてこれからも変わりません。その結果、教育者は常に、学生の「不正行為」などの学問上の不正行為に苛立ちを感じてきました。
不正行為は、K-12 の生徒が利用できる技術が普及しているため、今日の情報化時代の副産物であると考える人もいるかもしれませんが、不正行為が何世代にもわたって続いていることを認識することが重要です。
国際学術調査センター (ICAI) の創設者の一人であるドナルド・マッケイブ博士は、長期にわたって 24 校の高校の生徒 70,000 人を対象に調査を実施しました。その結果、次のことが明らかになりました。
- 学生の58パーセントが盗作を認めた。
- 学生の64パーセントがテストでカンニングをしたことを認めた。
- 学生の95パーセントが何らかの不正行為に関与したことを認めた。
盗作に関して、マッケイブ博士は著書「大学での不正行為：学生が不正行為をする理由と教育者ができること」の中で、不正行為をしたことがある調査対象の学生の60％以上がデジタル盗作を「些細なこと」と考えており、事実上、不正行為ではないと信じていたと書いている。
これらの統計を念頭に置いて、学生が生成型人工知能 (AI) 共同執筆ツールを利用して、独創的な考えを 1 つも生み出さず、完全な文章を 1 つも作成せずに完全な課題を作成できるようになった今日、教育と学習が何を意味するのかを検討する必要があります。
私たちが最近実施した調査では、大多数の学区、具体的には 90% が、AI の約束、可能性、脅威に対して、AI サイトをフィルタリングしてその利用を制限するだけで対応していることがわかりました。このアプローチは長期的な解決策として意図されたものではありません。むしろ、学区はまず、AI アプリケーションが学生と教育者に最大限の利益をもたらす方法をより深く理解しようと努めています。
AI 導入の曲線は、私たちが準備を整えるまで止まることはありません。2022 年 11 月の ChatGPT の「デビュー パーティー」から 1 年が経とうとしています。過去 11 か月間で、私たちは 1 つの重要な真実を学びました。それは、AI は今後も存在し続けるということです。
一般的に、学区は AI を次の 3 つの異なる方法で考慮する必要があります。
- 教育と学習
- 学習者の関与
- 管理の効率化
これらのカテゴリでは、K-12 教育に AI を取り入れ、必要な整合性基準を維持しながら教室で AI テクノロジーを効果的に管理するためのスキルとツールを教師に提供するためのベスト プラクティスを以下に示します。
AIの使用に関する明確なガイドラインを策定し、周知する
明確なガイドラインとポリシーを作成することは、学生、教師、その他のスタッフが生成 AI の適切かつ責任ある使用を完全に理解するために不可欠です。他のガイドラインと同様に、AI ポリシーを孤立して作成すべきではありません。具体的には、教師とカリキュラム設計者を AI の使用規則の提案に含める必要があります。
指導教員は、生成型 AI アプリケーションが機会と限界の両方の観点から総合的な学習環境にどのように適合するかについて、状況に応じたガイダンスを提供する必要があります。教師やその他の関係者は、学生データのプライバシー、潜在的な偏見、AI ツールに関連する誤報などの倫理的考慮事項についても、十分な意見を述べる必要があります。対話を促進することで、関係者全員が AI の肯定的な使用を理解し、どのようなアプリケーションが学術的誠実性ポリシーに違反すると見なされるべきかを理解できるようになります。
生徒データのプライバシーとユニバーサルな接続性を確保
AIアプリケーションに関する議論を、教室内での出来事を超えて広げていきましょう。生徒データのプライバシーとユニバーサルな接続性という2つの極めて重要な考慮事項があります。まず、学区はウェブコンテンツフィルターを活用し、生徒のデータ権利を侵害して安全を脅かす可能性のあるすべてのアプリケーションを積極的にブロックする必要があります。次に、学区はLightspeed Digital Insight™のようなEdTechソリューションを活用し、データプライバシーに関する利用規約の変更を監視すべきです。
最後に考慮すべき点は、AIが「デジタルデバイド」と接続性に与える影響です。例えば、有料で提供される生成型AIアプリケーションは、デジタルアクセスの格差を悪化させるだけです。さらに、キャンパス外からのインターネットアクセスは公平とは程遠い状況です。連邦通信委員会（FCC）の報告によると、約1,700万人の児童が自宅でインターネットにアクセスできない状態にあります。「宿題ギャップ」とも呼ばれるこのデジタルデバイドは、学区内の恵まれない層に深刻な影響を与えています。簡単に言えば、デジタル格差の一形態であるデジタルデバイドは、あまりにも多くの生徒を明らかに不利な立場に置いています。生徒にとって公平な競争の場を提供し、デジタルデバイドを解消するためには、すべての生徒が公平にアクセスできるよう、必要なハードウェアとソフトウェアのインフラを提供する必要があります。
