この動画は、AIが教育現場にもたらす変革について多角的に議論したポッドキャストの書き起こしである。K-12教育におけるAlpha Schoolの革新的アプローチから、プリンストン大学教授による人文学教育への影響分析、そして実際の学生たちの生の声まで、AIと教育の現在と未来を包括的に探っている。特にAIを活用した個別化学習の可能性と課題、従来の教育モデルからの脱却の必要性、そして学生がAIツールをどのように活用し適応しているかの実態が詳細に報告されている。
AIが可能にする教育の個別化
人工知能が私たちにもたらすクールなことの一つは、生徒がどこにいるのか、何を知っていて何を知らないのかを評価し、そのギャップを埋めるためのレッスンプランを生成できることだ。
これを言うのは辛いし、読者の中にもこれを聞いて辛く思う人がいるかもしれないが、長文の没入的リテラシーは広く普及した文化現象として終わりを迎えている。人々は今、10年前のようには読まない。2年前のようにも読まない。30年前のようには確実に読んでいない。学びたいと思う学生にとって、AIは今まで起こった最高のことの一つかもしれない。
しかし、AIを使った手抜きが多く行われているのも事実だ。多くの人がAIを使って学校をカンニングし、教育を受ける機会を自分で奪っている。
ケーシー、今日は学校に戻る特別エピソードで、AIと教育について話そう。ビリー・マディソンのように一から学校をやり直すのかと思った。
それも楽しそうだけど。これは教育界におけるChat GPT存在前元年3年目だ。つまりChat GPTが存在する前の3年という意味だ。どうだい？待って、私たちは今Chat GPTが存在する3年前にいるって？クソ、誰か数学の宿題をやる必要があるな。これは頭の中では素晴らしいアイデアだったんだが。
私はニューヨーク・タイムズの技術コラムニストのケビン・ルースです。私はPlatformerのケーシー・ニュートンです。これは今週のハードフォークです。新学期エピソードです。AIがK-12から大学までの教室をどう変えているかについての大きな考察です。Alpha School共同創設者のマッケンジー・プライスとプリンストン大学教授のD・グラハム・ベルネットとのインタビューが含まれています。さらに、学生たちが教育がリアルタイムでどう変化しているかについてどう見ているかの意見も聞けます。ケビン、教育を受けることを考えたことはある？いや、一度もない。
教育現場でのAI活用の現状
ケーシー、私の子供を含む多くの子供たちが今の時期に学校に戻っており、AIと教育の現状をチェックする良い時期だと思った。これはChatGPTのようなチャットボットが広く利用できるようになってから約3番目の学年だ。そして多くのドラマや困惑があり、学校区はこの技術を教室に取り入れるべきかどうか、あるいは禁止すべきかどうかを理解しようとしている。そしてそれについて多くの魅力的な議論が行われてきた。
そうですね。そこで今日は、その話題について様々な視点を提供したいと思います。K-12の学校で何が起こっているかについて少し話したいし、大学で何が起こっているかについても話したい。そして学生たち、つまり学習の最前線にいる人々から話を聞こう。彼らはChat GPTがもたらしたものとどう向き合おうとしているのかを教えてくれるだろう。
最初に、学校、特にK-12の学校への新しいアプローチについて聞こう。最初のゲストはマッケンジー・プライスだ。彼女はAlpha Schoolsの共同創設者で、学校の一日を再構想する方法で最近多くの注目を集めている私立学校ネットワークだ。
Alpha Schoolでは、従来の教師や従来の授業はない。他の子供たちと一緒に教室に座って、皆と同じ時間に同じことを学ぶということもない。代わりに、Alpha Schoolの生徒たちはAI搭載の教育アプリを使って、わずか1日2時間個別化されたレッスンと授業を行う。
そして残りの時間は、学校が「ライフスキル」と呼ぶグループ活動に専念する。これらの教室や学校には大人がいるが、彼らは教師ではなく「ガイド」と呼ばれている。しかし彼らの仕事は、以前のすべてのAI技術の前のように生徒に情報を伝達することではない。
代わりに、彼らは生徒のモチベーションを保ち、サポートし、一日を通じて他の活動を手伝っている。私は最初、興味を持っていた親からAlpha Schoolについて聞いて、それは本当に奇妙で違っていて興味深いと思った。そして実際にそれが機能するのかどうか知りたくなった。
とても異なるアプローチで、かなり議論を呼んでいるが、マッケンジーはAIが存在する世界で教育がどうあるべきかについて、率直に言って魅力的なアイデアを持っている。それでは、Alpha School共同創設者のマッケンジー・プライスを迎えよう。
マッケンジー・プライス、ハードフォークへようこそ。お招きいただきありがとうございます。ここにいられて本当に興奮しています。
Alpha Schoolの一日
Alpha Schoolは最近多くの注目を集めている。厳密には新しいものではないが、エネルギーと興奮の爆発を経験していると言っていいだろう。AIソフトウェアを使ったカリキュラムと教師の代わりのガイドで1日2時間のレッスンを行うという前提について多くの質問がある。Alpha Schoolの生徒の平均的な一日を説明してもらえる？朝降ろされて、何時に到着し、最初に何をするのか？
私たちはフルタイムの学校です。これは子供たちが家に閉じ込められるような奇妙なディストピア的ロボット主導の学校ではありません。これはフルデイスクールです。
子供たちは朝8時30分頃に現れ、私たちは常に「リミットレス・ローンチ」と呼ぶもので一日を始めます。子供たち向けのトニー・ロビンスのようなものと考えてください。子供たちが一緒に集まる機会です。彼らは通常、何か不可能なタスクを行います。例えば、今朝は4人から6人の子供たちのグループに分かれた生徒たちがいて、長い紐を持っていました。私たちはそれを彼らの手に結んで、彼らは紐をほどいてチームとして協力し、コミュニケーションを取って紐をほどく方法を見つけなければなりませんでした。人間の麺プロジェクトのようなものです。
それが終わったら、生徒たちは座ります。核となる学習ブロックの時間です。あなたの言う通りです。私たちの子供たちは1日わずか2時間で学習を完璧にこなしています。私たちはポモドーロテクニックと呼ばれるものを実践しています。子供たちは基本的に数学、読書、言語、科学の核となる学習に25分間集中して注意を向けます。
合間に休憩を取り、昼食時までに学習は一日終了し、他のことをする時間になります。午後が本当にエキサイティングになるのは、子供たちが一日中教室の机に座って学習を詰め込む必要がないからです。代わりに、その時間をプロジェクトベースの協力的なライフスキルプロジェクトに使います。
これらは私たちが「ガイド」と呼ぶ教師によって指導されるワークショップで、起業家精神、金融リテラシー、リーダーシップ、チームワーク、コミュニケーション、社会化スキルなどのスキルを学んでいます。午後3時15分頃に、子供たちは皆一緒に戻ってきて、「シャウトアウト」と呼ぶものを行います。その後放課後に帰宅します。
AIが個別化学習で可能にするクールなことは、子供たちが一日で学習を完璧にこなせることです。だから夜に帰宅しても宿題をする必要がありません。夕方の残りの時間を家族や友達と楽しみ、スポーツをしたり、大好きなことをしたりできます。
これがAlphaの典型的な一日で、とても楽しいです。私には楽しそうに聞こえます。皆にとって楽しそうには聞こえないかもしれませんし、今説明していただいた様々な要素について深く掘り下げたいのですが、まず、このすべてがどこから来たのか、感触を得られればと思います。どのような問題セットが、あなたがこのように学校を再構想することにつながったのでしょうか？
Alpha School設立の背景
基本的に、私は自分の娘たちが伝統的な学校で経験していることに不満を持つ母親でした。伝統的な学校というのは、一律のアプローチで、皆が同じペースで学び、教師が教室の前で講義するモデルのことです。
