本動画は、戦略的未来予測アドバイザーのシニード・ボヴェルが、AI時代の教育の未来について語った講演である。教育におけるAI活用の現状と課題、正しい導入方法、そして人間らしいスキルの重要性について詳細に解説している。AIが汎用技術として普及する中で、教育システムの根本的な再設計の必要性と、技術に依存せず批判的思考力を育成することの重要性を強調している。
AI時代の教育について
技術っちゅうのは何でも、まあiPhoneのアプリやろうが、チンパンジーがアリを釣るのに使う棒やろうが、理想的には何かしらの広範囲な問題を解決するのを手助けしてくれるツールなんやな。自動化できることはぎょうさんあるし、それが機械学習やろうが深層学習の何かしらの形やろうがな。
技術が学習プロセスを支援する方法はたくさんあるんや。私は最初の投資家の一人やったDuolingoっちゅう会社があって、今や1億人のユーザーがおるねん。世界最大の無料語学学習プラットフォームで、まだまだこれからもっと増えるで。めちゃくちゃ強力なんや。
これは何人かの創設者の成果やねんけど、その中の一人、グアテマラ出身のルイス・フォン・アンがな、元々CAPTCHAとreCAPTCHAを作ったんや。ウェブサイトで「私はロボットではありません」を証明するために変な文字を打ち込まなアカンやつがあるやろ？あれは彼のおかげなんや。
でもな、彼はそれを利用したんや。昔は二つのフィールドがあって、一つ目はプログラムが答えを知ってるやつで、それであんたがロボットやないことを確認してたんや。そして二つ目は、機械が正確に文字起こしできへん本から取ったやつやったんや。
つまり彼は何百万、何千万っちゅう人々を使って本の文字起こしをさせてたんや。効率的にな。盲目の人が使えるように、誰でも検索できるように、そんな感じでや。そして彼はそれを語学学習に本当に魅力的な方法で応用したんやな。
私らはデジタル世界に住んでて、これらのビジネスの多くの経済学は、できるだけあんたの気を散らすことに依存してるんや。彼らはそれがめちゃくちゃ上手なんや。何十億ドル、おそらく総計で何兆ドルも投じて、あんたを選んだ課題から逸らす新しくて更に良い方法を発見しとるんや。
もしあんた自身と生徒たちにマルチタスクやなくてシングルタスク、もっと効果的にシングルタスクをするように教えることができたら。昔は当たり前やったその能力が、今やスーパーパワーになりつつあるんや。だから短時間でも技術豊富な環境で気晴らしをブロックしたり遮断したりする方法を確立できたら、あんたは大きな競争優位性を持つことになるんや。
SXSW EDU 2025での講演
おはようございます。South by Southwest Edu 2025の最終日へようこそ。イエーイ！私はSouth by Southwest Eduのマーケティングコーディネーター、レナータ・サラザルです。急速に進歩するAI業界の最前線にいる二人の革新的な女性が主導するこのセッションを紹介できて興奮してます。
シニード・ボヴェルは、先進技術との未来に向けて若者を準備させる組織wayの創設者です。そしてナタリー・モンブローは、バーチャルヒューマンエコノミーの創設者で、バーチャルな自分を働かせることで恩恵を受けることができる実在の人々を支援してます。
二人ともそれぞれの方法で未来を研究してるんです。Q&Aセッション中は、South by Southwest Edu Goアプリを開いて、セッションページのengageボタンを選択して質問したり賛成票を投じたりしてください。
そして今、教育におけるAIの未来について私たちが予測できることとできないことについて洞察を共有してくれる、二人の先駆的な未来学者を紹介する光栄に浴してます。シニード・ボヴェルとナタリー・モンビオットを舞台にお迎えください。
わあ。South by Southwest Eduの最終日へようこそ、皆さん。素晴らしい一週間でしたね。皆さん楽しんで、インスピレーションを感じてますか？素晴らしいシニード・ボヴェルとのAIと教育の未来についてのこの対話を司会できて超嬉しいです。
ちょっと背景を説明すると、シニードと私はClubhouseの時代からの知り合いなんです。あのオーディオアプリを知ってる人いますか？コロナ禍の明るい材料の一つでしたね。私たちは本当にバーチャルに出会って、AIについて、AIと社会の未来について、AIアバターについて深い対話をする機会があったんです。まさに今日の対話の前触れでした。
だから今日シニードとこのトピックについて対話できるのは本当に光栄です。シニードについてちょっと紹介すると、シニードをソーシャルメディアでフォローしてる人いますか？はい、たくさんの手が上がってますね。彼女は大規模なファンベースを持ってるんです。実際この舞台に来るのが大変やったんです。人々が彼女に近づいてきて彼女の仕事をどれほど賞賛してるかを話してたので。
シニード・ボヴェルの紹介と専門分野
専門的な視点から言うと、シニードは戦略的未来予測アドバイザーで、先進技術によって形作られる未来に向けて企業と次世代のリーダーたちを準備させることに専念する組織wayの創設者です。彼女は政府と世界的企業のCスイートエグゼクティブと上級指導部に新興技術と指数関数的技術についてアドバイスしてます。
彼女は11回の国連スピーカーで、合成生物学から人工知能まで様々なトピックで大統領、王室、フォーチュン500のリーダーたちに正式な講演を行ってきました。
そして今日特に関連するのは、彼女がAIと新興技術の時代に向けて教育を再設計することについて16,000人の教育者、政府関係者、政策立案者にアドバイスしてきたことです。
じゃあ飛び込んでみましょう。今週教育におけるAIと未来について色んな講演でちょっと聞きましたね。シニード、戦略的未来予測アドバイザーであることと、AIと教育の未来についてのあなたの視点について教えてください。
ありがとうございます。このセッションに招いてくれて、来てくれて、そして温かい歓迎をしてくれてありがとうございます。教育っちゅうのは健全な民主主義と機能する社会の基盤なんや。経済的流動性と経済的安全保障だけやなく、公平性と幸福にとっても不可欠なんやで。
子どもの未来に過剰投資する国家なんてもんは存在せんと私は信じてる。子どもへの投資は国益への投資なんや。未来を保護するだけやなく、そこで繁栄できる情報に通じた適応性のある市民を育成したいんや。特に今日学校にいる子どもたちが入っていく未来のように複雑な未来ではな。
その未来は量子コンピューティング、遺伝子工学、人工知能、宇宙との往復通勤によって形作られるんや。彼らが入っていくのは信じられないほど複雑な世界なんや。だからその旅路で彼らをより理解し、より支援できるほど、彼らはより良い装備を持つことになるんや。
それは国の経済安全保障と私たちの集団的健康と幸福、そして全体的な安全保障と国家安全保障の利益への投資なんや。だからこれほど緊急性の高いトピックはないで。
AIの現在地と未来への展望
