生成 AI とは何ですか? また、教育者にとってなぜ重要なのですか?

時には恐れられることもありますが、テクノロジーは私たち人間にぴったり合うものであることがよくあります。もちろん、テクノロジーは人間がそれを生み出すことに依存しています。テクノロジーが生み出されれば、適切に適用されれば、人間の生産性と効率性が向上します。この相乗効果は、火の出現から車輪の発明、そして今日に至るまでのあらゆるテクノロジー、そして人工知能 (AI) の発明まで、見てきました。

AI とは、外部環境とのやり取り、知覚、推論、問題解決、意思決定、さらには散文、音楽、画像などの創造的な制作など、人間の脳のような認知機能を実行する機械の能力です。私たちの多くは、多くの場合、気づかないうちに、何年も AI を搭載した機械とやり取りしてきました。Siri、Alexa、Google などの音声アシスタントへのすべての口頭リクエストは AI に依存しており、Web サイトをナビゲートするときにポップアップ表示されるチャットボットの多くも同様です。

応用AIは、人工知能を日常のシナリオに適用するものであり、急速に進化しています。最近では、 チャットGPT そして GPT-4 人工知能は主流となり、生産性、品質、効率性を向上させる可能性を秘め、ビジネスと教育の両方に大きな影響を与えています。しかし、誤って使用されると、まさにそのツールが大きな脅威となり、信頼を損なうことになります。

生成AIとは何ですか?

ジェネレーティブ AI は既存のデータから学習し、トレーニング データの特性を反映しながらもそれを繰り返さない新しいコンテンツを大規模に生成します。その結果、ジェネレーティブ AI は画像、ビデオ、音楽、音声、テキスト、ソフトウェア コード、製品デザインなど、多種多様な新しいコンテンツを生成できます。

生成 AI はどのように機能しますか?

生成 AI はプロンプトから始まります。たとえば、ChatGPT は会話テキスト プロンプトに応答して新しいコンテンツを生成します。他のソリューションのプロンプトは、テキスト、画像、ビデオ、デザイン、音符、またはシステムが処理する任意の入力の形式をとります。

その後、大規模言語モデル (LLM) が引き継ぎます。ChatGPT を駆動するもののようなこれらの LLM は、膨大な量の記述言語とテキスト データを認識、生成、翻訳、要約できるように、ディープラーニング アルゴリズムを通じてトレーニングされています。

元のプロンプトを取り込んだ後、生成 AI プラットフォームのアルゴリズムは、エッセイ、数学の解答、さらには「ディープフェイク」ビデオなど、さまざまな形式で新しいコンテンツを提供します。急速に進化するこの分野の最近の新機能により、ユーザーは、その後に生成されるコンテンツに反映させたいスタイル、トーン、声、その他の要素に関するフィードバックを使用して、最初の結果を改良できるようになりました。

学校における生成型 AI のユースケースとメリット

ジェネレーティブ AI は 2022 年後半に爆発的に普及し、それから 1 年も経たないうちに、教育分野におけるその潜在的な応用範囲は無限に広がっているように見えます。おそらく最も有望なのは、生徒ごとにパーソナライズされたインタラクティブな学習コンテンツと体験を作成できる可能性です。

教育における生成 AI の多くの使用例の一部を以下に示します。

• 生徒の現在の理解度や達成度に基づいて質問を生成します。
• リアルタイムのフィードバックと評価を提供し、生徒と教師が活用できる強み、改善できる機会、必要な追加のサポートニーズを特定できるようにします。
• 生徒の適性とパフォーマンスの評価レベルに基づいて、パーソナライズされた適応型レッスン プランを作成します。
• ゲームやシミュレーションなどのインタラクティブな学習アクティビティを開発し、さまざまな科目にわたって生徒の興味を引き付けます。
• 生徒の問題解決と学習を加速させるために、段階的なヒントと提案を提供します。
• 教師が保護者に送信する電子メールやその他のメッセージを生成します。

学区とその教育リソースに関しては、生成 AI は教師のアシスタントとして機能し、個別化されたリアルタイムのフィードバックを提供し、あらゆる教育レベルでの教育能力を拡大する可能性があります。

もちろん、生成 AI が教育者にもたらすメリットの裏側には、テクノロジーの限界、課題、認識されている脅威が存在します。

教育における生成型 AI の限界と課題

あらゆる有益なテクノロジーと同様に、生成型 AI にも限界、課題、悪用される可能性が伴います。主な懸念事項は、生成される教育コンテンツに偏りが生じる可能性があることです。プラットフォームのアルゴリズムは、トレーニングに使用したデータの品質 (偏りのなさ) に応じて品質が左右されるからです。その結果、固定観念や偏見を永続化、または増幅させるような教育資料が作成される可能性もあります。