娘たちを幼稚園、1年生、2年生に送った時、彼女たちはとても好奇心旺盛で興味を持っていました。ちなみに、すべての子供がそうです。時間が経つにつれて、その光と炎が消えていくのが見えました。そしてついに娘の2年生の半ばで、彼女は私を見て「明日学校に行きたくない」と言いました。私は「どういう意味？あなたは学校が大好きじゃない」と言いました。彼女はただ「学校はとても退屈だから」と言いました。
そこで私は周りを見回しました。それは別の公立学校に移ることや、公立対私立学校の問題ではないことに気づきました。それは本当にその教育モデルの問題でした。そこで私たちは2014年に最初の学校を始めました。その時でさえ、アプリベースの学習を使って子供たちが自分のペースとレベルで進む能力を提供できることを知っていました。
しかし過去3年間で生成AIの出現により、生徒の学習計画の正確で正確な測定と個別化にそれらを組み込むことができ、結果として、私たちの子供たちは学習を完璧にこなし、それをわずかな時間でやっています。
AIテクノロジーの活用方法
あなたが話しているAI技術についてもう少し教えてください。あなたが使っているカリキュラムについて少し読んだところによると、それは実際には生成AIベースではないようです。それはオンラインクイズを受けるようなものです。コンピューターにいる生徒がこれらのレッスンを通じて指導され、困難な概念を理解したり覚えたりするのを助けるためのある種の空間反復があり、それから評価されるということです。それ以上のものがありますか？そして生成AIはどのように関わってくると思いますか？
人々がAIと教育について考える時、彼らはすぐに教室の前にいるロボット教師か、チャットボットのどちらかを思い浮かべますが、実際にはそのどちらも正確ではありません。私たちはそのどちらも使っていません。
代わりに、私たちが行っているのは、生成AIを使ってK-8の共通基準と高校レベルのアドバンスト・プレースメント・カリキュラムに基づいた個別化されたレッスンプランを作成することです。基本的に各生徒が自分のいる場所に基づいて必要とするレッスンを提供するためです。
人工知能が私たちにできるようにしているクールなことの一つは、生徒がどこにいるのか、何を知っていて何を知らないのかを評価し、そのギャップを埋めるレッスンプランを生成することです。私たちが使う他の部分は、基本的に生徒がどのように学習しているかの関与と効果を測定することを可能にするビジョンモデルです。
彼らの正確性の割合はどのくらいか？どのくらい速く問題を通り抜けているか？説明を読んでいるか？それらを見ているか？推測しているか？どのようにそれをしているか？そして生徒はどのようにより効果的に学習できるかについてのコーチングを受けます。しかし基本的に、私たちは人工知能のその側面を使って個別化された学習計画を作成し、関与を測定しています。
そしてここで本当にエキサイティングなもう一つのこと、そして私たちはここで興奮することのまさに始まりにいるのですが、生徒の知識グラフだけでなく、彼らの興味グラフも重ね合わせることができることです。例えば、君たちは育っている時読書が好きだった？読者だった？私は大きな読者でした。君もそうでしたね。君は良かった。
読書があまり好きではないその子を取ることができます。そして突然、彼らをサッカーチームの親友と一緒に主人公にして、アベンジャーズスタイルの世界を救うタイプのストーリーで、その子にとってまさに適切なレキサイルレベルにすることができます。そしてそのようなことができる時、読書が生き生きとしたものになります。それが一つの例です。
ファッションデザインやスポーツ統計に対する興味と組み合わせた数学の学習について考えてみてください。そして私たちは学問的学習に取り入れることのまさに始まりにいるものであり、子供たちを非常に興奮させます。
従来の教室の非効率性
あなたには常に尋ねられることだと思いますが、私たちのリスナーは、どうやって学校の一日全体を2時間に圧縮するのかと考えているかもしれません。それについて話していただけますか？
まず第一に、時間を遡って、数学の授業に入る時のことを思い出してください。まず第一に、座って、人々を静かにさせ、紙を取り出し、本をこのページに開くなどに10分を費やしています。それから教師がレッスンを進めていきますよね？そして覚えておいてください、そのレッスンの始めに、教室には何が起こっているかをすでに知っている子供たちがいて、彼らはただそこに座って「オーケー、これは退屈だ」と思っています。
そして教師が教えている概念の説明の最後には、何が起こっているのか全く分からない子供たちがいます。どちらにしても、授業の終わりに、教師はその教材を進めるしか選択肢がありません。だから、従来の教室がどれほど非効率かを考えてみてください。数学の授業に50分費やしているとして、実際に提供されている本当の情報の量はそれよりもはるかに少ないのです。
だから基本的に、私たちの子供たちが数学に25分を費やし、彼らが知る必要があるレベルとペースでまさに学習している時、そこでより多くの効率を見ることができます。そして私が親に理解してもらいたいことは、あなたの子供は学問を終わらせるだけでなく、学問で優秀になるために一日中授業に座っている必要はないということです。
自己指導が苦手な生徒への対応
この種の自己指導的なAIベースのカリキュラムは、とても自己指導的で、多くの構造を必要としない生徒にはうまく機能すると思います。しかし、あまり自己主導的でない子供たちにこれがどのように機能するのか興味があります。
個別化学習により、私たちはすべての子供がどこにいてもその子を助けることができます。少し苦労している、または遅れているかもしれない子供を取ってください。まず第一に、子供が自分のレベルの教材を学べる時、例えば2年生、3年生、4年生の知識を復習する必要がある5年生がいるとします、それは彼らにとってより簡単です。しかし私たちの成功の重要な特徴は、教室での教師の役割を変革して、優れた学習に関して最も重要なこと、つまりモチベーションに焦点を当てることができることです。
やる気がないかもしれない子供をどうやって集中させるのか？そしてそれが私たちの教室の大人の役割です。バードウォッチングが大好きな小さな男の子がいて、毎週彼が学業目標を達成する時、彼とガイドは私たちのグリーンベルトに戻ってバードウォッチングする時間を持ちました。
私たちの教師が基本的に子供たちを本当に知り、理解することに時間を費やすことができることがあります。彼らが挑戦された時に何がモチベーションとなるのか、彼らが自分自身に何を言っているのか、そしてどのようにより多くの成長マインドセット戦略を取り入れ、そこでつながることを助けることができるのか。
そして根本的に一日の終わりに、私たちが作ろうとしているのは、学習方法を学ぶライフスキルを持った自己主導の学習者です。コアアカデミックス中に働いている子供がいて、彼らは私たちのガイドの一人に「このレッスンで苦労している」と言うかもしれません。私たちのガイドは行って「足し算の仕方と割り算の方法を教えよう」とは言いません。代わりに、彼らは「リソースを使った？説明を読むことができた？リソースライブラリに入って、この概念を学ぶのに役立つことが示されているビデオを検索した？あなたは何をしているの？」と言うでしょう。
そして私が本当に誇りに思っていることは、私たちのクラスがすべての学年、すべての科目で99パーセンタイルに位置していることです。一つの例外として、5年生の数学では93パーセンタイルです。そしてほとんどの私立学校とは異なり、私たちは子供がどこから私たちのところに来るかは気にしません。新入生が穴だらけで学年レベルより遅れていても問題ありません。私たちは彼らを追いつかせることができます。
Alpha Bucksによる動機付けシステム
学生のモチベーションを高めるもう一つの方法について話しましょう。Alpha Bucks。あなたの学校には、生徒が仕事を完了したり、期待を上回ったりすることでおもちゃや賞品でお金をもらえるインセンティブ構造があります。それがどのように機能するか、そして今おっしゃったことにどう結びついているか教えてください。つまり、あなたは外部のインセンティブにあまり依存せず、生涯学習者となるよう内発的にモチベートされた子供を作ろうとしているということです。
まず、従来の学校にある現在のモチベーションモデルについて考えてみましょう。子供がうまくいっていない時、それは一般的に子供のせいとされます。彼は鋭い刃物の中で最も鋭くないか、やる気がなく、勉強するために必要なことをする意欲がないのです。