細かい点に入る前に、一歩下がって、今この瞬間でAIはどこにいると思いますか？今私たちがどこにいるかを言うとするなら、まあ、めちゃくちゃ初期段階やな。多分1992年ぐらいかな。インターネットが登場した。企業が実験してる。大きなことになるかもしれんことは分かってるけど、まだたくさんの疑いがある。
何人かの人はそれでちょっと遊んでるけど、それが私たちの世界を根本的に変革する方法をまだ完全に理解してへんのや。未来のGoogle、Apple、Amazonはまだ発明されてへんけど、来るで。
そして人工知能は汎用技術でもあるから、電気のようなもんに似てるんや。電気がどれほど浸透してるか考えてみ。私たちはそれについて全然考えてへん。基盤的すぎて背景に移ってしもたんや。だからすぐに私たちは電気をストリーミングするように人工知能をストリーミングすることになるんや。
それは住むのに根本的に異なる社会になるで。そしてこれらの汎用技術は、社会にそれほど定着するのに時間がかかるんや。でも、その地点に達したとき、なぜなら人々が汎用技術にアクセスできへんとき、それが国レベルであろうが特定の地域であろうが、私たちはそれを非常に非倫理的やと見なすからや。
誰がインターネットへの公平なアクセスを得られへんのか？誰が電気へのアクセスを得られへんのか？それが人工知能が歩んでる道なんや。
だから人工知能がこの汎用技術になって背景に溶け込むなら、教育におけるAIは今どう見えるんでしょうか？教育者たちは教育でのAIをどう考慮すべきでしょうか、それが背景にあることを考えると？でも今日私たちはこの非常に初期の段階にいますよね。
そうですね。教育でのAIについて考える方法には、関連してるけど異なる三つの柱があると思うんや。最初の柱は子どもと学習者にとっての安全な採用や。つまり、人工知能をナビゲートするツールを子どもたちに装備することやな。なぜなら彼らは家でどうせこれらのツールを使うからや。
彼らはポケットにスーパーコンピューターを、iPadにスーパーコンピューターを持ってるんや。だから子どもたちにこれらのツールを安全に活用するスキルを与えるんや。それはAIはあんたの友達やないっちゅう会話やな。チャットボットは秘密を話す相手やない。これが私たちがAIと共有することやしないことや。そしてこれが良い質問をして答えを検証する方法や。それが柱一や。
柱二は、子どもたちが家でこれらの技術に頼って宿題をして課題を完成させることを知った上で、学校で何を教えるか、あるいは教室で起こることと家で起こることの公式をどうより緊急に調整するかや。
三つ目の柱、これは私たちが急いで入ってるところやけど、これが実際長期戦やねんけど、人工知能の時代に向けて教育システム全体をどう根本的に再設計するかや。
でも今この瞬間に起こってるように見えるのは、私たちがこれら全ての柱を緊急性の感覚で統合してることや。そしてこれはAIを教室に持ち込むことでその瞬間に応える必要があると感じるためにAIを学校に配備することにつながるんや。
準備ができてへん技術がたくさんあるんや。だから私は柱一に集中することを思うんや。子どもたちにこれらのツールを安全に使用するツールを与える。彼らが電話で使うつもりなら、宿題でのカンニングを考慮してちょっと何を教えるかを調整する。でもそれはもっと教育省、教育大臣レベルで、この長期的な視点を取って人工知能の時代に向けて学校を根本的に再設計することや。
AIの実験と導入について
素晴らしいですね。今週、教育者たちがAIで実験してる色んな方法、色んなパイロット、色んなやり方を聞いたと思います。それを教えて教育することが聞こえます。今はより深い方法で実験する時なんでしょうか？
そうそう。教えることについてやけど、それはむしろAIは困難なスキルやから、それは起こるべきやねん。実験することについて。そう。私たちはこれらのパイロットを実行する必要がある。何が機能して何が機能してへんかのデータを集める必要がある。
でもそれは非常に非常に意図的な方法やないとあかんし、どこかに任意にAIチューターを投げ込んだだけでそれが十分やと仮定するんやなく。そして私たちがその瞬間に素早く応える必要があると感じるためだけに学習成果を危険にさらす社会実験を実行してへんことを確かにするんや。
だからそう、これらの実験は重要やと思う。それらは起こるべきやけど、非常に非常に意図的で非常に非常に制御されたものである必要がある。
あなたがこの分野でフォーチュン50の企業と働いて、AIと教育をどうナビゲートするかについて彼らにアドバイスしてることを知ってます。あなたが彼らに与えてきたデータポイントとアドバイスのいくつかは何ですか？
そう、出てきてるデータのいくつかを見るのは本当に本当に興味深かった。もちろん、私たちは教育で人工知能を使用する時代でまだ非常に非常に早期にある。でも際立つ明確なトレンドが一つある。だから私が特に役立つと思う研究を通して私たちを歩かせるで。
これはウォートン大学、ペンシルベニア大学とブダペスト・ブリティッシュ・インターナショナル・スクールによって行われたと思うんやけど、数学クラスで人工知能を実装したんや。
高校にいくつかの数学クラスがあって、彼らはクラスを三つのグループに分けた。コントロールグループ、これは教科書で宿題問題をする伝統的なやつ。GPTベースグループ。これは人工知能への無制限アクセスを得た生徒たち。そしてGPTチューターグループ。
これは問題を通してガイドし、ヒントを与えるけど答えは与えへんように設計されたAIへのアクセスを得た生徒たちや。全ての生徒は一緒に数学の基礎レッスンを受けて、それからそれぞれのグループとそれぞれのAIアクセスの段階または無しに分かれた。
研究は練習問題に関しては、無制限アクセスを得た子どもたちがコントロールグループより48%良くやったことを示した。GPTチューターへのアクセスを得た生徒たちはコントロールグループより127%良くやった。でもAIへのアクセス無しで生徒を実際にテストして最終のユニット後テストをする時になったら、無制限アクセスを得た子どもたちは17%悪く行った。
だからAIは学習成果を害したんや。そしてAIチューターへのアクセスを得た子どもたちは人工知能へのアクセスを全く得なかった子どもたちと同じレベルで行った。だから研究の結論は生成AIが学習成果を害するっちゅうことやった。
でも、ハーバードで起こった二つ目の研究があったんや。もちろん、自己指導学習は大学レベルでちょっと違うっちゅう事実を制御せなあかん。そして明らかに、ハーバードに入ってるなら、あんたができる何かしらのより高次の思考もある。でもそれは置いといて、物理学クラスやった。
彼らは物理学クラスを二つのグループに分けた。コントロールグループ、これは教授との伝統的な講義に行った生徒たち。それから彼らはピアグループに分かれて互いと仲間と働き、問題解決について指導者主導のガイダンスを受けた。
二番目のグループは教室内レッスンを全く受けへんかった。全過程がAIで行われたけど、彼らは特にAIを自分のペースで、生徒のニーズと共に行くように設計した。生徒が正しい方向にいるか間違った方向にいるか問題をしてる間に即座のフィードバックを提供するように。動機を提供するように、そして本当に全ての学習ベストプラクティスを取ってそのシステムに実装し、子どもが問題をしてる間にどう進化してるかに基づいてどうテストするかを継続的に適応させた。
