AIGC 教育業界パノラマ レポート: AI ティーチング アシスタントと家庭教師が実現し、学習マシンが新たなチャンスをもたらす

1 年間の迅速な反復を経て、業界は、どの業界に生成 AI が最初に導入されるかについて、すでに答えを持っています。

教育分野は、OpenAI によって主要なアプリケーションの 1 つとして挙げられているだけでなく、国内の大手模型メーカーのレイアウトの重要な方向性にもなっています。

生成 AI テクノロジーの進歩により、人間による大規模モデルとのインタラクションが増加していることが実証されています。大型モデルは訓練を通じて人間の考え方を学び続け、人間も大型モデルとの対話の中で新たなインスピレーションや知識を得る。

この過程は教育が目指すべき姿であり、「教え学ぶ」の体現でもあります。生成 AI は教育との親和性が高く、教育は優れた応用分野となります。

着地点を決めた後、より重要なことは、テクノロジーと教育をどのように組み合わせて後者に力を与える役割を達成するかです。

AIGC は教育を強化し、過去 1 年間にどのような成果を達成しましたか? AIGC は教育をどのように破壊するのでしょうか?将来、生成AIの発展により教育にどのような新たなトレンドが生まれるのでしょうか？

「AIGC教育業界パノラマレポート」では、Qubitシンクタンクが業界内外の交流を経て体系的にレビューしました。

核となる視点は次のとおりです:

• 大規模な教育モデルが産業基盤となり、「AI ネイティブ」の考え方が業界のあらゆる側面に浸透しました
• AIインテリジェンスは「パーソナライズされた学習」を支援します 「プフイ、各生徒には自分専用の AI 家庭教師がいます。
• AI インテリジェント エージェントが教師アシスタントに変身し、教師が能力を完全に向上させるのを支援します。
• 学際的な理解が高度に構築されます。大規模教育モデルのレベルの機能、それがモデル層プレーヤーの中核となる競争力になります
• 教育大規模モデルはマルチモダリティに向けて進化しており、ランディング製品は豊富になる傾向があります
• 今後 3 ～ 5 年で、AI PC が主流のハードウェア製品となり、GenAI XR が教育を革新する能力を強化します。
• AI インテリジェンスの「具体的な」開発、人間性を実現するためのインテリジェントなブレイン コンピューター インターフェイスの具体化コンピュータの統合

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具体的な詳細を 1 つずつ見てみましょう。

教育テクノロジー分野は生成 AI を全面的に受け入れています

生成 AI は私たちを AI2.0 時代に導きます。 AIは膨大なデータを学習することで驚くべき生成能力を発揮し、その答えは人間の言語コミュニケーションに即し、人間の思考意識をある程度刺激することができます。

教育テクノロジーの分野において、最も直感的な変化は「AGI」製品です。学習機械から APP、スマート ティーチングまで、教育テクノロジー分野では GPT 製品をある程度利用できます。

2023 年 5 月から 6 月にかけて、iFlytek の Spark コグニティブ大型モデルを搭載した AI 学習マシンの流通総額は、それぞれ前年比で 136% と 217% 増加しました。昨年のダブル イレブンで JD.com と JD.com が最初に選んだ天猫のデュアル プラットフォーム販売チャンピオン。

#教育という大きなモデルが業界の基盤となり、「AI ネイティブ」という考え方が業界のあらゆる側面に浸透しました

K-12 グループの AI 学習マシンが完全に市場に導入されました

学習マシンは、国内市場でユニークな教育テクノロジー製品です。大規模モデルのサポートにより、学習機械はユーザーに付加価値を提供することで売上の回復を達成しました。

製品の観点から見ると、中国で AIGC 教育を行う場合、ほとんどの大企業は、ユーザーに付加価値を提供することで製品の売上を増やすために、学習マシンに大型モデルを装備することを選択します。

学習機械トラックは現在競争が激しく、生成 AI の出現により、学習機械に対する新たな競争障壁が築かれることが予想されます。

ユーザーの観点から見ると、学習マシンの対象者は幼稚園から高等学校までの人々です。このグループの人々のために喜んでお金を払うのは、彼らの両親から来ています。

小学校では、親は子どもの興味の発展を重視しますが、中学生では、親は製品が子どもの学力を向上させるかどうかを重視します。

言語学習アプリの製品エクスペリエンスがアップグレードされ、市場からのフィードバックが予想以上に良好です

言語学習アプリは海外市場で好成績を収め、主要な製品を提供していますGPT4が統合されました。国内言語の APP も大規模なモデルにアクセスでき、生成 AI テクノロジーによるインタラクティブな質疑応答は、前世代の製品と比較して大幅に改善されました。