私たちのモデルでは、子供が成功していない場合、それは私たちのせいだと信じています。私たちが何か間違ったことをしているのです。そして私たちが見逃しているのがモチベーションの部分です。だから、入ってくる子供や私たちの生徒が入ってくる時、どうやって彼らを興奮させ、やる気を起こさせるのかと考える時、私たちが見つけたことの一つは、冷たい現金が信じられないほどの動機付けになるということです。この会話の私たち3人も、仕事において現金にある程度反応しているようにです。そしてケーシー、彼は現金が大好きです。
私たちは金融通貨の導入から始めます。Alpha Bucksと呼ばれるものがあります。子供たちは毎日の学業目標を達成することでAlpha通貨を稼ぎます。稼ぐだけでなく、学校のエンポリアムで使う能力があるため、支出の方法も学びます。貯蓄、投資、寄付の方法を学びます。だから私たちは子供たちを結びつける金融リテラシースキルを導入し始めています。
そして私たちには子供たちが行っていることに興奮させる他の多くのモチベーションモデルもあります。外発的動機付け手段はとても悪いと言って多くの批判を受けます。私のストーリーがあります。まず第一に、人口の5％は自然に内発的にやる気があり、学習のために学習したいと思っています。
しかし、やる気がないかもしれない他のすべての子供たちをどうするのでしょうか？そして答えは、まあ、彼らにとって厳しいことであってはいけません。彼らはそこにいません。その興奮をオンにして子供たちを盛り上げるために私たちが行う必要があることは何でもです。
Alpha Schoolへの批判とその回答
マッケンジー、Alpha Schoolのアプローチに対していくつかの反発があったと思います。これらの批判のいくつかをすぐに取り上げ、あなたに答えてもらいたいと思います。一つは選択バイアスです。Alpha Schoolは、革新的な私立学校に年間約40,000ドルを払う余裕のある親を持つような生徒だから、強力な成果を上げているだけだと言われています。すべての子供に対してこれが機能することを実際に証明していないということです。
まず第一に、確実に選択バイアスがあることは絶対に認めます。私立学校であるという事実は、親が何らかの形で手を上げて、子供を通りを通る学校バスに乗せて地元の学校に送るのではないと決めたことを意味します。だから私はそれを完全に理解しています。
しかし、これについて反論したいことがいくつかあります。まず第一に、私たちには様々な社会経済的背景から来る学生がいます。私たちには年間10,000ドルと安い学校があります。そして実際に今年は学生が無料で通える学校も展開しています。
だから私たちのデータ選択はより大きく、より厳密になるでしょう。しかし私が本当に重要だと思うもう一つのことは、ほとんどすべての私立学校とは異なり、私たちは子供たちの成績表を見ていません。彼らが行った評価を見て「申し訳ありませんが、あなたは私たちが受け入れるには遅れすぎています」とか「あなたはすでにA学生ではありません」とは言っていません。
私たちは基本的に、このモデルに取り組むことに興奮しているような、ある種のコーチ可能性を示している子供を探しています。そして私が最も誇りに思っていることの一つは、10パーセンタイルで私たちのところに現れる子供を取り、個別化された学習体験を提供することで2年以内に90パーセンタイルに到達させることができることです。だから私が焦点を当てていることの一つは、私たちが奉仕している学生の数を拡大し続け、その種の選択バイアス批判を助けることができる様々な価格帯でそれを行うことです。
分かりました。次の批判は、基本的に学生や親よりも教育者から聞くものです。それはこの種の流行への恐れです。教育に長い間関わってきた多くの教育者や人々は、通常シリコンバレーなどからやって来て「教育を永遠に修正する技術を手に入れた」と言う人々に慣れています。
一人一台ノートパソコンプログラムが人々の学習方法を革命化するはずだったことを覚えています。そして10年ほど前、あなたがAlpha Schoolで行っているバージョンを行おうとしていた個別化学習スタートアップの波全体がありました。そしてこれらのことは本当に定着せず、本当に浸透しません。
だから人々は、シリコンバレーの出身ではないことは知っていますが、革新的なedtech実験的設定から来て、あなたのやり方は間違っている、私たちはここに解決策を持っていると言う人々に警戒していると思います。この未来的に聞こえることに対するより基本的な反対を持つ人々に何と言いますか？
edtechはそれ自体決して答えではなく、それは何度も証明されています。優れた学習体験を作る2つの要因があるからです。第一は適切なペースと学習レベルを得ることです。そしてそれはこれを作るもののうち約10％です。
過去のedtech製品や現在出回っているものもそうですが。子供にiPadを渡して何らかのedtechアプリをやらせることはできますが、彼らはそれで遊び回るかもしれません。ランダムにボタンを押すだけかもしれません。椅子で回転して、関与さえしていないかもしれません。
このモデルでより良いことの一つは、AIが実際に子供が効果的に関与しているかどうかを監視し理解していることです。しかし優れた学習者を作るものの90％は動機付けられた学生です。そしてこの新しい教師の役割について美しいことは、私たちがついに人間だけがうまくできること、つまり個人的なつながりと学生を知ってモチベーションを理解することに焦点を当てる機会を彼らに与えることです。
だから私の最大の答えは、モチベーションの側面に焦点を当てる方法を見つけなければならないということです。そして私は、これが私たちの心理モデルにおける真の変化を必要とすることを最初に認めます。誰もが教育を受けた個人的な経験を持っており、特に教育者は「これが行われる方法だ」と言います。
実際、すべての親は「学習の鍵は優れた教師だ」と言うでしょう。15年前、学習の鍵は何かと尋ねられれば、私は「優れた教師が必要だ」と答えていたでしょう。そして今私たちが理解するのは、それは完全に真実ではないということです。それは教師がそこにいないという意味ではありません。教師がいない教室を持つことは決してありません。しかし私たちはただモチベーションに取り組むことに焦点を移しているのです。そして私はそれがedtechに欠けていたものだと思います。
これが新しい技術的アイデアを思いついて、その周りに学校を建てたというケースではないということを言っていることを評価します。同時に、ケビンと私が今日あなたと話したかった主な理由の一つは、AIが学校をどのように変革しているか、個別化学習のようなことをどのように可能にするかに非常に魅了されているからです。Alpha Schoolのすべてについて考える時、技術はあなたにとってどのくらい大きな部分ですか？他のすべてに関連して技術の部分をどう考えますか？
技術は確実に重要な要素です。特に子供たちがそれをうまく効率的に使っていることを確認することです。それは約3年前に本当に起こったことです。私は2014年に最初の学校を始め、その時はアプリを使っていました。しかし2022年に生成AIが出始めた時、私たちは子供たちが効率的かつ効果的に学習していることを本当に確認する機会があることに気づきました。そして私たちは彼らがいる場所で子供たちに会う個別化学習計画をより良く構築することができます。
それはまた、評価の役割とそれらがどれほど素晴らしいフィードバックツールであるかを完全に変えました。再び、伝統的な学校での標準化テストと対比してください。標準化テストがそのような悪い評判を持っている理由があります。それは学生が標準化評価でどのように行ったかに基づいて何も変わらないからです。彼らは成績を得て、何があっても先に進みます。
そして私は、伝統的なモデルで教師が穴を埋める方法を理解する能力さえ持たない理由を理解しています。今信じられないのは、これらの評価を取り、私たちのAIチューターに接続し、それらの穴を埋めるレッスンを生成できることです。
分数があやふやだと代数が得意になるのは難しいです。掛け算表を覚えていなければ分数が得意になるのは難しいです。だからそれが私たちのシステムに組み込んだ主要なedtech機能の種類です。しかしedtechとAIが行っていることについてのもう一つのエキサイティングな部分は午後です。