これら二つの実験の後、一般テストをしたとき。人工知能の道筋を通った子どもたちはAIへのアクセスを得なかった仲間たちの二倍良く行い、より動機づけられてより関与してた。
教育システム全体の再設計の必要性
だからこのたった二つの孤立した研究から学べることは、生態系全体を適応させなければならないっちゅうことやな。それは電気を発明することに似てるけど、蒸気機関があったところにだけ電球スイッチやここや電球スイッチを交換するだけで、全体の組み立てラインを構築してシステムをどう設計するかを再考してへんのや。それがステップ一や。
ステップ二、即座のフィードバックはAI学習成果で絶対に重要や。人工知能を組み込むなら、生徒がどこにいるかを見るためにユニットテストや中間試験、年末試験を待つ時代は去ったんや。人工知能は、私たちはリアルタイムでデータを抽出できる必要がある。これが誰かが適応してる方法や、これが彼らが遅れてる方法や、そしてAIがそのフィードバックを提供する必要がある。
さもないと私たちは可視性を学ぶんや。物事がどれほど良く起こってるかへの可視性を失うんや。自分のペース学習も重要や。だから高校に戻ると、みんな数学問題を学ぶのに1時間半あった。だから教科書で働いてようがAIで働いてようが、それはAI方法をしてた人々を害し、伝統的方法をしてた人々を助けた。
だから子どもたちは自分のペースで学ぶ必要があり、システムはリアルタイムで適応できる必要がある。だからそれらは教育でのAIを考えるときのキーとなる洞察のほんの少しや。でもそれがこれが長期再設計である理由や。
そしてその再設計は教師に降りかかるべきやない。それは私たちが本当に明確にする必要があることの一つやと思うで。この瞬間は教師に降りかからへんべきや。彼らはすでに皿の上に多すぎることを持ってるんや。
これは政府部門、部門長、そしてより広くカリキュラムを設計してる人々のためのもんや。そして私たちはそれを間違ってると思うんやな。
そうですね。昨日いくつかのパネルに座る機会があって、確実に非常に理解できるほど怒った教育者がいました。彼女は「私たちはコロナを経験した。私たちは恵まれない地域にいる。たくさんのプレッシャーがある。そして今AIを学ぶ必要があって、二日間のコースを受けなければならない。そしてパイロットが終わって、また別の二日間のコースを受けなければならない。AIは私たちが必要とする最後のことです」と言ってました。
だから正しいやり方があるように聞こえますね。そして確実に有害になりうる方法があります。そしてそれらの正しい方法のいくつかは、生徒が実際にAIと関わる方法の多くの構造的再設計を含みます。
そう。これは私たちが違ったアプローチをする必要がある教育機関のようなもんや。会計士にコンクリートとレンガを再設計するよう求めるようなもんや。それは私たちがすべきことやない。
あなたが追跡してた学校についてお話したことがあったと思うんです。その洞察のいくつかを共有するのに役立つかもしれません。
そう、絶対に。Alpha Schoolに馴染みのある人いますか？実際何人かいますね。CEOが昨日話して、私はこの対話を非常に熱望してたんです。なぜなら私も実際にこの分野で働き始めてて、可能性としては彼らとも一緒に働くからです。
彼らはシニードが説明したように一から学習を再設計し、学習がどう起こるか、それが何かを再想像した信じられない学校です。それは2時間の学習プロセスで、学校で学ぶ必要がある全ての困難なスキル、全ての知識がAIチューターとの2時間の期間で起こり、体験は完全に個人化されてその生徒がどこにいるかに適応されてます。
だから教室を歩き回ると、色んな生徒が完全に異なる数学問題で働いてるのを見るでしょう。そしてその生徒が何に興味があるかが理解されるにつれて、数学問題は彼らが愛するトピックの文脈内で文脈化されるようになります。
そして重要で、再び最良の実践の一つやAIが学校で成功するための必須のものに戻ると、その子の成果についてリアルタイムフィードバックと成果があります。彼らは自分自身の成果を見ることができ、実際に自分でその旅を所有し始めることができます。
そして彼らは学習の旅でどこから始めたかに関係なく、みんなを99パーセンタイルに入れます。だからそれが見る魅力的な方法やと思うんです。そしてその2時間に加えて、2時間でその全ての作業を完了するっちゅう点で、何人かの人は何人かの生徒は2時間でより多くの倍を達成でき、高成果の端では5倍できる。
でも重要な部分は、それらの生徒を生活スキル、EQスキル、自分の人間の創意工夫を発達させることに集中するために解放することや。だから私はそれがあなたが議論した全ての研究から見て、今日起こってることの素晴らしい例やと感じるんやで。
AIとカンニング問題への対処
そう、完全に。そしてそれが私たちがいる瞬間やな。パイロットと実験と革新の中にいて、本当に再設計された、ズームアウトした広い視点といくつかの方法でリスクを取ってる。でも学習成果を決して害してはならんし、教師の負担になってはならん。そしてその両方が真実である必要がある。
絶対に。だから私は現在AIで教育者、生徒、保護者が体験してる現在の課題のいくつかにもうちょっと掘り下げたかったんです。それはAIとカンニング、ChatGPTを使ってすぐに答えに到達することについて、そしてそれが学習者体験と学校にいることの意義に与えてるかもしれない影響についてです。
そう。ああ、絶対に。そして私は人工知能とカンニングに関して今この瞬間私たちがちょっとした危機にいると思うんや。そしてその思考をショートサーキットするときに何が起こるかについて話せる。でも私は今この瞬間で私たちがしなければならない最も安全な仮定は、子どもたちが家で人工知能を使うつもりやっちゅうことやと思う。
だから午後3時以降に起こることは何でも、それが何かしらの方法でスーパーコンピューターによって動力を得られることを期待せな。だから私たちはそこから始めなあかん。それは私たちが教室でしてることを変えなあかんっちゅうことを意味する。
だからいくつかの例では、それは多分家で起こることが教室で起こることをひっくり返すっちゅうことを意味するけど、他の方法では、多分例えば、あんたが歴史を教えるなら、子どもたちに研究部分を与えて、彼らは家に帰ってChatGPTで望むだけ全ての研究をできる。
でもより高次の、批判的思考、深い学習と議論、それら全ては教室で起こるんや。だから教室は本当に深い学習が起こってる場所、テストが起こってる場所、そして私たちが知識の基準を上げてる場所でなければならん。でも私たちは4時以降の全てが何かしらの方法でAIシステムによって共同創作されるか外注されるだろうと仮定せなあかん。
そして再び、より広い目標と長期目標は、子どもたちがスーパーコンピューターに頼ることができるっちゅう事実を考慮して私たちがカリキュラムを完全に再設計したっちゅうことや。なぜならそれが実際の目標やからや。