製品の観点から見ると、ソフトウェアを通じて AIGC 教育トラックに参入する企業は、一般的な大規模モデルにアクセスし、APP 製品を中心としたトレーニングの微調整に自社の蓄積された教育データを使用します。

このタイプの製品は、アップグレードされた対話エクスペリエンスにより、教育で使用される大型モデル製品の中で最も肯定的な市場フィードバックを得ています。

視聴者の需要という観点から見ると、現在は大学生や会社員が中心となっています。この層の中でも、大学生は成績を上げる必要があるが、会社員は成績を上げる必要がなく、語学学習はどちらかというと仕事上のニーズや興味から外れている。これら 2 つのグループの人々にとって、ユーザー維持率が鍵となります。これに基づいて、製品設計ではユーザーエクスペリエンスとマーケティング戦略にさらに注意を払うようになります。

生成型 AI は教育改革の新たな原動力となっています

教育とテクノロジーの組み合わせには長い歴史があります。 1990 年代のインターネットの台頭により、オンライン教育の時代が始まりました。 21世紀に入り、海外の教育現場ではインテリジェントシステムの導入によるアダプティブラーニングが注目を集めています。 2010年以降、人工知能技術の発展に伴い、教育現場でもナレッジグラフなどの技術が活用されるようになりました。

あらゆる段階で、教育は現在のテクノロジーと組み合わされて、教育が直面する問題を解決します。

生成型 AI の時代において、テクノロジーと教育の統合は、教育の 2 つの中心的な役割である教師と生徒に破壊的な影響を及ぼしています。 AI はエージェントという新しい形で教師と生徒の日常生活に組み込まれ、教育と学習の支援を提供することに基づいて彼らの学習と勤務状況を変化させます。

AI と教育の組み合わせにより、テクノロジー企業が教育市場で占める割合も増加しており、生成 AI 機能が新たな競争ポイントとなっています。

AI インテリジェンスは「パーソナライズされた学習」を包括的に支援し、各生徒には専用の AI 講師が付きます

AI インテリジェンスは生徒にパーソナライズされた学習を提供します 専門的な指導：主に放課後の段階に反映され、効果的に1対1の学習と個別指導を実現できます。

生成型 AI の時代において、教育者にとって最大のチャンスは、適応教育の普遍的なメリットです。

生成 AI が登場する前は、教育分野でのパーソナライズされた学習の利用は非常にコストがかかる問題であり、学校や家庭には高度なハードウェア機器とより多くの教師、そして教育現場に高い要求が求められていました。

生成型 AI の出現後、AI エージェントの開発は手の届くところにあり、AI エージェントは各生徒のパーソナル アシスタントとして機能し、いつでもどこでも生徒の学習に同行できます。

AI インテリジェント エージェントは教師のアシスタントに変身し、教師の能力向上を支援します。

ツールの使用という点では、AI インテリジェント エージェントは教師の学習コストを削減し、ほぼゼロのしきい値使用量を提供します。作業プロセスでは、AI エージェントは教師がコースウェアをより効率的に作成したり、教育デザインのアイデアを提供したりするのに役立ちます。

AI エージェントは教師の生産性をある程度解放します。教師のより多くのエネルギーを生徒の読み書き能力の向上に使用できます。教師の責任は、指導と疑問の解決から人々の教育へと徐々に移行し、焦点は集中から拡大されます。生徒のパフォーマンスに注意を払い、生徒の精神状態に注意を払う。

変化と課題が共存する

教育用の大規模モデルは、実装プロセス中に主に 3 種類の課題に直面します:
1) データ品質、2) 錯覚質問；3）価値観の一致。

課題 1: 高品質のデータの欠如により、モデルの一般化が不十分になります

繰り返しのコンテンツが多すぎる、低品質の記事など、低品質のテキスト データは、影響を与えるだけでなく、モデルトレーニングの効果だけでなく、コンピューティングパワーの無駄遣いも引き起こします。

教育データ、特に指導行動データへのアクセスが限られており、高品質の教育注釈データが不足しているため、トレーニング可能な教育用人工知能モデルが限られています。したがって、大規模な教育モデルの開発にはデータの品質が鍵となります。

課題 2: 教育における大規模モデルの大規模適用では、錯覚の問題を解決する必要があります

教育における大規模モデルについて最も重要なことは、教育分野は、模範解答の性別と価値観の正確性を確保することです。

精度は数学の問題に反映されます。数学の問題に関する大規模な教育モデルの現在の精度は低く、大規模に適用できるレベルにはまだ達していません。一部の高レベルの数学の質問に答える場合、正解率は通常 50% 未満です。