若者が世界で成功するために根本的にどのように準備する必要があるかを考える時、彼らがしなければならないことの一つは、これらすべての信じられないAIツールにリテラシーを持つことです。だから午後に、私たちは子供たちがAIツールを使って公演能力を向上させ、映画やインタラクティブな本をデザインし、専門家になるのを助ける研究を行う方法を学ぶのを助けています。そこには多くのクールなツールがあります。
そして本当に成功するためには、引き出すことができる脳の知識を持ち、成功するためにそれらのすべてのタイプのことに精通していなければならないと信じています。若者が卒業する時に行う仕事の60％のようなものはまだ存在していません。
だから私たちは子供たちがライフスキルとともに、それらの未来対応スキルを持っていることを確認する必要があります。
人文学教育の未来
二つの異なる視点があるようです。AIが教育において提示する機会と課題を見る二つの異なる方法です。一つは私たちがどのように教育するか、どのように子供たちを教えるか、子供たちがどのように学ぶかについてです。それがあなたとAlpha Schoolが取り組んでいることのようです。
もう一つの見解は、AIが人々が何を学ぶべきかという私たちの概念に本当に挑戦するということです。ここベイエリアでよく聞く見解は、AIが比較的近いうちにほとんどまたはすべての人間よりもほとんどまたはすべてのことでより賢くなり、それが私たちの伝統的なカリキュラムの多くを時代遅れにするかもしれないということです。
AIが指先にあるだけの世界では、学生は化学実験の方法を学ぶ必要がないかもしれません。これについてどう思いますか？そして、より強力なシステムに到達する時のAIの次の段階についてどう考えますか？
教育で見ることになると思うのは、若者が伝統的なシステムよりもずっと早くPhDレベルになる能力を持つということです。そして私はAI時代において学習がそれほど重要でないとは信じていません。
しかし、持っている知識をどのように組み込み、成功するために自由に使えるツールを使用するかのフレームワークを持つことは、私たちが人々に教える必要があるスキルです。AIが本当に得意なことの一つは、知識の白黒を知っていることです。そこにあるものを知っています。しかしそれが知らないのは、新しい知識にどのように進歩するかです。
そして人間が生きる必要があり、世界が私たちの若者が成功することを許可する時に信じられない進歩を見ることになるのは、そのグレーゾーンだと思います。
マッケンジー、参加していただき本当にありがとうございました。本当に感謝しています。マッケンジー、ありがとうございました。ありがとうございます。ありがとうございます。
戻ってきたら、高等教育機関がAI時代にどのように適応すべきかについて、プリンストン大学教授D・ベルネットと話します。
高等教育におけるAIの影響
ケビン、最近私たちは両方とも「人文学は人工知能を生き延びるか？」というニューヨーカーのエッセイを読みました。そしてそれは教育とAIに関して私たち両方に多くの考えるべきことを与えました。実際私はそれを読みませんでした。AIに要約してもらいました。
そしてそれが本当に今日のセグメントの核心に触れています。AIが高等教育に何をしているかということです。私たちは今、若い子供たちのために提案され実験されている新しいモデルについて、K-12教育に何をしているかについて話しました。しかしこれは大学でも展開されている会話です。だからD・グラハム・ベルネットと話すことができて非常に興奮しました。
彼はプリンストンの科学技術史家で、ニューヨーカーにこの本当に素晴らしいエッセイを書きました。私は実際にそれを読みました。冗談でした。教授や大学管理者、学長がAIと教育がどのように交差するかについて意見を述べることには事欠きません。
しかしグラハム・ベルネットのエッセイで本当に評価したのは、これが実際に人文学、つまり彼の焦点分野にとって良いことになる可能性があると主張したことです。彼は長年にわたって人文学の衰退を追跡しており、AIが実際に大学に生活の精神と人間であることが何を意味するかについてのより深い質問に焦点を当てることを奨励することによって人文学の活性化を助けることができると今考えています。
彼はまた、彼と学生たちがAIを使用してきた本当に興味深い方法について書いています。彼はチャットボットとこれらの拡張された会話をし、それを学生と学習しているLanguage modelの両方について何かを明らかにする会話に編集することを奨励してきました。だから一人の教授があなたの教室でAIで何をすべきかについて完璧な処方箋を持っているわけではありませんが、実際、彼が私たちに話しているように、人文学はAIをどのように使用するかという点でコンピューターサイエンスとは非常に異なります。しかし私は彼が新しい学年に入る時に本当に興味深い会話の始まりと考えを持っていると思います。
それでは、グラハム・ベルネットと話しましょう。
グラハム・ベルネット、ハードフォークへようこそ。ここにいられて本当に良いです。今日はどこで私たちに会っていますか？学校にいますか？プリンストンにいますか？
プリンストン大学のプリンストン、ニュージャージー州のディキンソンホールの科学史プログラム内の私のオフィスにいます。視聴者のために、あなたの後ろには多くの本があります。科学史という名前のホールなのですか？いえ、科学史は歴史学部内のプログラムのようなものです。分かりました。それの方が理にかなっています。ケーシーは大学に行かなかったので、ここで少し困っています。
グラハム、あなたが見るAIと高等教育の絵について説明することから始めてもらえますか？AIが他の技術とは異なり、大学や学校が直面してきた技術とは異なる大きな問題になると確信させたのは何ですか？
これらの技術は非常に速く変化しています。だから予測するのは常に少し危険です。しかしこれらの技術が人間の思考、分析、表現力を模倣し、基本的に彼らの出力を人間の仕事と区別できないほど十分な洗練性でそれを行うことは間違いありません。
そしてそれは、大学で学生を教育するために運営してきた方法の多くがテーブルから外れていることを意味します。
学生との革新的な課題
あなたは学生と行った本当に魅力的な演習について書いています。そこで注意の歴史についてチャットボットと会話し、テキストを4ページに編集して提出するという課題を与えました。そしてあなたは「リビングルームのソファでその結果を読むことが、あなたの教師キャリアの最も深い体験になった」と書いています。学生にその演習をしてもらうことから何を得ようと思っていたのか、そしてなぜそれがあなたにとってそれほど深いものになったのかを教えてください。
その通りです。この瞬間に等しいと感じる授業でいくつかの新しい種類の課題を開発することを実験したかったのです。問題の授業は人間の注意能力の歴史に関する授業です。そして学生たちは修道院制度の歴史から注意経済まで、本当に密度の濃いものを読み進めてきました。
注意経済は、デバイス上の時間を最大化する方法を理解する知的アルゴリズムによって推進されているので、AI、チャットボットとの会話に学生たちを入らせることが興味深いと思いました。ある意味でAIが得意なトピック、人間の注意を分析し、人間の関与、注意の関与のためにフィードを最適化することについて。
そして何が出てくるかは本当に分かりませんでした。私が特に期待を持っていたわけではないことを強調したいと思います。だから現れたものの力は、まさに私の期待に反するのではなく、私の高い希望に沿ったものでした。しかし私はこれを言います。私は30年間学生の作品を読んできました。そしてその論文の山を座って読むことの力の一部は、私が一世代がある種のエイリアンで馴染みのある幽霊モンスターの子供の出現を感じ取っているのを見ているという不気味な感覚でした。
そしてそれは強烈でした。なぜなら子供たち、私の学生たちは準備ができており、マシンは今特別だからです。野生の麦を感じているようなものです。そして彼らがリングでお互いをテストしているのを見ることです。あなたは何を持っている？ああ、分かる。そして彼らはこれからしばらくの間お互いと一緒に働くことになることを知っています。