最終的に、今日学校にいる子どもたちは先進ロボット、博学者であるスーパーコンピューターがある世界に踏み出すつもりや。私たちは彼らがこれらのツールやシステムとどう関わるか、どう活用するか、どうそれらと発明するかを知ってほしいんや。そして私たちはそれを考慮して教育を再設計せなあかん。
そして私たちは学校をより困難にせなあかんやろう。なぜならあんたはこれらのスーパーコンピューターへのアクセスを得るからや。だからある種表面的な方法では、多分それは人々が7歳で量子コンピューティングについて学んでるっちゅうことを意味する。なぜならその学習が教師とスーパーコンピューターによって促進されるからや。でもその部分は時間がかかるやろう。
だからより緊急な種類の再設計は、学校で起こることと家で起こることをひっくり返すことや。私たちがそれをしなかったら何が起こるんでしょうか？そして私はそれはかなり明白やと思うんやな。私たちは思考をショートサーキットすることになってしまう。
だからカンニングする何かがあってはならん。なぜなら家で起こることは私たちが評価してることやないからや。そしてそれが私は私たちが向かうべき基準やと思うんや。そしてそれが私たちがもっと緊急にすべきことやと思うんや。
AIの人間的活用と子どもの成長
あなたが今言ったことから行ける場所がたくさんありますね。でも言うとするなら、ハード学習の外側での肯定的な例かもしれません。そしてAIチューターがあなたが学ぶ必要があることを最も個人化されたデータ豊富な方法で自分のペースで学ぶのを助けることの外側で。そのコア学習の外側でどうAIを使えば子どもたちがより人間的になるのを助けることができるでしょうか？
人間の繁栄がどう見えるか、そしてAIがその役割を持つかについて。昨日再びAlpha Schoolから例を聞きました。幼稚園から始まるプロジェクトの一つはパブリックスピーキングです。そしてこれらの子どもたちは一種のパブリックスピーキングを練習してるんです。
これらの大規模言語モデルから、あまりにも多く「えー」と言ってるかどうか、ペーシングはどうかについてリアルタイムフィードバックを得てるんです。だから彼らは恥のない環境でこの全ての練習をして、本物に対する自信を本当に構築できるんです。それが舞台に立って提示する自信を持つことです。
そしてそれが私に、あなたが言ったような、コンピューター、AIがとても強力になるだろうっちゅうことを考えさせるんや。だからどの程度まで？私たちはそれらがどう働くかを学んでそれらを使う方法を学ぶ必要があると思う。でも同時に、私たち人間として何に集中すべきか、なぜなら私たちはAIと協力したいからです。
だから深く人間的な科目とスキルの種類は何で、私たちはそれらに集中できるんでしょうか？そして私が最近かなり考えてきたことは異なる種類の知ることについてです。
ジョン・ヴァーヴェイクっちゅう認知科学者がいて、彼は異なる種類の知ることをプロットしてて、最も学術的やったり研究ベースで事実と知識ベースの学習の種類は手続き的知ることです。そしてそれはAIが本当に得意で、ますます得意になってる知ることの種類です。
でもAIが持ってへんのは、世界でそれらを体験するときにあなたを変える生きた経験と深い洞察です。世界への認識を変えて、それから他者とどう繋がるかを変えるんです。
だから私は今週体験学習環境についてのいくつかの講演を聞くのに本当に興味を持ってきました。私はここオースティンにあるThinkeryについて学びました。それは一種のインタラクティブ学習博物館環境で、私たちが深く人間的なスキルは何かを考えるのが本当に興味深いです。
AIが何かを学んでAIと協力する最良の方法を学んでる間に生徒に教えることに集中できる深く人間的なスキルは何かについて。
重要なスキルと未来への準備
そう、それは重要やと思う。そして私はカンニングに素早く戻りたかった。もう一つ私たちが短期でおそらくする必要があることは、もっと抜き打ちクイズとサプライズテストを導入することや。そしてそれらは成績にカウントする必要はないけど、私たちがこの種の新しい領域にいるときに生徒がどこにいるかを見るためや。
だからたくさんの時間、私たちは彼らがAIをどれほど使ってるか、それでどれほどカンニングしてるかを知らん。もっと多くの評価の機会を挿入してそのデータを追跡するためや。なぜならそれも別のことやからや。
AIが何をできて何をできんかに関して、だから私たちは特に何を子どもたちに教えるべきかそしてどんなスキルを育成すべきかに関して、この実験がどう行ってるかにあまり可視性を持ってへんのや。
私の哲学は、私たちはAIが決して何かをできんと仮定すべきやない。そして現実は私たちは未来を予測できん、どんな仕事があるか、AIがどれほど先進的になるか、そしてどれほど速くかを。
それは私たちが未来がどのように進化しようと絶対に何でも子どもたちを準備せなあかんっちゅうことを意味する。どれほど速く私たちが月に着いても、遺伝子工学を始めても。子どもたちはピボットし、適応し、周りの世界について批判的に考えることができる。
そしてそれらのスキルのほとんどは実際には技術と何の関係もない。それらはより深い思考を要求する。批判的思考は先進技術の時代で絶対に重要や。
子どもたちはもっと読む必要がある。読むために読んで、学校やったり親と一緒に戻ってきてアイデアを議論してそのアイデアに挑戦される方法で読むんや。
子どもたちは先進技術の時代により多く遊ぶ必要がある。未来の世界のスティーブ・ジョブズは、企業の小部屋からは来ん。想像力を持ち、自由に遊び、実験し、協力的に働ける人々から来るんや。
長期思考。だから子どもたちに即座の地平線を超えて、化学や数学でのこのユニットテストを超えて考えさせることや。でもこれが5年10年後にどう影響を与えるかもしれんかについて。
そして学際的思考でさえ。今日学校にいる子どもたちは5つの異なる業界にわたって17の仕事を持つ可能性がある。彼らは一つのことだけをしてへんやろう。
だから私たちは彼らに、数学が歴史で学んだことにどう繋がるか、それが哲学や英語ですることに繋がるかもしれんかを考えさせなあかん。
だからこれら全ての新しく、それらは新しいスキルでさえないけど、これらの種類のスキルを中心に置くことについてや。未来にとって最も重要なスキルのほとんどは私たちが無料で育成できるもんや。そしてそれが私たちが技術のためだけに技術に頼らなければならんと感じるこれらの瞬間で時々見逃すことができることやと思うんや。でも実際には私たちが先進技術の時代に倍増することを確実にする必要がある他のスキルなんや。
そして私が6歳か7歳から私の姪や甥と絶えずする一種の生きた例、私は理論的に彼らに技術を紹介し、これは教室でも起こることができる。
私は遺伝子工学のような概念を年齢に適した方法で説明し、彼らにそれが彼らの世界と倫理感覚にとって何を意味するかを解釈するよう求める。だからもし私たちが理論的にこれらの技術で世界の誰も病気にならんことを確実にできるなら、私たちはそれをすべきか？