さらに、生成 AI システムは非常に革新的で強力ですが、現時点では、教師と生徒がうまく提供できる創造性、独創性、洗練性、そしてある種の「je nais se quois」が欠けています。生徒と教師はどちらも「既成概念にとらわれずに考える」創造性を持っていますが、生成 AI プログラムは、提供されたデータによって制限されます。

そして、もちろん、 デジタルデバイド 教育における生成型 AI によって、テクノロジーに容易にアクセスできる学生とアクセスできない学生の間の格差は拡大する可能性があり、十分なサービスを受けていない学生や少数派の学生に悪影響を及ぼす可能性があります。また、学生のデータ セキュリティ、プライバシー、オンラインの安全性に対する脅威も常に存在します。

しかし、教育における生成 AI の最大の課題は、この技術の非倫理的な使用の脅威である可能性があります。当然のことながら、盗作、つまり他人の作品やアイデアを自分のものとして流用する行為が主な懸念事項です。しかし、生成 AI を頼りにすることの課題はもっと根深く、生徒がすぐに答えを出すためにこの技術に頼りすぎると、批判的に考え、問題を解決する能力が阻害されるという脅威があります。

教育における生成型AIの前進

疑いなく、生成型 AI は教育を変革する可能性があります。しかし、マーベルのスパイダーマンの格言にあるように、「大いなる力には大いなる責任が伴う」のです。学区がテクノロジーを活用した教育の最先端を維持することは重要であり、コミュニティに対するその責任は今から始まります。

まず、学区は新興技術を明確に理解した上で政策を立案する必要があります。残念ながら、 推奨されるベストプラクティス したがって、学区はK-12の全範囲にわたって協力してAIを開発する必要がある。 規範.

政策によって教育カリキュラムが形作られるようになるが、まずは教育者に AI とは何か、AI ではないものは何か、AI を学習に効果的に活用するにはどうすればよいかを教育者に教える必要がある。管理者、教師、生徒はいずれも、AI 生成コンテンツの不適切な使用を識別するために、高度なメディア リテラシーとデジタル シティズンシップを身につける必要がある。

その点では、無駄にする時間はない。 ウォルトンファミリー財団の調査が発表 2023年5月、教師の51％がリリースから数か月以内にChatGPTを使用したと報告し、40％が少なくとも週に1回は使用していました。同じ調査で、生徒の75％がChatGPTが学習を早めるのに役立つと信じており、教師の73％も同意しました。

第二に、教育委員会は生成AIアプリの使用状況を効果的に監視し、意思決定者がソリューションがどのように使用されているか、またそれをカリキュラムにどのように組み込むのが最適かを理解できるようにする必要があります。 ライトスピードフィルター™と ライトスピードデジタルインサイト™はそれらの答えを提供することができます。

適切な EdTech ソリューションは、教師や生徒が使用している生成 AI アプリを追跡できるだけでなく、学校が最も効果的なアプリを特定し、カリキュラムや教育者の専門能力開発トレーニングの決定にそのアプリをどのように組み込むかについて情報に基づいた決定を下せるようにします。Lightspeed Digital Insight のような包括的なソリューションにより、学校は生徒のデータを保護しながら生成 AI アプリの使用状況を監視できます。

最後に、学区は、K-12 のすべての生徒にデジタル リテラシーとデータ倫理を教えることに全面的に取り組まなければなりません。AI の精霊は瓶から出てしまい、二度と戻ることはありません。生徒が効果的かつ安全に AI 空間を探索できるように、カリキュラムを開発して展開する必要があります。さらに、彼らの教育には、生成 AI やその他のテクノロジー ツール (AI ツール) を使用して情報を操作する方法や、AI データの正確性と偏りを評価するだけでなく、高いレベルの整合性を維持し、AI の出力を倫理的に使用することに私たち全員が熱心に取り組まなければならないことを含める必要があります。

結論

生成型AIが今後も発展を続け、最終的には教育の定番となることはほぼ間違いありません。しかし、学区、教師、そして生徒は皆、この技術を責任を持って倫理的に活用する方法を学ばなければなりません。新たな方針や指導法の確立に加え、この技術が効果的に統合され、同時に接続性、プライバシー、そして安全性を確保するために、ITインフラを強化する必要があります。

AI関連のリソースについては、国際教育技術協会（ITSE）をご覧ください。 AIフォーカスページさらに、Lightspeed Systems とつながり、AI に関する洞察を共有してください。