教育に AI を活用する理由？
学校における教育テクノロジー (EdTech) の活用は、より主流になりつつあります。同様に、通常人間の知能を必要とするタスクを機械に行わせるテクノロジーである AI の活用も、日常生活においてより主流になりつつあります。両者を結びつけることは、生徒、教師、スタッフ、管理者に利益をもたらす自然なステップです。
AI は、教育においてさまざまな形や形態をとることができます。最近では、自然な言い回しの質問に応じてコンテンツを作成したり、タスクを完了させたりできる生成 AI (GenAI) ツールへの関心が高まっています。これらのシステムは、コンテンツをパーソナライズし、ほぼリアルタイムでフィードバックを提供して、コーチングとスキル開発をガイドします。
インテリジェントな AI テクノロジーを学校に導入することで、反復タスクや時間がかかるタスクを自動化し、生徒の成功に専念するための時間を確保することで、教師、スタッフ、管理者を支援することもできます。
数字で見る
複数の機関が実施した教育における AI に関する最近の調査では、以下のことが判明しています:
- 教育者の 65% が、学習者の成果を向上させるために AI を導入したいと考えています。1
- 現在のタスクの 20～40% は、テクノロジーにアウトソーシングすることが可能です。2
- AI を使用してタスクを自動化することで、教師の時間を週 13 時間削減できます。2
- 教育者の 48% が、AI テクノロジーは生徒の学習体験に良い影響を及ぼしていると答えています。3
- 教師と生徒の 42% が、AI はより公平なシステムを作り出すと答えています。3
- 生徒の 73% が AI によって勉強のスピードアップが図れると回答し、生徒の 67% が AI によって勉強の効率化が図れると回答しています。3
教育における AI のメリット
教育における AI は、時間と効率の最大化、学校とデータのセキュリティーの向上、データ駆動型のインサイトの提供、学習改善のための貴重なツールの実現など、幅広いメリットを提供します。メリットには次のようなものがあります:
- 管理業務の効率化: AI は、日常的なタスクを自動化することで効率性向上させ、教師、管理者、スタッフをより重要な活動に専念させることができます。例えば、AI は成績評価や小論文の採点、出欠確認などで教師をサポートできます。また、イベントやスケジュールに関するパーソナライズされたメッセージを自動化したり、リソース計画を支援したりすることもできます。
- データ駆動型のインサイト: 生徒やクラスのテスト、課題の成績などのデータを AI 分析することで、教師や管理者に独自のインサイトをもたらすことができます。このインサイトは、カリキュラムの改善、パーソナライズされた学習体験のための指導の適応、スキル開発の指導、個別指導の機会の特定、生徒の学習を指導・管理する新たな方法の提示などに活用できます。生徒の進捗状況に関するフィードバックは、コンテンツ開発に関する学区のガイダンスにも役立ちます。
- 運用と安全性の向上: 学校や地区規模でのキャンパス運営は、AI を活用することによってメリットを得ることができます。例えば、AI 搭載のデジタルシステムは、施設やテクノロジーに関する問題や、問題を事前またはほぼリアルタイムで検出できます。コンピューター・ビジョン・テクノロジーと接続されたセンサーは、スマートドア、落下検知、スマートゲート・アクセスなどの用途を通じて、物理的なセキュリティーを向上させることができます。これらの機能は、さらなる効率化とキャンパス全体の安全性およびセキュリティーのレベルの向上につながります。
- サイバーセキュリティー保護の強化: サイバー脅威は進化し続けており、教育分野は主要なターゲットとされています。例えば、2023年には、あらゆるレベルの教育機関に対する既知のランサムウェア攻撃が 105% まで増加しました。4 AI を活用したセキュリティー・テクノロジーは、教育機関の IT チームが現在のセキュリティー・ソリューションを積極的に強化し、生徒、教員、データ、運用をサイバー攻撃から保護するのに役立ちます。
教育における AI のユースケース