でも、私の甥にとって、それがあんたがするそのバスケットボール練習全て、誰かがする必要がなかったっちゅうことを意味するなら、なぜならその同じ技術が彼らを突然バスケットボールが本当に上手になることを可能にするからや。私たちはそれについてどう考えるべきか？
彼らは実際にiPadで受動的に遊び回る必要なしに技術のより長期概念に晒されて、より高次の思考に関与する。だからこれらは教室で起こることができ、教師が提供し促進するのにユニークにポジションされてる種類の深い会話とより高次の思考や。
つまり、教師について考えるとき、彼らは自分がすることの全てに対して十分な信用を得てへん。カリキュラムはその小さな部分や。彼らはソーシャルワーカーで、セラピストや。彼らは子どもたちの内外を知ってる。
だからこれらの種類の会話に深く入ることができること、それも私たちが集中する必要があることや。そして私は時々直感に反すると感じることを知ってる。なぜなら私は未来学者で、特許と技術で脳アップロードインターフェースについて話すロボットで私の日々のほとんどを過ごしてるからや。
でも未来にとって最も重要なスキルは技術と何の関係もない。そして私はあなたが言ったことに戻りたい。
学習の本質と自信の構築
だから技術のための技術は絶対に物事を進める正しい方法やない。でも学習のための学習はそうや。そして今週学校とテストベース学習が生徒にただ学習の行為を楽しんだり誇りを持ったりするように設定してへんことについて本当に興味深い洞察があった。
答えを見つけ、答えを正しく得るために奨励され最適化されてるんや。そして認知科学者クリスティン・ラガルドが昨日話した批判的思考クラスでさえ、正しい答えがないそのクラスでさえ。生徒が望んだのはそこに到達するためのルーブリックやった。
そして彼女が彼らに言ったのは「まあ、あなたが実世界で仕事を持つとき、ルーブリックを与えられることで私たちがどこに行くべきか、正しい道筋を発見するよう求められるんやないと思わんか？」っちゅうことやった。
だからそれは私たちが生徒が教えられ、最適化するよう教えられることが、私たちが今AIでいるところと、それが答えを与えるように設計されてるっちゅう事実と非常に対立してる急性の瞬間にあるように見えた。
そして私は実際に、16歳から18歳を教えてる教師と話した。そして彼女は「オーケー、だから私がAIと文章の使用を迂回しようとしてすることは、生徒に教室で書かせることや。そして私は彼らにちょっとしたルーブリックを与える。これはエッセイの良い構造やっちゅうように。
それからエッセイを実際に提出する時になったら、彼らは家に帰ってそれをタイプアップする。いくつかのケースではもっと。いくつかのケースでは、その生徒は一種のエッセイをバラバラにしてChatGPTで基本的に完全に新しいものを生成してた」と言った。
そして私にとってそれが意味したのは、それをすることで時間の節約や認知負荷の節約はなかったっちゅうことや。それが私に言うのは、私たちは自信の危機にあるっちゅうことや。
そしてこれは子どもだけやなく、私たち全てにとって、私たちがこれらの技術にそれほど依存するようになることで、潜在的に社会により広く有害や。私たちは自分の決定を下す能力を信じることをやめるんや。
技術が何かにどれほど良くなっても、私たちが技術のアドバイスから逸脱せなあかん時があるし、私たちはそれらの瞬間全てに対して準備ができてることを確実にせなあかん。
そしてあんたは人工知能であんたの人生のあらゆる側面を最適化することについて話す人々を聞くかもしれん。そして私はそれにちょっと問題を抱いてる。なぜならそのメールを書くことがその日で深く考える一回の時間、あんたのアイデアを動かす、あんたが言いたいことを構造化する必要がある時で、あんたがそれをAIに渡すなら、あんたがその時間とその思考を何か他のことで置き換えてへん限り、それは歩いてる危険な橋や。
そして最近の研究があった。マイクロソフトとカーネギーがその研究のために力を合わせたと思う。そしてそれは人工知能への過度の依存が私たちの批判的に考える能力を減らすことができることを示した。だから私たちは人工知能と一緒に動き働き始めるときにこれらのスキルを強化してることを確実にする必要がある。
そして実生活で、労働力でこれを示した別の研究があった。起業家が小さなビジネスを助けるためのAIシステムへのアクセスを与えられた場所で。深い批判的思考スキルを持った高成果起業家は。AIが彼らの成果をスーパーチャージした。なぜなら彼らはAIに尋ねる正しい質問を知ってて、AIの答えを自分のビジネスにどう適用するかを知ってたからや。
低成果起業家がAI質問を尋ねたとき、彼らはより悪くやることになってそれが会社を害した。なぜなら彼らは間違った質問を尋ねたからや。彼らはただ諦めて困難な質問を尋ねて、その材料を実際のスタートアップにどう適用するかを知らんかった。
だから私たちはこれらのシステムに100％依存する社会を構築したくない。そしてそれは私たちが大人の年齢でも子どもの年齢でも本当に慎重に考えなあかんことや。そして私は私たちがすでに注意力の持続時間、スペリングに関してそれを見てると思う。
この部屋にいる多くの人、私も含めて、先週その単語をスペルしたと感じてるけど、今週どうスペルするかの考えがない人がたくさんいると確信してる。私たちはこの時代に思考をショートサーキットしてないことを確実にしたいんや。だから再び、深い問題解決、批判的思考、深い学習を本当に中心に置くことや。
認知能力と自立の重要性
そう、認知作業をAIに外注するとき、あなたは実際に認知的により弱くなることを示すカーネギーメロン、マイクロソフトのようないくつかの研究があった。そしてそれは生徒が認知能力を磨くことになってる時代、時期で極めて重要に見える。でもそれなら、どう分かるか？どうそれと関わることができるか？実際にそれから恩恵を受ける方法で。
そして認知負荷を外注して自分で認知作業をしてへんことを知ることは、その瞬間を見逃すだけやなく、あなたの中に住んで一種のあなたの中に落ち着いて一種のあなたが誰かになってあなたの知識体と回復力と強さと専門知識を増やす洞察を見逃してるんや。
そしてどんな仕事がどう見えるか、未来がどう見えるかがとても不確実なこの日と時代では、一種の急進的自立は私たちが教えるべきことのように見える。そしてその点で責任がどこにあると思うかについてちょっと聞けたらいいんですが。
そう。そして私は責任について考えるとき親を持ち込むことをいつもためらう。なぜならみんながそれぞれ異なる場所から来てるからや。そして私たちは家で何が起こるかを本当にコントロールできへん。それは全く別の南の週や。全ての家が平等で同じことへのアクセスを持ってることを確実にすることや。
でも学校では、私は子どもたちが尋ねてる質問と答えを生成する自分の能力を継続的に信頼できるように、子どもたちのためのスキルとして自信を構築することについて本当に考える必要があると思う。
