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ユーニス:人工知能のティーチングアシスタントが生徒の学習を妨げている – The Cavalier Daily

この秋学期、大学の認知科学ベースの学習ハブ 紹介された 人工知能のアバターは、1 年生向けの構造化された 6 セッションの学習戦略プログラムのティーチング アシスタントとして、対面指導と事前録画されたオンライン レッスンの両方を通じて提供されます。これらのアバターは、1 日分の学習を 2 時間に凝縮するように設計された 6 つの事前録画セッションを提供します。このモデルは、一見すると革新的で効率的で、大学のより広範な分野と連携しているように見えます。 押す AIの統合に向けて。 しかし、効率性の約束の下には、より差し迫った問題が横たわっています。教育が自動化されると何が失われるのでしょうか?大学での初年度を迎える学生にとって、学習には、かつて同じ立場だった年上の指導者と築いた関係も含まれます。それは、すでにその道を歩んでいる人の話を聞いて、自分がここに属し、これを行うことができることを思い出させることです。これは、人工教師アシスタントでは有意義に再現できない学習の感情的および関係的側面です。 ラーニング ハブ内で、学生は対面のピア メンターを通じて、または AI アバター主導のオンライン モジュールを通じてプログラムを完了できます。対面のメンターは、勉強戦略だけでなく、悪い試験から立ち直る方法、助けを求める方法、自信がなくなったときに前進し続ける方法など、大学自体の感情的な現実を通じて 1 年生を指導します。逆に、AI TA は情報を伝えることはできますが、ためらい、混乱、恐怖にリアルタイムで対応することはできません。学生からの反発に直面すると、学生の誤解の根本に対処せずに内容を言い換えることがよくあります。学生は、このコースを受講し、苦労して乗り越えた個人に指導を求めるのではなく、 餌 特定のトピックに関する要約または不完全な情報。人間による指導を排除し、AI との関わりを奨励することで、学生は最終的に教材に深く取り組むことを思いとどまり、代わりに思考を外部委託することを学び、効率性を理解と誤解します。 学生が大学で経験する際には、コンピュータからよりも、思慮深く理解のある人間の TA の知恵と指導の方が恩恵を受ける可能性が高くなります。人間の TA は、1 回の試験や評価で知っておくべきことだけではなく、学生が知識をどのように学び、生産的に活用するかについて、状況に応じた親密な理解を深めます。 1学期を通して、生徒は時間管理に苦労している人、試験中にフリーズしている人、そしてさまざまな生徒に対応するためにさまざまな方法で概念を説明する方法を学びます。生徒が明晰さと自信を得るにつれて、TA は同時に自分自身の教育実践を改良し、適応、コミュニケーション、ケアの方法を学び、これらすべてを自動化システムでは再現できない方法で行います。 これらの…

ユーニス:人工知能のティーチングアシスタントが生徒の学習を妨げている – The Cavalier Daily

この秋学期、大学の認知科学ベースの学習ハブ 紹介された 人工知能のアバターは、1 年生向けの構造化された 6 セッションの学習戦略プログラムのティーチング アシスタントとして、対面指導と事前録画されたオンライン レッスンの両方を通じて提供されます。これらのアバターは、1 日分の学習を 2 時間に凝縮するように設計された 6 つの事前録画セッションを提供します。このモデルは、一見すると革新的で効率的で、大学のより広範な分野と連携しているように見えます。 押す AIの統合に向けて。

しかし、効率性の約束の下には、より差し迫った問題が横たわっています。教育が自動化されると何が失われるのでしょうか?大学での初年度を迎える学生にとって、学習には、かつて同じ立場だった年上の指導者と築いた関係も含まれます。それは、すでにその道を歩んでいる人の話を聞いて、自分がここに属し、これを行うことができることを思い出させることです。これは、人工教師アシスタントでは有意義に再現できない学習の感情的および関係的側面です。