教育分野では、検索拡張生成 (RAG) に基づく質疑応答推論とプロンプト ワード エンジニアリングに基づく質疑応答推論によって、幻覚の問題を解決できます。

課題 3: 価値観の一致は、大規模な教育モデルを実装する唯一の方法です。

価値観については、主に大規模な教育モデルの回答に極端で一貫性のない発言があるかどうかを指します。機種によっては、若干の誤差案内が発生する場合もございます。

値のアライメントに関しては、RLHF (Human Feedback Reinforcement Learning) が一般的に使用されており、一般的なテキスト データ コーパスで学習された言語モデルは、人間の複雑な値とアライメントできます。

さらに、対象となるのは学生であるため、大規模な教育モデルの審査はより厳格になります。 AI によって生成されたコンテンツも手動でレビューされ、低品質のコンテンツがさらに除外され、生成されたコンテンツに誤った方向性がないことが確認されます。

業界の変化は新たなトレンドをもたらします

学際的な理解により、大規模な教育モデルで高レベルの機能が構築され、これがモデル層プレーヤーの中核となる競争力になります

国内市場では、自社製の大型モデルが業界関係者にとって不可欠な機能となっています。

教育分野では、AIGC に参入する企業はいずれも独自の大規模モデルを構築することを選択していますが、その違いはモデルの機能にあります。包括的な個別指導を提供することを選択する企業もあれば、最初に 1 つの科目で画期的な進歩を遂げることを選択する企業もあります。現在、企業が自ら構築した大規模教育モデルには、学際的な知識を統合する機能があります。将来的には、学際的な理解が、自己構築された大規模モデルにおける高レベルの機能の具現化となるでしょう。

学際的な大規模モデルは、知識の接続と実際的な問題の解決との間の技術的な架け橋です。

学際的な大規模モデルは、中学生や大学生など、豊富な知識システムを習得する必要がある学生グループの間でより高い価値があります。中学生にとって、勉強すべき科目はたくさんあります。学生の通常の学習方法は、大量の問題を練習して繰り返し暗記することですが、知識ポイント間の「接続伝達」がありません。そのため、試験を受けた後は忘れやすく、実践と組み合わせることができません。これは教育現場が常に解決したいと考えている問題でもあります。

学際的な大規模モデルは、学生が知識ポイントを真に統合し、知識を使用して現実の問題を解決できるようにするという問題を解決します。

教育用の大規模モデルはマルチモダリティに向けて進化しており、ランディング製品はリッチになる傾向があります

マルチモーダル大規模モデルは、さまざまなモダリティからの情報を統合するため、より正確かつ包括的な理解と推論を促進できます。 。

教育の分野では、エージェントは生徒の作文、絵画、言語表現などのデータを分析することで、生徒の学習状況やニーズをより深く理解し、個別の指導や提案を提供できます。教師の指導データと教室の状況を分析することで、教師が生徒をリアルタイムで管理し、指導業務を効率的に完了できるようになります。

マルチモーダルな大規模モデルの開発にはハードウェアの継続的なアップグレードが伴い、AI エージェントの製品形式もそれに応じて反復されます。データの次元が増加するにつれて、AI エージェントは徐々にユーザーの「独占的な」パートナーになっていきます。

#AI PC は今後 3 ～ 5 年で主流のハードウェア製品となり、GenAI XR は革新的な教育を強​​化します

##AI インテリジェントエージェントの「具体的」開発、ヒューマンマシン統合を実現するための、身体化されたインテリジェントブレインコンピューターインターフェース

AIエージェントは、インターネットAIから身体化AIまで、具体化に向けて発展していきます。

現在、AI エージェントは大規模モデル アプリケーションの主流の形式となっており、「人間と機械のコラボレーション」を通じてタスクを完了し、ほとんどの作業を AI エージェントが引き受けます。

AI インテリジェンスは現在、さまざまなスマート デバイスのソフトウェアの形で存在しており、一部の製品にはすでにインタラクションのリアリズムを高めるデジタル人間画像が組み込まれています。

将来、エージェント A は仮想世界から現実世界へとさらに進化し、物理的なイメージを持ちます。 「ソフトとハードを組み合わせた」身体化された知能は、エージェントの能力の範囲をさらに拡大し、この段階では、ロボットの形をした AI エージェントは、教育実践シナリオを強化し、より強力な仲間属性を持ちます。

ブレインコンピューター時代では、AIエージェントと人間とのインタラクションがより深くなり、AIエージェントは人間の意図をより正確に理解して状態を分析し、人間の意思に介入できるようになります。人間と機械の統合は新たな高みに到達します。

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