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ペンシルベニア大学MBA（ウォートン・スクール）の先生たちが提唱する最新のAIを教育に導入する3つのメリット

Sangmin Ahn

こんにちは、Choimirai Schoolのサンミンです。

0  はじめに

12月1日にリリースされ話題となっている「ChatGPT」。

ペンシルベニア大学MBA（ウォートン・スクール）の先生たちが最新の人工知能を教育に導入するメリットと学習手法や事例を紹介した記事がありましたので日本語訳をつけてシェアします。

タイトルは、「How to... use AI to teach some of the hardest skills」

どうすれば...AIを使って難しいスキルを教えることができるのか

最新の人工知能を教育に導入する3つのメリットは、
①学習転移の促進
②説明深度の錯覚を打ち破る
③"AI"を教えることで理解を深める

The AI panic is spreading in education. Released without guidance or clear suggestions for educators near the end of a school semester, the rapid adoption of ChatGPT might be among the largest, fastest transformations in education. It instantly challenges the entire existance of a valuable type of assigment, the essay, along with dozens of other assignment types in fields from programming to poetry. Cheating is an obvious outcome. Evaluations may require a return to oral exams and writing longhand in exam books. Or maybe AI-written text will be identifiable by other AIs. Or assignment types will adjust to the new reality. Either way, the cheating problem will be solved, eventually.

AIパニックが教育現場に広がっています。学期末近くに教育者へのガイダンスや明確な提案なしにリリースされたChatGPTの急速な導入は、教育における最大かつ最速の変革の一つかもしれません。小論文という貴重な課題の存在意義や、プログラミングから詩歌に至るまで数多くの課題の存在意義が即座に問われることになるのです。カンニングは当然の結果です。評価は、口頭試問や試験問題集に手書きで書くことに戻されるかもしれない。あるいは、AIが書いた文章は、他のAIが識別できるようになるかもしれません。あるいは、課題の種類が新しい現実に適応していくかもしれません。いずれにせよ、カンニングの問題は解決されるでしょう。

So I don’t want to discuss that.

だから、それを論じる気はない。

Instead, I want to discuss the opportunity provided by AI, because it can help us teach in new ways. The very things that make AI scary for educators — its tedency to make up facts, its lack of nuance, and its ability to make excellent student essays — can be used to make education better.

その代わりに、私はAIが提供する機会について議論したいのです。なぜなら、AIは私たちが新しい方法で教えるのを助けてくれるからです。AIが教育者にとって怖いのは、事実をでっち上げることに長けていること、ニュアンスに欠けること、優れた生徒の作文を作ることができることなどですが、これを利用して教育をより良くすることができるのです。

This isn’t for some future theoretical version of AI. You can create assignments, right now, using ChatGPT, that we will help stretch students in knew ways. We wrote a paper with the instructions. You can read it here, but I also want to summarize our suggestions. These are obviously not the only ways to use AI to educate, but they solve some of the hardest problems in education, and you can start experimenting with them right now.

これは、AIの将来の理論的なバージョンのためではありません。今すぐChatGPTを使って、課題を作ることができます。私たちは、学生たちを知っている方法で伸ばす手助けをするつもりです。私たちは、その手順を論文にまとめました。ここで読むことができますが、私たちの提案もまとめておきたいと思います。これらは明らかにAIを教育に利用する唯一の方法ではありませんが、教育における最も難しい問題のいくつかを解決するものであり、今すぐにでも実験を始めることができるのです。

1  The Transfer Problem

転移の問題

The goal of education is straightforward: to permanent change someone’s knowledge about the world.

教育の目的は簡単で、世界についての知識を永久に変えることです。

In order to do that, students need to be able to transfer what is learned in the classroom to other contexts. Transfer is difficult because it requires deep understanding of a concept. Initially, when students learn about a new concept in one context, they often fail to recognize that concept when they encounter it again in a new context. For instance, in a math class (context 1), students may learn about how to compare percentages and decimals but when faced with a food label (context 2) or a medical decision (context 3) students may fail to apply that knowledge. This is the case because a) students tend to focus on the concrete aspects of any given problem or situation and b) applying knowledge to a new context requires a deep understanding of the underlying structure of a concept. To use what they previously learned students need to recognize that the former problem (from math class) is the same problem (ah, just like in math class!) in a new context.

そのためには、教室で学んだことを他の文脈に転移させる能力が必要です。転移が難しいのは、その概念を深く理解する必要があるからです。最初は、ある文脈で新しい概念を学んでも、新しい文脈でその概念に再び出会ったときに、その概念を認識できないことがよくあります。例えば、数学の授業（文脈1）では、パーセントと小数の比較の仕方を学習しても、食品のラベル（文脈2）や医療判断（文脈3）に直面すると、その知識を応用できないことがある。これは、a)生徒は与えられた問題や状況の具体的な側面に焦点を当てる傾向がある、b)知識を新しい文脈に適用するには、概念の基本的な構造を深く理解する必要がある、からです。以前学んだことを使うために、生徒は以前の問題（数学の授業での）が新しい文脈でも同じ問題（ああ、数学の授業と同じだ！）であることを認識する必要があるのです。

It is hard to prove that transfer occurs, and harder to teach people to transfer knowledge. But we think AI can help, because it is both so good at making stuff up and kind of bad at doing that accurately.