学術誠実性ポリシーを更新する
間違いなく、テクノロジー アプリケーションは学術ポリシーに影響を与えます。AI アプリケーションがますます主流になるにつれて、学区の学術誠実性ポリシーに注意を払う必要があります。ポリシーで AI アプリケーションの使用とその結果を明確に定義してください。ほとんどのポリシーには不正行為の例が含まれています。特定の AI 関連のインスタンスで更新されていることを確認してください。
更新されたポリシーができたら、それを学区全体に一貫して確実に伝えるようにしてください。学期や年度の初めに一度だけ「散布して祈る」アプローチよりも、定期的なリマインダーの方が効果的です。
AIツールについて地区職員をトレーニングする
スタッフ、特に指導教員が、最も人気のある生成 AI アプリの機能と潜在的な用途に精通していることを確認します。生成 AI ツールで何が達成できるかを理解し、その限界とできないことを認識することで、一貫した期待を確立し、学区全体での懸念に対処できます。この理解により、AI ツールをカリキュラムに統合することに関して、情報に基づいた決定を下すこともできるようになります。
ただし、教師のトレーニングを、生徒の学習補助として生成 AI アプリケーションを使用するだけに限らないでください。教師の役割における効率性と効果性を高めるために AI ツールを活用するためのトレーニングを同様に重視してください。これには、生徒向けのカスタマイズされた学習評価や授業計画の作成、保護者とのコミュニケーションの管理などのタスクが含まれます。
生成 AI ツールの分野は急速かつ動的に進化しているため、トレーニング資料とコースが定期的に更新され、地区のスタッフが年間を通じてアクセスできるようにする必要があります。
AI技術を統合するカリキュラムの改訂
学習スタイルと、もちろん生成 AI ツールを含む利用可能なデジタル学習テクノロジーを考慮しながら、コースを設計します。ChatGPT のような生成 AI ツールは、学生主導の創造性を促進するための出発点として、素晴らしい触媒として機能します。
ジェネレーティブ AI アプリが教師と学習者のインタラクションに価値をもたらし、学生の学習成果を向上させる具体的なユースケースの特定に教員を参加させます。理想的には、学生がジェネレーティブ AI を活用して学習プロセスをサポートし、促進する必要があります。ただし、学生がジェネレーティブ AI やその他のテクノロジーに過度に依存しないように、カリキュラムを調整することが重要です。
ますます多くのコースワーク、特にオンライン コースでは、ディスカッション ベースの課題 (DBA) が必須となり、学生は自分の能力を駆使して、コースのトピックや概念について他の受講者と有意義なディスカッションを行う必要があります。ChatGPT やその他のツールは、予備課題の初期支援を提供する場合がありますが、DBA では知識と主題の専門知識を独自に証明することが求められます。
学生に適切なAIの使用を指導する
教師に、最新の生成 AI ツールとそれを教育に取り入れる方法を定期的に指導します。また、学習プロセスでこれらのツールを倫理的に使用する方法について学生がトレーニングを受けられるようにします。トレーニングを学術的誠実性ポリシーにリンクし、AI の適切な使用例と不適切な使用例の両方を示します。
学習と継続的な改善に取り組む
前述のように、技術の進歩が急速に進むため、学区のスタッフに対する継続的な専門能力開発とサポートが必要です。カリキュラム設計と日常の教育実践の両方で AI ツールを効果的に活用する方法についての全体的な理解を深めるために、トピック別の教員ワークショップを定期的に実施してください。さらに、生成 AI が学習環境に与える影響について、生徒、保護者、教師から定期的にフィードバックを収集するようにしてください。
教室では、教師は生成 AI アプリに対する生徒の関与を積極的に監視する必要があります。このプロセスを促進するには、Lightspeed Classroom Management™ などのツールを活用します。生徒にカウンセリングと指導を提供し、AI によって生成された出力をより適切に解釈し、学区の学術的誠実性ポリシーに沿った方法でそれを適用できるように支援します。
結論
ジェネレーティブ AI は現在、K-12 分野で最も話題になっているトピックですが、他のトレンドと同様に、おそらく過ぎ去っていくでしょう。経験豊富な教育者であれば、1970 年代に 4 機能電子計算機が大量に導入され、その数年後には高度な科学関数計算機が続いたことを覚えているでしょう。また、わずか 1 世代前に学生向けにノートパソコンが導入されたことも覚えているでしょう。
教育者は、導入時にこれらのテクノロジーを学習し、適応する必要がありました。1 年足らずで生成 AI が急速に成長したことで、教育者の間で不安が高まっています。しかし、上記のベスト プラクティスに従うことで、学区は生成 AI の課題を克服し、生徒の学習成果を向上させるという本来の目的に戻ることができます。