教育環境では、生徒、管理者、キャンパスでのユースケースを可能にするために、一般的に 3 種類の AI が適用されています:
- レポート作成 AI は、アルゴリズムを使用してデータを分析し、レポートを自動的に生成します。AI レポートの主な利点は、スピード、精度、パターン認識の 3 つです。教育関連のレポート作成において、AI は生徒の出席状況、成績報告、リソースの最適化に役立ちます。
- 反応型 AI は、収集した大量のデータに基づいて単純なタスクを実行します。これは最も単純な AI の形態であり、メモリーを形成したり、過去の経験を活かして新しい出力を形成する能力はありません。管理の自動化と生徒の評価に利用できます。
- 統計的アルゴリズムを使用する予測的な AI は、収集された過去のイベントやデータからパターンを特定し、将来のイベントを予測することができます。教育現場では、パーソナライズされた学習や中退の恐れのある生徒の特定に活用できます。
ユースケース
教育における AI の活用例としては、以下のものが挙げられます:
- 生徒のエンゲージメント: 教育における AI は、理解の潜在的なギャップを埋めるために、言語学習をサポートします。生徒は、パーソナライズされた AI 対応アプリケーションを通じてテストの準備をすることができます。また、オンラインのディスカッション・ボードやカリキュラムのゲーミフィケーションを通して、仲間や仮想的な交流から学ぶことも可能です。
- 出欠確認: 管理者や事務職員は、AI を活用して生徒の出席状況を把握したり、既知または未報告の欠席を記録したり、遅刻について保護者に通知したりすることができます。
- 教室管理: AI 対応システムは、特にパーソナライズされた学習計画、グループラボ、ワークショップ、またはハイブリッド学習体験などにおいて、教師が生徒の活動を監視するのに役立ちます。教師は生徒の進捗状況をより簡単に把握でき、必要に応じて情緒的および認知的な学習と行動管理をサポートする時間をより多く確保できます。
- 小論文の採点: 教師は AI システムを使用して、生徒の小論文を最初に確認し、文法、文章構成、盗用をチェックできます。また、AI は生徒が課題を正確に理解し、文章作成の指示を正しく守っているかどうかを判断するのにも役立ちます。
- 生徒とクラスの理解度: 教師は、テストの受験方法に応じて、生徒のテストの得点を自動的に決定するオプションを利用できます。AI 対応システムは、課題やテストの個人および集団の得点を基に、特定の科目の一般的な理解度をインストラクターが把握するのに役立ちます。これにより、授業計画、授業での教材の掲示方法、個々の知識のギャップに基くパーソナライズされた学習計画の作成、あるいは学習成果を向上させるためのカリキュラムの変更などの情報が得られます。
- ほぼリアルタイムのメモ: AI システムは授業を録音し、音声テキスト化の技術を使用することで、視覚や聴覚に障害のある生徒を支援することもできます。また、メモを取るのに忙しくて授業に専念できない生徒のために、AI が音声録音と同期した書き起こしを作成し、生徒が特定のタイミングに戻って教師の発言を聞いたり読んだりできるようにします。これにより、教師は授業のまとめやメモを提供する時間を短縮できます。
- コミュニケーション: 生徒の教育をサポートするには、エコシステムが必要です。保護者、教師、管理者をより効率的につなぐことで、学習体験を向上させることができます。イベントのスケジュール管理から、懸念事項の報告、生徒の達成度やプレゼンテーションの評価まで、AI 対応メッセージやビデオ会議機能は、すべての利害関係者間のコミュニケーションへのアクセスを容易にします。
- インテリジェントなキャンパス: AI システムは、キャンパス環境を監視し、管理者、訪問者、スタッフに貴重なインサイトを提供するのに役立ちます。例えば、AI は現場での授業出席とデジタル授業出席の両方について、生徒の指標を収集できます。また、歩行者や交通の流れを監視して使用パターンを把握したり、キャンパス内の潜在的な安全上の危険を特定したり、スマート駐車場、道案内、群衆管理の支援にも使用できます。AI 対応ロボットは、メンテナンスや施設管理に役立つさまざまな方法で利用できます。
教育における AI の課題