そして再び、それはもちろん、AIが量子コンピューティングのマスターである世界で、私たちは子どもたちが質問を尋ねることができることを望むっちゅうことを意味せん。でも私たちは彼らが答えてる質問についてより深く考え、彼らが尋ねてる質問の広い理解を持つのを助ける。
彼らはAIが彼らに与えることができる答えの広い理解を持つ。そして再び、それは根本的に異なる社会や。私たちが答えは何かから質問は何かに行くところや。そしてそれがその大きなシステム全体の再設計の一部である理由や。
でも私は自信を中心に置く、子どもたちにクラスメートの前で話すことを奨励する、会話に関与することを思う。なぜならそれも未来のインターフェースやからや。これらのAIシステムと会話することは絶対に重要や。
そして未来の仕事について尋ねたことに関して。誰も本当にそれらを予測できへん。私たちは自動化されるつもりの仕事を予測できる。それは見るのがはるかに簡単や。でも同じ方法で、20年前に誰もソーシャルメディアマネージャーが会社の存在に重要やろうと予測できへんかった。
私たちが本当に見ることができへん仕事のほとんど、私たちは合成生物学と人工知能の宇宙でのいくつかの収束があることを知ってる。でも再び、それは何かではなく何でも子どもたちを準備することについてや。私は私たちが子どもたちを仕事のために準備することから離れる必要があると思う。なぜなら仕事は変わるし、それだけは保証できるからや。
そしてそれはアイデンティティを仕事に結合することから離れることも意味する。私たちはその哲学全体から離れなあかん。私たちが学び、働き、引退するっちゅうアイデア。それは全て変わってる。
だから代わりに、私たちは子どもたちが解決したい問題、採用したいスキル、世界を変えたい素晴らしい方法に頼ることを奨励する。子どもたちに彼らと一緒に住むロボットとAIシステムについて話して、アイデンティティを仕事に結合することとは対照的に、彼らがそれで何をしたいかを尋ねる。なぜならそれはただ危機に終わるからや。そして私たちは完全に異なる種類の世界に移ってるんや。
メタ認知とコミュニケーションスキル
そして子どもたちにこの新しい未来への準備のために教えることができるスキルのいくつか。人々はメタ認知のような用語を使うな。どう考えるかについて。そして昨日の講演で興味深かった。ある教育者が「まあ、必ずしも生徒がChatGPTを使うのを止めることはできない。でも彼がすることの一つは、オーケー、あんたはそれを使った。あんたのプロンプトを見せて。あんたがそれに尋ねた質問を見せて。あんたがChatGPTをどうプッシュしたかを見せて」っちゅうことやった。
なぜならもしあんたが良い質問を尋ねることができて、良いコミュニケーターになることができて、必ずしも、そしてあんたが答えがどこに行ってほしいかをある種知ってて、その方向にプロンプトできるなら、それならそれはスキルや。それは今日と未来のためのスキルや。
もう一つ一種の実験的な種類のスキルとして出てきたスキル。ニューヨークタイムズが最近バイブエンジニアっちゅう用語を使ったストーリーをカバーした。これはほぼ誰でもその意志と情熱でそれをすることができるっちゅうアイデアや。
そしてそれは私たちがあらゆる個人で奨励することを倍増する必要があることやと思う。でもアプリを作りたい意志と欲望を持った誰でも基本的に今それをすることができる。そしてそれはバイブエンジニアリングっちゅうもんや。だからたくさんの人々が自分自身やただ少数の人々のためのアプリを一種作ってる。
だから議論された新興スキルの一つは人間中心設計の周りのようなもんやった。だからもし誰でも他者のための製品を設計できるなら、まあ、他者にとって良いものは何かに入ることはどうや？だからそれは豊かに感じた別の領域やった。
そうそう、先進技術の時代で人間体験を中心に置くことは、私たちが確実に倍増すべき投資やと思う。そうや。そして再びそれは子どもたちにこれらのアイデアにこれらの技術を紹介することを意味する。
でもそれを人間に、ただコア基本に戻すことや。歴史、倫理、哲学、これらは私たちの社会がより先進的で技術的になるほどより重要になる科目やと思う。
そしてあなたが先ほど言ったように、今日学んでるコンピューター科学者は明日の未来技術大物になるつもりや。だからより倫理的なAIを作るために彼らに何を教えることができるか？
そして人々のために良い、社会の良いために設計された方法で設計された指数関数的技術を。だから私はそれが今その瞬間にいる本当に希望的なメッセージやと思う。その次世代の構築者は一種の私たちが彼らをコーチし、正しい質問を尋ね、社会の良いために設計するのを助ける機会を持ってる。
私自身より良く言えたとは思わん。そう。だから実際にこの分野でより広く倫理の質問へのちょっとした分岐。そして実際に、これらの領域のいくつかに飛び込む前に、私たちはこの全てで教育者の役割をどう思うか？そしてそれはどうシフトするか？
だから良い状況で言うとしよう。あなたが適応学習、個人化されたその全てを与えてるAIチューター、AIチューターを持ってる場所で。あなたが言った全体の再想像されたアプローチで。適応学習、個人化されたそれら全てを与えてるAIチューターを持ってる場所で。そのすべてでの教育者の役割は何ですか？
私はそれが進化するつもりやと思う。これらのパイロットが増え、研究が増えるにつれて、教育者が取る異なるポジショニング。それがいくつかの分野での深い専門知識であろうが、それは重要やろう。それが尋ねる正しい質問、材料について考える正しい方法、学習について考える正しい方法を促進することであろうが。
私は教育者の役割が子どもたちの理解とどう学ぶかを知ることと深く結合したままやと思う。そしてそれが教育が学習のためにあったはずのことや。だからそれはそれに戻ると思う。私たちは。私たちは人々を仕事のために準備するために教育を再設計してきた。そして私は私たちが人々を人生のために準備することに向かって動く必要があると思う。
でも教育者はそのプロセスの中心にとどまる。95匹のロボットと人間なしの学校に自分の子どもを送りたいと思う人はそんなにいないと思う。それは私たちみんなが目指してる未来やないと思う。だからAlpha Schoolのような非常に革新的なモデルのいくつかでは、AIチューターとの2時間の集中的で個人化された学習がある場合を想像します。残りの日は全て教師やインストラクターやガイドとの人間的な繋がりについてで、その生徒の情熱を発見するのを助けてそれを育み、それを実現する自信を持つのを助けるんです。
そして数分で、私たちはいくつかの質問を受け付けます。だからSlidoを使って質問したい場合は、数分でスクリーンに表示されます。
でもそれで私はこの分野の倫理についてもうちょっと触れたかったんです。そう。そしてこれは私たちが本当に慎重に考えなければならないことです。人工知能、データ、子どもたち。それはすでに深く疑問視される交差点です。
そして倫理はいくつかの方法で現れます。最初は、これらのAIシステムが子どもたちに関してどんなデータを収集するつもりかです。親は気づいてて同意を与えたか？あるいは私たちはただAIツールをクラスに急いで突っ込んでるのか？
