教育における人工知能の潜在的な使用例

教育における人工知能の潜在的な使用例は、すでに教育の様相を変えつつあり、生徒の学習を支援し、機会をもたらすために使用される可能性があります。学習者ごとに変更できます。 AI テクノロジーが日常生活においてますます重要になるにつれ、教育も変革しつつあります。

教育における人工知能の潜在的な使用例:

差別化された指導: 人工知能システムは、生徒がタスクをどのように完了するかを監視できます。どれくらい時間がかかるか、それが成功するかどうか。学習者が苦戦している場合はシステムが助け、生徒が成功した場合は、システムがさらに難しい質問を提供して、アクティビティの面白さを保つことができます。この種のリアルタイムのフィードバックは、多くの場合、クラス全体や大学全体ではもちろんのこと、個々の学生に提供することが困難です。人工知能適応学習システムは、学習環境、情報、課題を迅速かつ動的に調整し、学習者がより多くのことを学び、より速く進歩できることが証明されています。このシステムは数学的規則を理解し、人間の監督者からの指示に基づいて前例のない課題にそのアプローチを適応させることができます。

スマート教科書: スタンフォード大学の研究者は、「Inquire」と呼ばれるスマート教科書のプロトタイプを構築し、テストしています。これは、生徒がアプリをどのように操作するかを観察することで、読書中の生徒の注意を追跡する iPad ソフトウェアです。インタラクティブなテキストでは、基本的な用語の説明が提供されており、生徒はタッチまたはマウスでアクセスでき、読みながらマークや注釈を付けることができます。教科書には、トピックに関する各生徒への質問や、さらなる研究のためのアイデアも含まれています。テキストを読解レベルに合わせて変更し、生徒が学習内容を習得するのに役立つ追加の写真、ビデオ、リソースを含めることもあります。

評価の改善: 教育評価は、生徒が教えられていることを学習しているかどうかを教師がどのように判断するかに関係します。従来の評価エッセイ、多肢選択問題、短答問題は 100 年間あまり変わっていません。人工知能は、個々の教師や管理者には見えない学習パターンを発見することで、この状況を変えることができます。 Reach Every Reader は、ハーバード大学教育大学院、MIT、フロリダ州立大学が主導するもう 1 つの評価イニシアチブで、子供たちに読書を教えながら親が交流できる教育ゲームを開発しています。ゲームによっては、大人も子供も現実のキャラクターを演じます。

個人化された学習: 生徒の興味と目標によって学習が決定される場合、これは個人化された学習と呼ばれます。教師は進行役として機能し、生徒は何を、なぜ、どのように学ぶかを決定します。 AI システムを使用して、各生徒の特定の興味に基づいて教育をパーソナライズできます。人工知能適応学習システムは、学習者が失敗しているときを検出し、成功を達成するために追加または代替のサポートを提供します。生徒がトピックやスキルの習得を示すと、AI ツールは学習者をさらに前進させるために、ますます困難なアクティビティやリソースを割り当てます。

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