それが私にその論文で落ち着いた不気味さの包括的な感覚だったと言えるでしょう。
チャットボットとの個人的対話
あなたはまた、チャットボットとの会話で、自分が会話している時に自分自身の信念、自分自身の知識をより良く理解できると感じている学生の経験を説明しています。それがとても忍耐強く、とてもプライベートで、皆を邪魔する必要がなく、あなたのオフィスアワーに来て学生の列で待つ必要もないからです。
私はそのアイデアにとても打たれました。なぜなら私たちは今、多くの文脈でそれを聞いているからです。最近、まったく同じ経験をしたシェフについて話してくれた人がいました。そして今、他の多くの料理を探求できると感じています。なぜなら恥ずかしい思いをして他のレストランのシェフに電話して、パッドタイの作り方などを聞く必要がないからです。
だからそのような使用例について何を教えることができるか疑問に思います。より多くの学生が、実際にチャットボットで追求できる知的な道があり、それは彼らのためにエッセイを書くことではないことを発見しているのでしょうか。それは主題と交流することのようなものです。
この特定の学生とのその瞬間が非常に感動的だったと思うのは、マシンがとても忍耐強く、実際に人間が今まで持ったことがないような方法で彼女に注意を払う意欲があっただけではなかったからです。それはそれを超えました。彼女が実際に言ったのは「私は話している相手を心配していなかったので、今まで新しく感じた方法で自分の知性の中にいることができた」ということでした。
非常に賢い若い女性、非常に敏感な若い女性で、彼女の周りの人々を意識していました。彼女のために話すつもりはありませんが、彼女は私の多くの、非常に聡明で、しばしば女性の学生のように、自分自身の知性で対話相手を吹き飛ばさないようにある程度の時間を費やしていたと言っても公平だと思います。
だから、それを少し抑えて、ゆっくり行き、話している相手が脅威を感じていないことを確認するような動的を想像できます。そして実際私はそれをすることができません。これは私が持っていない問題です。実際、ケビン、人を知性で吹き飛ばすことです。実際は、ケビン、それは特定の人々が彼らをとても愛してくれた母親を持っていたので、誰かが彼らからもっと聞きたいと思うこと以外は実際に考えたことがないということです。そして私はそのような人の一人です。
しかしこの少女はそうではありませんでした。だから彼女は「待って、マシンと一緒なら、このマシンの世話をする必要がない。フルフォースを持ち込むことができる」と言いました。そしてそれは「うわあ」という感じでした。彼女は自分の力を展開していました。そしてそれは、これらのマシンがその文脈で提供できるものについての並外れた洞察だったと思います。
大学のAIに対する態度
これが今学年の始めに学生がいるところであるなら、チャットボットと関わり、これらのAIシステムとこの種の深い、または魅力的な経験をしているとして、プリンストンや他のエリート大学の教員、大学管理者について、今学年に向けてのAIに対する大学の姿勢とそれが1年か2年前からどのように変化したかを聞きたいです。
すべてがとても速く動いているので、ベクトルを得るのは困難ですが、それでも非常に守備的だと言えるでしょう。それでも教授職の警察機能に関心があります。私たちは保安官のようなものです。だから心配は、私のすべての課題が今使い物にならないということです。論文を課すことができません。青本試験をしなければならないのでしょうか？学生たちは読書をするのでしょうか、それともそれをNotebook LMに入れてポッドキャストに変えるだけでしょうか？
私たちは比較的保守的なコーホートです。政治的にはそうではないかもしれませんが、特に人文学における変化の遅れ時間の観点では。だから、授業を変更しなければならないという懸念があり、それは面倒です。なぜなら異なることをしなければならないからです。だから一般的に言えば、もちろん例外はありますが、それでも基本的にそこにあるものだと言えるでしょう。
そして教育に対するあなた自身のアプローチについてのあなたのバイブチェックはどうですか？あなたの作品で、本当にクールに聞こえる課題について書いていますが、この来年についてどう考えていますか？まだ新しいアプローチを開発していますか？ツールキットを持っていると感じますか？どこにいますか？
今年はサバティカルなので、おめでとうございます。隠れて、手に新生児を抱える前に本を仕上げようとしています。しかし私はそれについて話すつもりです。なぜならここで核心に行くからです。大学から何を求めますか？教育から何を求めますか？
私は仕事訓練機能についてはそれほど気にしていません。それについて心配できる他の多くの人がいます。教育で私が気にすること、この種の空間と私の教室で働くことを始めて続けさせた私のミッション・クリティカルな愛は、自由の条件に等しい人を形作ることです。それが私にとって重要なことです。
他者との関係で、そして自分自身との関係で、あなたの自由の継承に責任を持つ人間として形を取ることについて本当に何かがあると信じています。そして大学がその仕事が続けて起こらなければならない空間だと信じています。だからそれを気にするなら、私は実際にこの瞬間がとても興奮すると思います。なぜなら私たちの種の警察機能はすべて管を下っているからで、私たちが以前に学生に求めていたことの多くは、教授であることのカラオケダンスの一種のパフォーマンスです。
シェイクスピアについて、私がするのと同じように新しい知識を生み出すことです。だから26年間シェイクスピアを研究した後に私が書くであろう学術論文の小さくて少しひどいバージョンのように見える論文を書くのです。それは無意味です。実際、あなた、私の仲間の教授、同僚が書こうとしているシェイクスピアについての記事でさえ、システムがハムレットについて興味深い記事をたくさん反復的に生成できるので、それは次第に無用になっています。
そしてそれはプロンプトエンジニアリングのようになります。問題はハムレットについて500の新しい論文を書くことができるかではなく、誰かがそれらを読みたいかです。だから学生にシェイクスピアについて数百の新しい論文を書かせることは、彼らに実際にそれをもうさせることはできません。
だから私の観点から良いニュースは、これらの活動が興味深く重要だと思いますが、大学に求めるものの中心にあるとは実際に考えたことがなかったからです。だから私はそれらが軽く滑り落ちることにかなり満足です。
人文学の未来への懸念
それはかなりポジティブなビジョンです。一つのことを明確にしたいと思います。もう一つのあまり幸せでない可能性があります。それは皆が「この人文学的なもの、私たちは実際にそれを理解したことがない。大学の全体のポイントは人々を就職市場に準備させ、授業料のROIを最大化することだ」と言うことです。そして人文学は大学で終わりを迎えます。私は率直に言って、それがより可能性の高いシナリオだと思います。
だから少し暗くなりましょう。最も重要な形のその仕事は大学の外で起こる必要があると思います。それは大学が、彼らのせいではないが、教育の変化する経済学が実際に、管理者、両親、子供たち、皆がほぼ授業料投資の見返りと、ますます厳しい就職市場への自分たちの補間について考えていることを意味するという別の言い方です。
つまり、そこにはあなたが4年間、自分自身と最高の目的を発見することに費やすことができる多くの方法があるということです。それは数十万ドルの大学教育にお金を払い、潜在的に今後数十年間返済していく借金に入ることを含まないかもしれないということです。この巨大な授業料の請求書を見つめている学生と両親に、これはあなたにとって価値があると言うために、大学が提供できる価値提案は何ですか？
美しい質問です。それは本当にある意味で私の質問ではありません。私は基本的にこの時点で、良い仕事、私が気にする仕事は、非常に高価な大学教育の伝統的な枠組みの外で起こる必要がある何千もの新しい学校で起こるだろうと信じています。そしてそれは実際に教育史上非常にエキサイティングな瞬間です。
そしてAIが、どのような方法でも一種の終局に達した大学モデルを壊すのを助けるだろうと思います。だから私たちは今非常に大きく話しています。しかしこの種のことは以前にも起こりました。私は歴史家であることを覚えておいてください。世俗的な設定で土語で教えた学校の出現は、それ自体非常に特定の歴史的発展でした。だからルネサンスである種の修道院訓練の終わりでした。