そして子どもたちについて収集されるデータから何が解釈されうるのか？だから私たちは数学でのスタミナがどこにあるかを知りたい。私たちは安全に親の同意でそれをする方法を理解してない限り、他の感情的手がかりを解釈したくない。
だからそれは私たちが本当に理解する必要がある一つの分野やと思う。二つ目はAIシステムでバイアスが現れる奇妙な方法です。私たちはしばしば顔認証と私たちがそれをより親密に知ってるケースについて考えます。
でもAIがあなたとやり取りするときにあなたについて予測を立て、それからそれがあなたについて知ってることに基づいて、それがあなたに与えるアドバイスのレベルを変えたり、あなたのためにどれほど良く機能するかを変えたりできるユニークな方法があります。
だから最も有名なAIシステムのほとんどを使って行われた研究があります。そしてそれはAIシステムにアフリカ系アメリカ人について尋ねたとき、全て素晴らしい肯定的なレビューを与えたことを示しました。
AIシステムにその中により伝統的なアフリカ系アメリカ英語があるテキストの例を与えて、そのユーザーについてAIシステムに質問をすると、AIシステムは「ああ、この人はどこにも行かない。彼らのための仕事を想像することもできない。彼らは低賃金の仕事に就くだろう」と言いました。
これを教育で想像してみてください。AIシステムがある人がこの種の民族的背景を持ってるか、この性別やと検出して、それからその生徒についての評価で教師により悪いフィードバックを与えたり、その生徒がどこにも行かないと既に予測を立ててるから問題解決でその生徒により悪いアドバイスを与えたりする。
だからこれらは私たちが学術分野で倫理やったり倫理と先見に先見を適用しなければならないより微妙な方法です。
そして私が言う最後のことは私たちが注意しなければならない。そして私たちは事後にソーシャルメディアでこれを見ました。子どもたちがこれらのシステムと構築するつもりの関係です。
私たちは今子どもたちに想像の友達、常にオンであることとの無限で終わりのない関与の機会を与えてます。彼らの全ての質問に答えることができる。それは新しい種類の依存症のためのレシピで、私たちはこれを本当に注意しなければなりません。
私たちはスマートフォンで船を見逃したんです。そして今私たちはみんなそれらを教室から戻そうとしてます。私たちはAIシステムとチャットボットでこの視線を直接見ることができます。
そしてこれはもちろん全て教育者にかかってるわけやない。これは技術企業、私たちがこれらのシステムをどう設計するか、年齢制限にかからなければなりません。でも注意すべきことは子どもたちとチャットボットの間で形成されるかもしれないこの種の新しい依存症です。
そしてそれは良い結果にならないし、親をそれに参加させるために最善を尽くすことです。だからそれが親教師インタビューでさえ、ただ何気なく「あなたの子どもがチャットボットとチャットに費やす時間に注意してください。彼らがクラスでちょっとより非関与やったことに気づきました。それがその場所にあるかもしれません」と言うことです。
だからこれは私たちが先見を適用しなければならない別の分野ですが、私たちが介入しなかったらそれがかなり明確に起こってる視線を見ることができます。
そう。私たちが話してきた、学習者と親がそれら自身のデータと一種の成果と彼らが仕事にどれほど関与してるかへのその可視性を持つことと似た方法で。みんながこれらのチャットボットとの関係へのその可視性を持つべきケースがあるべきでしょうか？
その線をどこで引くことができると思いますか？でもその可視性があれば、人々はちょっとよりリラックスできると感じます。でもそれならそれは。
私はその質問は精神科医と心理学者によって答えられる必要があると言います。それがこれらが学際的会話である理由です。私たちはみんなをボードに持ってくる必要があります。
チャットボットとの依存症や関係は子どもたちがアプリストアでダウンロードするもんであってはならん。だから心理学者、精神科医、医師、あなたたちをこの会話に歓迎します。なぜなら私たちはその中であなたたちの声を必要としてるからです。
それはただシリコンバレーから起こってるだけではいけない。親だけがそれを自分で対処するために残されてはいけない。みんながテーブルに来る必要があります。私たちはソーシャルメディアで何が起こったかを見ました。私たちはその社会実験を再びする必要はありません。
だから言いました、オーケー、私たちはここでいくつかの質問を受け付けます。これはロブからです。特に恵まれないコミュニティと発展途上国で、AIがデジタル格差をどう増加させると見てますか？そして私たちリーダーとしてこのサイクルをどう止めますか？
そして汎用技術が互いに構築されることが見えます。電気への平等なアクセスを得なかったコミュニティ、彼らはデジタル格差と苦闘してるコミュニティです。そしてそれからAI格差があるでしょう。
それが私が議論した最初の柱、困難なスキルとしてのAI、子どもたちに人工知能をどう使うか、どうプロンプトするか、どう安全に使うかを教えることが重要である理由です。なぜならそれは子どもたちがこれらのAIシステムへのアクセスを得る唯一の機会かもしれないからです。
だからそれがAIを学校から押し出すことやないのです。子どもたちがAIでどう学ぶかを慎重に調整することですが、私たちが学校と教育で困難なスキルとしてAIを構築することを確実にすることは絶対に重要です。
より広い世界に関しては、これは国民国家が緊急に直面してる質問です。全ての国がアクセスを得る主権AIのようなもの、コンピューティングパワー、そして人口内でこれらの技術を採用するSTEMスキルを構築する機会を確実にすることです。
それは非常に地政学的に不確実な時間に対してもまた起こってるグローバル会話です。でもそれは本当に重要な質問で、残念ながら、私は30秒でそれに答えることはできません。
そう。そして私は分からん、ただ何かしら小さなことをそれに追加するために、みんなを紹介できるか？なぜならみんなが社会経済的状況に関係なくスマートフォンを持ってるから、もし生徒がそれをどう使うかを教えられず、ただそれに過度に依存するなら、そしてそれはいくつかの不利益にあるかもしれません。
別の質問を取りましょう。私たちはAIが対面インストラクターを置き換えることができないことを知ってますが、それは置き換えるでしょうか？そして高等教育でのオンライン非同期インストラクターを置き換えるべきでしょうか？
私はこの質問で何が意味されてるか正確には確信してません。そう、私はこの質問を解釈するなら、私たちは対面指導の価値とその人間的繋がりの必要性を知ってます。学習の他の様式があります。
いくつかは一種のオンデマンド学習のようなもんです。そしてライブ同期のような、同期だがデジタルのようなもんもあります。それについての私の考えは、コンテンツが事前録画されたとき、多分それは教師がカメラの前に座って全てのそのコンテンツを自分で読み上げることの最良の時間の使用やないっちゅうことです。