ラーニング ハブ内で、学生は対面のピア メンターを通じて、または AI アバター主導のオンライン モジュールを通じてプログラムを完了できます。対面のメンターは、勉強戦略だけでなく、悪い試験から立ち直る方法、助けを求める方法、自信がなくなったときに前進し続ける方法など、大学自体の感情的な現実を通じて 1 年生を指導します。逆に、AI TA は情報を伝えることはできますが、ためらい、混乱、恐怖にリアルタイムで対応することはできません。学生からの反発に直面すると、学生の誤解の根本に対処せずに内容を言い換えることがよくあります。学生は、このコースを受講し、苦労して乗り越えた個人に指導を求めるのではなく、 特定のトピックに関する要約または不完全な情報。人間による指導を排除し、AI との関わりを奨励することで、学生は最終的に教材に深く取り組むことを思いとどまり、代わりに思考を外部委託することを学び、効率性を理解と誤解します。

学生が大学で経験する際には、コンピュータからよりも、思慮深く理解のある人間の TA の知恵と指導の方が恩恵を受ける可能性が高くなります。人間の TA は、1 回の試験や評価で知っておくべきことだけではなく、学生が知識をどのように学び、生産的に活用するかについて、状況に応じた親密な理解を深めます。 1学期を通して、生徒は時間管理に苦労している人、試験中にフリーズしている人、そしてさまざまな生徒に対応するためにさまざまな方法で概念を説明する方法を学びます。生徒が明晰さと自信を得るにつれて、TA は同時に自分自身の教育実践を改良し、適応、コミュニケーション、ケアの方法を学び、これらすべてを自動化システムでは再現できない方法で行います。

これらの AI アバターの主な魅力は、広範な効率性の考慮を超えて、人間の対応力の制限なしにオンデマンドの学習戦略ガイダンスを提供することで指導を拡張できることです。管理者は拡張性と容量を優先するかもしれませんが、AI による指導の効果は、実際に学習が行われるより静かで安全な空間で感じられます。これは主に、教育とメンターシップが取引上のやり取りではないためです。それらは信頼、快適さ、自信に基づいて構築されており、人間だけが真に提供できる資質です。人間の TA は、学部生か大学院生かに関係なく、時間をかけて学生と関係を築き、教育チームと学生の間に信頼関係を築きます。機械が主導する事前に録音されたレッスンを導入することで、対話、自発性、相互信頼が排除され、学習を安心させる要素そのものが取り除かれます。

学習とは単に「正しい」戦略を生徒に提示することではありません。これは、会話やさまざまな視点を通じて知識を共有し、学習する経験です。これは、AI との相互作用では得られない、経験的でモチベーションを高めるメンターシップの形態です。ティーチング・アシスタントの価値は、完璧さではなく、「私もこれで苦労しました。ここが役に立ちました」または「試験 2 は誰にとっても難しかったですが、教授は通常、最終試験の前に追加の単位を提供します」という誰かの言葉を聞くことで共感できることにあります。さらに、AI アバターは、学習に必要な人間関係や感情的な労働、つまり疑いを認識し、生徒がリアルタイムで自信を取り戻すのを助ける能力を維持することができません。

人間の教育アシスタントは、アシスタント自身にとっても重要な成長の場であり、AI アバターが効果的に外部委託する学習の一形態です。教えることにより、TA は教育者の視点から教材を再検討するようになります。 翻訳する 抽象的な概念を、知識の少ない聴衆にとってアクセスしやすく、直観的かつ柔軟な言語に変換します。大学がこれらの役割を AI アバターに置き換えると、同僚の教育者が他者を教え、指導し、世話する方法を学ぶ最も有意義な機会の 1 つが失われます。この選択は、最終的には大学自体を損なうことになります。大学は、将来の教育者、臨床医、学者を育成する一方で、それらの役割を学ぶための道筋を積極的に解体すると主張することはできません。

教室、または小規模なラーニング ハブ セッションであっても、脆弱性と成長の共有スペースです。学生たちが「愚かな」質問をし、混乱を認め、アイデアを共有することで学ぶ場所です。教育機関が学生の成長、指導、コミュニティを重視すると主張するのであれば、学習を人間味のあるものにする人材に投資しなければなりません。

アヤット・ユニスは、キャバリア・デイリー紙に学術について執筆するオピニオンコラムニストです。彼女に連絡できるのは次のとおりです。 意見@cavalierdaily.com

このコラムで表明された意見は、必ずしもキャバリア デイリーの意見ではありません。コラムは著者のみの見解を表しています。

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執筆者について: nipponese

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