これは再び起こっています。大学モデルとあなたが求めているその価値提案のように、他の人々がそれに答えなければなりません。私は人々がどのように生きるか、何をするか、歴史的意識が何を意味するかを探求し続け、伝統と私たちが向かっている場所について考えることができる新しい種類の学校を作ることに興味があります。
そして人文学は、正確にマネタイズしないという理由で分野のセットとして存在します。
教育の形と学習への影響
この会話と前のセグメントを通じて実現していることの一つは、教育の形が実際に伝達され学習されるものにとってどれほど重要かということです。コンピュータープログラムから1対1で何かを学ぶのと、教師が教室の前に立って教えられるのとでは、非常に異なる経験をするでしょう。
その経験は、同級生のグループとより協力的で能動的な方法で学ぶのとは非常に異なるかもしれません。だからグラハム、ポストAI時代の理想的な人文学教育の形は何だと思いますか？学生が以前にAIツールと議論し、自己指導的学習を行ったことについて議論している教室に座っている学生ですか？教授がまだ講義をして、学生がAIから学んでいることでそれを補完しているのですか？あなたが学生に受けてもらいたい人文学教育の種類に最も適している形は何ですか？
私の観点から、私たちが緊急に実装する必要があり、実装しているが必要な速さで起こっていない最大の変化は、リテラシーの変化です。これを言うのは私にとって辛いし、読者の中にはこれを聞いて辛く思う人もいるかもしれませんが、長文の没入的リテラシーは広く普及した文化現象として終わりを迎えています。
人々は10年前のようには今読みません。2年前のようにも読みません。30年前のようには確実に読みません。これは複雑になります。誰が、どこで、どれだけのリテラシーがあったか、それらすべてを括弧に入れます。最もエリートな圏でさえも、没入的なテキスト体験に身を委ねる能力は終わりつつあります。
これは、意味のあるテキストとして自分自身を刻み込んできた伝統に対して巨大な意味を持ちます。そしてあなたが人文学の大学に来てしたことの一部は本を読むことでした。しかしもうできません。なぜなら誰もそれらを読むことができないからです。だから今私たちができることは、人々に本からの短いセクションを与え、それらの本の短いセクションで何かをしてもらうことです。
それらを劇化し、議論し、演じ、実行し、歌い、暗記し、小さな断片に切って友人の寮の部屋の壁に貼る。なぜならそれらの本にあるものを、私たちは失うことはないからです。私たちは伝統の要素を前に運んでいくし、人々は愚かになることはありません。人々はより賢くなっています。
しかし彼らがこのように自分自身を提示する伝統に身を浸す能力は終了しました。つまり、あなた方が基本的にポッドキャストを行う理由です。これは口承性です。かつてあなた方は長い記事を書くジャーナリストだったでしょう。あなた方はそれぞれそのようなものでしたが、実際には今これがジャーナリズムがますますなっているものです。
だから私たちは口承性の文化に移行していますが、現代の大学内でテキスト性にまだ根ざした人文主義的構造を持っています。しかしそれは終了しました。
大学教育の将来性
10年から15年後には、人文学がこの種のより深い探求形式に切り替わるかもしれないので、人々に仕事に就くための資格を与えるのではなく、ピークカレッジに達したと思いますか？より少ない人が大学に行く必要があると思いますか、行くべきだと思いますか、行くことになると思いますか？
私の母は大学学長でした。ケング大学という素敵な場所です。私の父は学部長でした。私はキャンパスで育ちました。私の最初の記憶は、インディアナ大学ブルーミントンの大学カフェテリアのディスペンサーからフルーツループスを取ったことです。だからあなたは人生全体をキャンパスで過ごした男を見ています。私はこれらの空間を愛しています。
困難な状況の下で大学を大切に思う人々が結集してその防衛に立ち上がることは非常に重要な時期だと思います。しかし、はい、過去75年から80年間アメリカの大学を特別にしてきたものは巻き戻っています。
古い母船の一部、プリンストン、ハーバード、エール、スタンフォードは、それほど変わらないでしょう。しかし他の多くの機関では、私たちはそれをすでに見ています。彼らはダイナミックになるか死ぬかです。しかし私たちは魂の技巧のその仕事が起こることができる多くの新しい学校を創造するつもりです。それは人々の働く生活の一部になるでしょう。それは完全に異なって資金調達されるでしょう。
それは認定されていないかもしれないし、どんな種類の証明書や卒業証書も提供しないかもしれませんが、人々はまだその仕事をしたいし、それを必要としています。
私は少し悲しくなければなりません。大学でケーキを食べることもできたと感じるからです。ジャーナリズムと英語専攻をしたので、ジャーナリズム専攻は卒業する時に仕事が必要だったのでROIでした。英語専攻は小説を読みたかったので小説をたくさん読む言い訳でした。
だからその二つのことを組み合わせた経験ができて、その二つのことを一緒に保つ方法があるのか、それとも私が育った時代の単なる産物なのか疑問に思います。私は基本的に他のすべてのようにそれは歴史的瞬間だったと思います。
もしあなたが世界中の人文学教授と大学管理者の心に一つの文、一つのアイデアをAIについて植え込むことができるなら、それは何でしょうか？
一つ試してみます。非常に困難な質問です。これを試してみましょう。これはテストではありません。これは本当です。あなたが持っているもの、教育が何のためにあると思うか、大学体験が何のためにあると思うかを集めて、持ってくる準備をしてください。なぜならこれはあなたが気にかけると言っている種の仕事の坩堝になるからです。
グラハム、それで終わるのは本当に良い場所だと思います。私たちとお話しいただき本当にありがとうございました。そして人々はあなたの作品を読むべきです。それはニューヨーカーにあります。「人文学は人工知能を生き延びるか？」というタイトルです。お話しする機会をいただき本当にありがとうございました。とても興味深かったです。グラハム、ありがとうございました。
戻ってきたら、AIが教育をどのように変えているかについて学生が何を言わなければならないかを聞きます。
学生たちの声
ケーシー、私たちは今日を、この学年の始めに多くの学生が何を感じ、経験しているかを聞くことで終わりたいと思いました。そして私たちは前回のエピソードでいくつかの回答の呼びかけを出し、受信箱に本当にたくさんの素晴らしい回答を受け取りました。
昨夜のフラットでのパーティーからひどく二日酔いしているにも関わらず、考えを送ってくれたすべての学生に感謝します。そうです、ベーピングとラブーコレクションから休憩を取って書いてくれてありがとうございました。
これは科学的サンプリングを意図したものではないと言うべきです。それは全国と世界中でハードフォークを聞いている多くの若者が見て経験していることです。だからいくつかのクリップを再生して、それらについて話すつもりです。
この最初のクリップはプリンストンの学生のキースから来ています。彼はAIを使って教授の説明からドットを結び、ギャップを埋めています。彼が何を言うか聞いてみましょう。
ケビン、ケーシー、こんにちは。ポッドキャストの大ファンです。私はコンピューターサイエンスの学生なので、時々数学のクラスや数学証明のクラスがあります。時々教授は証明の導出を飛ばしたり、特定の方程式の背後にある直感を手を振って済ませたりします。彼らは「この方程式を使って」と言います。
そしてあなたは教授が黒板に書いたものや取ったノートを逆算しようとします。3週間後に試験の準備をしようとして振り返ると、どうやってこれを思いついたのかと思います。講義に座っていた時に理解の明瞭な瞬間があった時、そして1回集中して集中を失った時の間のドットを結ぶのにAIが本当に役立つことが分かりました。
だからあなたは集中を失ったり理解を失ったりした時の間のギャップを埋めるためにAIを使います。ありがとうございました。