多分それはあなたがアバターやAIに、より個人化され適応的であることが証明された異なる形式でそれを外注できるシナリオです。そして人間対人間の相互作用が人間的繋がりに集中してる何かは良いと想像します。それが直接であろうがオンラインでなければならないであろうが。
そしてここにも何か興味深いことがあると思います。そして私たちは実際にこの質問への答えを知りません。でももしあなたがオンラインで物理学クラスを取ってるとしたら、物理学教師も今これらのスーパーコンピューターによって動力を得てるとき何が起こるか、そして物理学への彼らの視点がどう変わるか、彼らが世界をどう見るか、そしてそれからAIに加えてその人へのアクセスを得ることです。
だからこれは答え、陪審はオンライン学習に特に関連してそれがどう展開するかでまだ出てないと思います。
そう、絶対に。そして、専門家のためのAIツインを作る会社と働いてるんです。そして次に起こることは、専門家が取引する専門知識、彼らは自分の専門知識を所有してますが、彼らは選択してもたらすリアルタイムデータでその専門知識を豊かにできるようになります。
だから、その実際の専門家と話すか、その専門家のAIツインと話すかです。まあ、いくつかのケースではAIツインと話すのが有利かもしれません。実際の対面体験、より創造的な会話を持つことができるにも関わらず。特定の文脈で、AIツインが実際により価値があるかもしれないシナリオがあるかもしれません。
最後の一つに取り組むのが興味深いと思います。AIを使うときのプロンプトのためのスキルを開発することの長所と短所は何ですか。それはキャリアにとって重要になってきてます。それは社会的スキルにどう影響するでしょうか？
だから長所は。人工知能システムをどう指導するかをより理解するほど、AIがそのデータをどう処理するかへのより良い応答とアクセスを得るでしょう。だからそれは非常に役立つと思います。
もう一つの長所は、人々に自分の心にあることを処理してそれを何かしらの応答につながることができる質問に定式化する方法を教えることです。
私が見る短所は、私たちが全てのアイデアと知識を精製し、アルゴリズムのためにそれを最適化することになることです。だから私たちがどんなアルゴリズムを持っても、私たちはアルゴリズムのための最適化エンジンになるでしょう。
そして私はそれが私たちが入りたい世界やないと思います。人工知能が提供するユニークな利点とそれがどうデータを解釈するかがあると思います。そして人間がデータにアプローチする方法にユニークな利点があります。
そして私たちは思考への私たちのアプローチを人工知能のために最適化したくない。私たちはAIが私たちのために最適化されることを望みます。だからそれが短所やと思います。
私はこれが継続的に進化してるプロンプトの性質と科学を見てるように、一時的な挑戦にすぎないと思います。そして最終的にそれははるかに会話的になります。
だからあなたが同僚やったり教師やったり友達と話す方法で、あなたはAIとその方法で関与できるようになるでしょう。でもそれはコミュニケーションが絶対に重要やということを意味します。あなたのアイデアをどう共有するかを理解することです。
そしてそれは私たちが教育で常に中心に置くもんやないけど、あなたのアイデアを声に出すことができること、一般公衆にとって理解しやすく解釈しやすい方法で持ってる知識を精製すること、そしてAIのためだけやなく、未来で重要になるでしょう。
そう、そしてAIがプロンプト自体でより良くなり、全てのそれでより良くなるにつれて、人間はどこに行くのか？人間はより深く行く必要があります。彼らはより創造的になる必要があります。これらのプロンプトでさえ何についてかのように。私が達成しようとしてることは何か？私は何を達成できるか？
だから私はその軌道が人間にとって肯定的なもんやと思います。あなたの人間の創意工夫にどうより深く掘り下げるかのように？なぜならこれら全てのことはあなたのために処理されうるからです。そしてそれが正しい方法でAIを使うことの純利益やと思います。
私は分かります。だから最も多くのいいねを受けた質問があって、なぜかと思います。
アメリカ教育省が解体されるとき何が起こり、全ての州が平等なAI教育を受けることを確実にするために私たちはどう前進しますか？
そして私は最初の質問に戻ると思います。子どもの未来への投資は国益への投資です。それらは根本的に結合されてます。だからもしあなたが経済的強さ、経済的安全保障、国家安全保障について話したいなら、あなたは本質的に次世代の成功について話してます。
だから私はこれがどう解体されてるかに関与してませんが、私は本当に私たちが子どもたちと彼らが自己実現し、彼らができる最大の能力に達することができることを優先し中心に置くことを望みます。なされる決定で、なぜならそれは寿命と国家継続性と深く結合されるつもりやからです。
だからそれらは切り離されることはできません。そしてそれが私が教育は国家安全保障問題やと言う理由です。それらは同じ部屋にいる必要があります。
だからこれらは素晴らしい質問です。私はSouth by Southwest Eduのこの最後の日でAIと教育の未来についてのいくつかの最終的なまとめの考えをシニードが共有する数分を残したかったんです。
教師への敬意と未来への準備
まあ、まず第一に、教師たちへの大きな叫び。なぜならこれは信じられないほど複雑な時間で、彼らは地球上で最も貴重な、貴重な資産である子どもたちを扱ってるからです。だからこれは彼らが航海してる瞬間に対して十分な信用を得てないと思います。
そして何か覚えておくべきこと。私たちは先進人工知能システム、量子コンピューティング宇宙、これらの深く技術的な進歩について聞き続けるつもりです。でも最も重要なスキルのいくつかは技術と何の関係もありません。
そして親にとってさえ、5歳でiPadを受動的にナビゲートできることが、あなたの子どもが未来で良くやるかどうかを決定するわけやありません。
もしあなたが「私の子どもはiPadで働くのが本当に好きやないけど、彼女は一日4冊の本を読んでる、彼女はスポーツチームを愛してる。彼女は公園で時間を費やしすぎたがってる」と言ったなら、私はその子どもは未来で繁栄するつもりやと言うでしょう。
だからこの瞬間に適応するプレッシャーがたくさんあるにも関わらず、技術が進化する方法に関係なく、私たちが見ることができない未来のために子どもたちを準備してることを覚えてください。それは技術のためだけの技術に頼る必要があると感じるこれらの瞬間で私たちが時々見逃すことができることです。
でも実際には私たちが先進技術の時代で中心に置くことを確実にする必要がある他のスキルです。そしてその点で、私たちは閉じると思います。
絶対に素晴らしい聴衆でいてくれてありがとうございました。そう思います。
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