教授が物理学のコースに合わせて AI チューターをカスタマイズ。参加率が 2 倍に。— ハーバード ガゼット

典型的な大学の物理学の授業を想像してみてください。素早くノートを取り、宿題に奮闘し、難しい試験に向けて勉強します。では、いつでも質問に答えてくれ、決して疲れず、批判もしない家庭教師にアクセスできることを想像してください。もっと学べるでしょうか。もしかしたら 2 倍も学べるかもしれません。

ハーバード大学から得た意外な教訓 勉強 大規模で人気のある 物理 昨年秋にカスタム設計された人工知能チャットボットを使用したコースを受講した学生。学生が人間の講師からグループで学ぶ、より一般的な「アクティブラーニング」の授業環境と比較すると、AI がサポートするバージョンの方が驚くほど効果的であることが判明しました。

この研究は講師が主導した。 グレゴリー・ケスティン 上級講師 ケリー・ミラー、昨年秋にケスティンの学校に入学した194人の生徒の学習成果を分析した。 物理科学2 このコースは生命科学専攻の学生向けの物理学です。最終結果は公表待ちです。研究に先立ち、チームは教育とコンテンツの専門知識を活用して、AI チューターが各レッスンで従うべき指示を作成し、熟練したインストラクターのように動作するようにしました。

「AI チューターが対面の講師と同じくらい効果的かどうか、非常に興味を持って研究に取り組みました」と、科学教育の副ディレクターも務めるケスティン氏は言う。「そして、生徒たちが AI を活用した授業をより魅力的だと感じるとは、まったく予想していませんでした。」

しかし、実際に起こったことはまさにそれでした。AI チューターは学生がより多くの教材を学習するのを助けただけでなく、学生たちも AI と連携することで学習への関与と意欲が大幅に高まったと自己報告しました。

「衝撃的で、とても興奮しました」とミラー氏は、PS2 がすでに「非常によく教えられている」ことを考慮して語った。

「彼らは長い間これをやっており、この特定の研究に基づく教育法は何度も繰り返されてきました。非常に厳密な運営です」とミラー氏は付け加えた。

この実験は、学生にとって難しい教材への最初の本格的な導入として AI による個別指導を利用する利点を示していると研究者らは論文に記している。AI を使って授業外で効果的に入門教材を学生に教えることができれば、「貴重な授業時間」を「高度な問題解決、プロジェクトベースの学習、グループワークなどの高次のスキル」の育成に充てることができると研究者らは続けている。

AI が教育に革命をもたらす可能性に興奮している一方で、ケスティン氏とミラー氏は AI の誤用の可能性も認識している。

「AI は学習を飛躍的に向上させる可能性を秘めていますが、注意しないと学習を阻害する可能性もあります」とケスティン氏は言う。「AI の家庭教師は生徒に代わって「考える」のではなく、批判的思考力の構築を手助けすべきです。AI の家庭教師は対面授業に取って代わるものではなく、すべての生徒が対面授業に備えられるよう手助けすべきです。おそらくこれまで以上に魅力的な方法で。」

機関審査委員会の承認を受けたこの研究は、2023年秋に実施されました。約200人の学生が研究への参加に同意し、2つのグループに分かれて、それぞれが2週間連続で授業を2回受けました。最初の週に、グループ1は講師が指導するアクティブラーニング教室の授業に参加し、グループ2は研究に基づいた並行設計のAI支援授業を自宅で受けました。次の週には条件が逆転しました。

研究の著者らは、事前テストと事後テストを使用して内容の習熟度を測定し、各タイプのレッスンによる学習成果を比較しました。また、学生たちに、各タイプの指導にどれだけ熱中したか、各タイプをどれだけ楽しんだか、どれだけやる気があったか、そして「成長マインドセット」をどのように評価するかについても質問しました。

予備調査の分析によると、AI 指導を受けたグループの学生の学習成果は、対面授業を受けたグループの学生の約 2 倍でした。研究者は、学生が AI 指導を受けながら個別のフィードバックを受け、自分のペースで学習できることが、対面授業に比べて有利であると考えています。

さまざまな授業環境で、「教材について十分な知識がある生徒は、授業への関心が低く、退屈してしまうことがあります」とミラー氏は言う。「そして、知識がない生徒は、授業についていくのに苦労することがあります。そのため、この [AI tutor] 「その違いをサポートできることが、おそらく最も大きなことだ」これは、一部の生徒だけがこれまで見たことがあるトピックの概念や問題に初めて生徒たちが触れるときに特に価値があると研究者らは述べた。

ミラー氏は、AI チューターは研究に基づいたプロンプトエンジニアリングと「スキャフォールディング」でカスタマイズされており、レッスンが正確で構造化されていることを強調した。

ケスティンは、ChatGPTが世界デビューした直後の昨年の夏に、PS2チューターをホストするウェブサイトの作成を開始しました。 フレームワーク GPT アプリケーション プログラミング インターフェイス上に構築されており、AI チューターの性格やフィードバックの質などの会話が事前に審査されるように構成されています。そのため、カスタム チューターは、ChatGPT の動作をデフォルトにするのではなく、フレームワークに洗練されて配置されたコンテンツが豊富なプロンプトに従ってユーザーに情報を提供します。

フレームワークが構築されると、他のコースや科目に合わせてカスタマイズするのは簡単だったとケスティン氏は述べ、そのためすでに数人の同僚がそれを試しているという。

数学講師 エヴァ・ポリトウ 今年の秋、通常は学部課程のアシスタントが教えるコースのワークショップ部分で、Kestin の AI チューターのバージョンを数学 21a (多変数微積分) に導入します。毎週、学生は特定のトピックに関する質問を生成し、AI チューターをガイドとして回答を検索することができます。

「AI 家庭教師の主な目的は、探究型の学習法を促進することです」とポリトウ氏は説明する。「生徒たちに、質問を生み出し、現実のシナリオに批判的にアプローチし、自分自身の理解と学習の積極的な主体となる練習をしてほしいのです。」

ケスティンとミラーの研究結果に触発されて、 デレク・ボック教育学習センター 協力しています ハーバード大学情報技術 同社は、今秋、いくつかの大規模な入門コースで同様の AI チャットボットを試験的に導入する予定です。また、あらゆる講師がチューターボットをコースに組み込めるようにするリソースも開発しています。

この研究は、物理学科で教鞭をとるアンナ・クラレス、ティモシー・ミルボーン（PS2 共同講師）、グレゴリオ・ポンティの共同執筆です。