あらゆるテクノロジーの導入と同様に、いつ、どこで、どのように AI を教育に活用するかを理解することは、今日の先見の明のある教育者や管理者にとって優先事項でなければなりません。
教育における AI の基盤として、透明性、説明責任、包括性、ガバナンスのために責任ある AI を使用し、社会的信頼、批判的思考、深い推論をサポートするというコミットメントが必要です。その中でも、学校におけるすべての AI イニシアチブについて検討すべきシナリオがあります:
- 生徒の不正使用: 生徒が不正を行うリスクは、倫理的問題を引き起こし、必要な内容やスキルを学ぶ能力を損ないます。さらに、生徒はデバイスやパスワードの認証情報を交換したり忘れたりすることがあり、これはセキュリティー上のリスクとなり得ます。
- アルゴリズムにおける偏見: AI システムは、トレーニングされたデータから学習します。このデータに性別、民族性、社会経済的セグメントなどの偏見が含まれている場合、AI システムはこれらの偏見を学習することになり、永続する可能性があります。
- 公平なアクセス: すべての生徒が AI ツールやインターネットにアクセスできるわけではなく、すべての生徒がアクセスできるようにしなければ、デジタル格差が拡大する恐れがあります。
- 生徒のエンゲージメントの低下: AI ツールを使う時間が長くなる生徒は、教育者や他の生徒とのエンゲージメントが低下する恐れがあります。
- 教師の燃え尽き症候群: 教師用デバイスは、指導、管理タスク、コミュニケーションのために、現代の教室で最も使用されているツールです。同時に、教師の燃え尽き症候群が、離職率の上昇やスタッフ不足につながっています。AI 強化されたツールを提供することで、教師の満足度を向上させることができます。
- システムの導入: 既存のインフラストラクチャーとデバイスを今日のテクノロジーにアップグレードし、将来の教育ニーズに対応できるようにするには、AI を効果的に活用するための人材育成など、時間とリソースの投資が必要です。
これらのリスクのほとんどは決して新しいものではありませんが、AI の責任ある使用を通じて考慮する必要があります。
教育における AI の未来
仕事の性質は大きく変化しています。2027年までに、銀行窓口係、郵便局員、レジ係、チケット係など、世界中で推定 8300 万の職種が雇用状況の変化により廃れると予測されています。5 同時に、AI や機械学習の専門家、サステナビリティーの専門家、ビジネス・インテリジェンス・アナリストといった職種では、約 6900 万もの新たな機会が生まれると予測されています。5
将来の職場に向けたスキル
将来の職場に備える生徒に必要なスキルには、分析力や創造的思考力、回復力、柔軟性、俊敏性などが挙げられます。これらの能力は、認識スキル、他者との協働、自己効力感、テクノロジーに関する能力、管理能力といったカテゴリーに分類されます。それに応じて、教育も適応する必要があります。
今日の生徒は、問題解決能力、社会性と情動的な能力、効果的なコラボレーション能力、テクノロジー・デザインとプログラミングの習熟度を備えて、成長を遂げる必要があります。この種の知識の実環境アプリケーションとしては、コンテンツ作成 (動画制作を含む)、データの可視化、どこからでも作業ができることなどが挙げられます。
将来のテクノロジーの要件
教育における AI 強化システムは、今後数年間で勢いを増し、新たなレベルのコラボレーション、生産性、創造性を可能にし、AI をより効率的かつ効果的に実行する能力をサポートする、将来を見据えたデバイスのニーズが伸びると考えられます。これは、教育における従来の 4 年ごとの更新サイクルを考えると、特に重要です。
セキュリティーも引き続き最優先事項となります。教育機関は、生徒、教師、スタッフのデバイスやネットワーク化されたインフラストラクチャーにおけるユーザーとデータのプライバシーを保護し、複雑なセキュリティー環境の課題に耐え得るセキュリティー戦略を開発しなければなりません。
教育機関は、AI のメリットを今すぐ活用できます。今から AI を組み込むためのステップを踏むことで、将来的に新たな可能性やユースケースをより簡単に据えるための基盤を構築できます。