今日の学生たちがとてもうらやましいです。講義クラスに座っていて、教授が完全に理解できないことを言った回数はどれくらいあったでしょうか？手を上げて講義全体を止めるつもりはありませんでした。何かについて少し追加情報が欲しかっただけです。今は授業中にラップトップでチャットボットに聞くだけで、追いつくことができます。だからそれは私にとってスーパーパワーのように感じます。
そしてそれは多くの人間の教授と教師が持つ非常に現実的な限界を指摘していると思います。私は教師を愛し、崇拝しており、私の人生を最も変えてくれた人々の中には教師がいました。
しかし教師の間にもスキルの大きな分布があります。素晴らしい研究者だが実際の教育はあまり得意でない人がいます。または別の例を挙げるなら、ケビン、フットボールコーチとして雇われたのに、急に私の高校化学クラスを教えることになった人がいて、それは彼らの得意分野ではなかったと言いましょう。
だから素晴らしい教師を貶めるつもりはありませんが、これはチャットボットの良い使い方だと思います。教室でのAIについて話す時、私たちは存在するツールを世界最高で最も忍耐強く最も親切な教室インストラクターの理想的なプラトン的理想と比較している気がします。そして実際には、すべての教授と教師は知識と能力にギャップを持っており、AIが入ってきてギャップを埋めるのに役立ちます。
次のものはグレタから来ています。これは少し長いクリップです。グレタはMITで勉強しており、AIとビジネス分析を勉強しています。彼女は、いくつかのバイブコーディング自動化を含む彼女の勉強ワークフローの概要を教えてくれました。だからこれについて聞くことに興味があります。
ケビンとケーシー、こんにちは。私の名前はグレタで、MITの3年生です。学校にいる時にほぼ毎日使っている3つの興味深いAI使用例があります。まず第一に、私たちの宿題の課題のほとんどは問題セットと呼ばれるものです。
だから時々問題セットを見て、どこから始めればいいか全く分からない時、それをGeminiにアップロードして、与えられた質問の背景概念を説明してもらいます。だから問題にアプローチする方法を教えるのではなく、例えばグラフ理論のこの部分を知る必要があると言って、より背景理解を持てるようにして、自分でアプローチできるようにします。
そして第二に、秋に最適化テストの勉強をしていた時、試験でカバーされるすべてのトピックの完全なリストと、すべての講義ノートを与えられていることに気づきました。だからそれをすべてperplexityに入れて、トピックを一つずつ通り、私の試験について知るべきことをすべて説明し、それから私が理解したことを確信するまでそのトピックについてクイズをしてもらいました。準備ができるまで次に進まないようにしました。
そして最後に、最近見つけたクールな使用例の一つは、私がNotabilityでノートを取ることです。それは単なるiPadアプリですが、Google Driveにバックアップされています。だからGeminiにGoogle Appスクリプトを書いてもらいました。ノートがGoogle Driveにバックアップされるたびに、すべてのノートを取り、Geminiにアップロードし、各ノートについて、その講義や復習でカバーされたすべてのもの完全要約を生成し、それから10問のクイズを作成します。1週間後などに教材をまだ理解していることを確認できるように。そしてそれをGoogle ドキュメントに入れて、Google Driveフォルダに戻します。
だからそれはもう少し複雑な使用例ですが、非常に役立つことが分かりました。正直に言って、Geminiはそれをすべて自分で行いました。その統合を作成する方法を教えてくれました。だからそれは本当にクールでした。とにかく、ショーが大好きです。ありがとうございました。
ケビン、どう思いますか？これは素晴らしいと思います。これは学生がこれらのものを自分で効果的に使用することにどれほど優れているかを私たちがよく過小評価していることの例だと思います。多くの学校で、彼らはそれを完全に逆にしていると思います。
学生が試験の準備や勉強のようなことにこれらのツールを効果的に使用する方法を教師に教えるべきだと思います。これは明らかに、このようなものに馴染みのある非常に洗練されたMITの学生ですが、これはすべてのレベルの学生から聞いているような種類のものです。
物事を覚えるための小さな記憶装置を作ったり、自分に教えるために使用できる間隔反復スタイルのアプリのようなものです。だから私はグレタのような非常に自己動機的で有能な人々は、これらのツールを使って授業で先に進んでいくだろうと思います。
あなたが重要なことを釘付けにしたと思います。学習したい学生にとって、AIは今まで起こった最高のことの一つかもしれません。彼女は明らかに教材を理解したいと思っています。彼女は「答えを教えて」と言っているのではありません。彼女は教材を学習することを確実にするシステムを構築しています。教材を学習するまで先に進ませないシステムです。そしてそれは彼女の教授が彼女のためにしようとしていなかったことです。
だから私にとって、これがテンプレートです。あなたが今大学生なら、グレタが今私たちに話したことを聞いて、同様のシステムを自分の人生にどのように置くことができるかを考えてみてください。あなたは授業で素晴らしいことをするだろうと思うからです。
しかし一方で、学習したくないなら、これらのツールは本当にあなたを助けることはできません。だからAIと教育の役割について話し続ける時、私たちはそのモチベーションの部分について考えなければならないと思います。なぜなら私は本当にそれが成功と失敗の違いだと思うからです。そしてそれはおそらくAIの到来よりもずっと前から存在していた問題です。
次のものはフォーダム大学の学生のクレアから来ています。これを聞いてみましょう。
こんにちは、私の名前はクレア・クラーガーです。今年フォーダム大学の4年生になります。個人的に私はAIが本当に好きではありません。手抜きを作りすぎると思います。あなたが本の要約の例を挙げたように、はい、私たちは授業で本について話し、私はそれらを読んでいないし、チャットの要約を見ます。誇りに思っていませんが、それはとても簡単すぎると思います。
しかし、学生としての私に対してAIが使用された、または使用されなかったが使用された特定の例で、かなり物語性があると思うのは、私がクラスのためにエッセイを書いた時、私の教師が私を盗用で告発したことです。なぜなら私が他の学生と似たような引用を持っていたからで、彼女は私がAIを使って論文を書いたと思ったと確信しています。
AIと教育は恐ろしいと思います。なぜならそれは人々が間違って使用していると告発されるような例につながるからです。私の友人の一人も教授の一人と同じことが起こりました。彼女は論文でAIを使っていないのに使用したと告発されました。だからそうです、私の意見です。ありがとうございます。
クレアがこれを言ったことを嬉しく思います。なぜならこれは、AIを使って新しいことを学んだり、知識間の新しいつながりを描いたりするのに役立てている学生から聞いたものの裏面だと思うからです。AIを使った手抜きがたくさん行われています。多くの人がAIを使って学校をカンニングし、教育を受ける機会を自分で奪っています。
そして彼女が提起する二番目のことも本当に重要です。「あなたはAIを使ってこれを書いた」と言う教師と教授に間違って告発されている多くの学生がいます。そして私は毎秋これを言います。これらの会社がまだこれらのツールを学校や大学に販売していることは絶対的な悲劇だと思います。
これらのツールは機能しません。これらのツールのすべての研究は、巨大な数の偽陽性を生成することを示しています。AIシステムに「これを生成したのはあなたですか？」と尋ねて、検証可能で信頼できる答えを得ることはできません。そして何かがAIによって書かれたかどうかを大規模に判定する方法はありません。ただありません。
そして私はそのメッセージがアメリカの教育者に伝わっていないことを心配しています。なぜならこのような話をまだ頻繁に聞くからです。
クレアが提起する手抜きの問題に対する良い解決策はありますか？つまり、それは授業を再発明することだと思います。私の直感は、異なって作業を割り当て、異なって作業を評価する必要があるということです。
なぜなら人々が実際に読書をするのではなく、ChatGPTからの本の要約を使うようなことができるなら、私の仮定は彼らがそうするだろうということです。ちなみに、そのAIの使用は全く新しいものではありません。私たちが大学にいた時、その前にクリフノートがあったスパークノートがありました。読書をスキップしたい学生にとって、これは常に可能でした。
私の人生でスパークノートを使ったことがありますか？はい。それを誇りに思っているか？いいえ。しかしAIと教育に対する現実的な見方は、過重労働の学生数を考慮しなければなりません。彼らには多すぎることがあります。本を読む気にならないかもしれません。あまり良い本ではないかもしれないし、だから手抜きをするでしょう。
次のものはドイツで勉強しているピアという学生から来ています。ドイツ語は彼女の母語ではありませんが、AIが翻訳に非常に役立つことを発見しています。
ケーシー、ケビン、こんにちは。私の名前はピアで、ドイツに住んでいるアメリカ人です。ここでマスターのプログラムに応募していて、ChatGPTが最初から非常に役立っています。自分の仕事をするという意味で、つまり自分のアイデアという意味で、本当に重要でした。しかし私はネイティブスピーカーではないので、ChatGPTはただ翻訳したり、私のドイツ語の粗い部分をスムーズにしたりするのにとても役立ちます。
最大のことは、私が10ページのエッセイを書かなければならなかった時でした。私は自分の研究と思考ですべて英語で行い、ChatGPTはありませんでしたが、それからChatGPTと私のガールフレンドの助けを使って翻訳しました。一方で、カンニングはカンニングで自分を騙すことであり、私の学習を短縮したくないので、不正行為のアイデアを非常に意識しています。特に本当に始めたら、自分のために境界を見つけなければならないと感じています。
ケーシー、これが大好きです。なぜなら私は何年も、より世俗的で多言語を話す友人たちとこの議論をしてきたからです。私は他の言語を学ぼうとするのは時間の無駄だと何年も言ってきました。一部は一つの言語しか話せないという事実を正当化したかったからです。
しかしまた、AIを使って魔法のように翻訳するこれらのイヤホンを持つことになるとただ想定していたからです。そして実際に今それは存在します。世界のどこでも旅行して、電話に話しかけて、訪れている国のどんな言語でも電話に翻訳してもらうことができます。
しかし私の多言語話者の友人たちはこれに反発して、「ばか者、絶対的な田舎者」と言います。他の言語を学ぶ理由は、その言語のネイティブスピーカーと純粋にコミュニケーションを取ることではありません。文化について学んでいるからです。異なる方法で脳を曲げています。これらの翻訳アプリの簡単な逃げ道を使うことで自分を奪っています。
この言語とAIの問題についてどう思いますか？私はあなたの多言語話者の友人に同意するでしょう。ちなみに、それは一人以上のグロットと関係にある人を指します。他の言語を学ぶことは、あなたが言うように、コミュニケーションだけではありません。それは効果的に異なる思考システムです。
私は5年間スペイン語を取ったので、スペイン語で何とかやっていけるし、それは美しい言語で、英語には存在しない概念を呼び起こす特定の単語やフレーズがあります。だからあなたのAIイヤホンではそれを得ることはできません、ブロ。
ピアはどうすべきでしょうか？彼女がドイツに住んでそこで学校に通っているなら、私はその粗い部分がドイツ語から削り取られ、時間が経つにつれてドイツ語でより流暢に書けるようになるでしょう。おそらくAIがゆっくりとあなたの認知能力を引き継いでいるという感覚のドイツ語があるでしょう。
そうです、AIにそれが何かを尋ねるべきです。そして最後に、ビクラマンタがビデオを送ってくれたので、それを見てみましょう。
ケビンとケーシー、こんにちは。私はビクラムです。ミシガン大学のCS学生で、AIがただ正常化された段階に達しています。インターネットや電卓のようなものです。ただ使わなければならないのです。
明らかに、使ってほしくない授業もあり、なぜそうなのかを説明しますが、CSプロジェクトのように、学習したいので使わないようにしていますが、友人の中にはタブ補完とカーソルを使う人もいて、それはとても良いです。または一から発表を生成するのに。
そして本当にAIを使っていないと、成績のないものであるクラブや組織のように、ちょっと遅れているような段階に達しました。彼らはAIを使ってほしいと思っています。なぜなら生産的だからです。だからそうです、それはあらゆるところにあり、使わないわけにはいきません。
AIは今やいたるところにあります、ケビン。私にとって真実に感じます。過去1年か2年に学校で多くの時間を過ごしましたが、多くの人がビクラムが言ったことを教えてくれます。つまりこれはあらゆるところにあるということです。水の中にあります。今やすべての学生のワークフローの一部であり、使えないと言っても頑張って。
それはまた学校での公平性についてのポイントに達します。これらの製品のプレミアム購読は一般的に無料版よりも優れているので、学校は学生のためにプレミアム購読にお金を払うべきだと信じるようになったもう一つのことです。そして一部の学生が有料版を買う手段を持ち、一部がそうでないなら、有料版にアクセスできる学生はより良い答えとより良い宿題とモデルに与える前にクエリがなくなる前により多くのクエリを持つことになります。
そして私はそれがあなたの低所得学生を戦術的に不利な立場に置くと思います。だからその提案について多くの支持を得ていませんが、それは次第に問題になっていると思います。
しかしビクラムのここでのコメントが私に考えさせるのは、私たちが今日話した他の学生が話してくれたリスクです。つまり、そうです、AIはあらゆるところにあります。そうです、あなたに割り当てられているタスクの多く、あるいはほとんどに使うことができます。しかしあなたが大学で学ぶために行ったものを学習していないほどAIに強く依存している時点はどこでしょうか？
私たちがこれらすべてのコメントを聞いている時に考えていたのは、大学のポイントは何かということです。正直に言って、私は小説を読むのが好きだったので英語を勉強し、仕事がほしかったのでジャーナリズムを勉強するために学校に行きました。
そして私がその終わりに本当に良い仕事を得られ、その仕事で非常に良いと感じる限り、学校でAIに大きく依存していたかもしれません。だからビクラムがコンピューターサイエンスで本当に良くなる方法でAIを使っていると思うなら、彼はおそらく大丈夫でしょう。
しかし彼が4年間の終わりに学んだすべてが自動補完の方法だけなら、最後に何かの後悔があるかもしれません。ビクラムは素晴らしいですから、あなたはそれをしないでしょうが、他の人はその自動補完をたくさん使うでしょう。そして私はその純結果が何であるかを心配しています。
そしてこれが私に考えさせることは、これが多くの学校で起こっている移行である場合、学生が自分の学位を自動補完で進んでいるというような場合。それはモデルとしてあまり持続可能ではないかもしれません。なぜならすぐにAIは人間が始める必要がなくなるからです。すべてのコーディングをただ行うようになるでしょう。
だから私たちが心配しているのは、今日の学生がカンニングで教育を奪われているということではなく、このすべてが無意味になる未来に向かっているということです。なぜなら人々が大学で訓練を受けようとしている仕事がもはや存在しないか、現在の数に近いところでは存在しないからです。
だからビクラムの大学がAIでいっぱいであるという説明について考える時、これらのツールがまだ本当に自分自身を使うことができない連続体の途中点にいるだけなのかもしれません。それでも学生がそれらを導く必要があります。そしてそのすべてが、より良く、より有能なシステムによって時代遅れになるでしょうか？
まあ、私たちが知る唯一の方法は、ハードフォークポッドキャストを聞き続けることです。だから全国のキャンパスの皆さん、購読を続けて、恐ろしい不帰点を越えた時に教えてあげます。そしてより真剣な話として、書いてくれたすべての学生に感謝します。皆さんから聞くのは本当に楽しかったです。秋学期頑張ってください。
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