知識の転移が起こることを証明するのは難しいですし、知識を転移するように人に教えるのも難しいです。しかし、私たちはAIがその手助けになると考えています。なぜなら、AIは何かを作り上げるのがとても上手で、それを正確に行うのはちょっと苦手だからです。

AI is a cheap way to provide students with many examples, some of which may be inaccurate, or need further explanation, or may simply be made up. For students with foundational knowledge of a topic, you can use AI to help them test their understanding, and explicitly push them to name and explain inaccuracies, gaps, and missing aspects of a topic. The AI can provide an unending series of examples of concepts and applications of those concepts and you can push students to compare examples across different contexts, explain the core of a concept, and point out inconsistencies and missing information in the way the AI applies concepts to new situations. You can use the confident errors of AI to your advantage and ask students to explore AI’s output and then do the hard work of improving that output.

AIは、学生に多くの例を提供する安価な方法です。その中には、不正確なものや、さらなる説明が必要なもの、あるいは単に作り話のようなものもあるかもしれません。あるトピックについて基礎的な知識を持つ学生には、AIを使って自分の理解度をテストさせ、不正確な点、ギャップ、欠けている点を挙げて説明するよう明示的に働きかけることができる。AIは、概念とその応用の例を次々と提示し、異なる文脈で例を比較し、概念の核心を説明し、AIが新しい状況に概念を適用する際の矛盾や情報の欠落を指摘するよう、生徒を促すことができるのです。AIの自信に満ちた誤りを利用し、学生にAIの出力を調査させ、その出力を改善するためのハードワークをさせることができます。

The basic idea is to have students ask the AI to create scenarios that apply a concept they learned in class: Create a Star Wars script illustrating how a bill becomes a law. Show how aliens might use the concept of photosynthesis to conquer Earth. Write a rap that uses metaphors. Then, ask the students to critique and dive deeper into these models, and potentially suggest improvements.

基本的な考え方は、授業で学んだ概念を応用したシナリオをAIに作成してもらうというものです。法案が法律になるまでの過程を描いたスターウォーズの脚本を作る。エイリアンが光合成の概念を使って地球を征服する方法を示す。比喩を使用したラップを書く。次に、これらのモデルを批評し、さらに深く掘り下げ、改善点を提案するように生徒たちに頼みます。

Photosynthesis has known inputs and outputs, and toxins are not one of them.
光合成はインプットとアウトプットが決まっていて、毒素はその中に入っていないのです。

There is more in the paper, including prompts, but the ability to generate endless convincing (but slightly wrong) examples of a concept being applied allows us to approach transfer in a new way.

論文にはプロンプトなど他にもありますが、コンセプトが適用された説得力のある（しかし少し間違った）例を無限に生成できることで、新しい方法でトランスファーにアプローチすることができるのです。

2  Breaking the Illusion of Explantory Depth

説明深度の錯覚を打ち破る

We think we understand the world far more than we do, which makes us less willing to learn.

私たちは、世の中のことを自分よりもずっと理解していると思い込んでいて、そのために学ぶ意欲をなくしている。

This is called the illusion of explanatory depth, a cognitive bias that occurs when an individual overestimates their understanding of a concept or phenomenon. This bias is often characterized by a person's ability to provide a detailed and seemingly knowledgeable explanation of a subject, despite their actual rather limited degree of understanding. For instance, most of us can’t quite explain how a car engine works, how a fridge works, or even how a pencil is made. But we are under the illusion that we have a depth of understanding about the topic. Students too can easily fall for this illusion, assuming that they understand how something works when in fact, they only have a shallow understanding of a topic.

これは「説明深度の錯覚」と呼ばれ、個人がある概念や現象について自分の理解を過大評価することで生じる認知バイアスです。このバイアスは、あるテーマについて、実際の理解度がかなり低いにもかかわらず、詳細で一見知識のあるような説明をする能力があることを特徴とすることが多い。例えば、私たちの多くは、車のエンジンの仕組みや冷蔵庫の仕組み、あるいは鉛筆の作り方さえもうまく説明できません。しかし、その話題について自分は深く理解していると錯覚しているのです。学生もこの錯覚に陥りやすく、何かの仕組みを理解していると思い込んで、実はそのトピックについて浅い理解しかしていないことがあります。

Breaking the illusion requires confronting one’s own ignorance, which can be a upsetting and humbling experience, and hard for teachers to pull off. So let AI do it for you.

そのためには、自分自身の無知と向き合うことが必要であり、教師がそれをやり遂げるのは難しい。だから、AIがそれをやってくれるのです。

We created an assignment where students ask the AI to explain a particular concept step by step, something AI is very good at. Students should then improve this output by adding information, considering the order of the steps, and re-thinking the depth of their knowledge about the topic. Here, we are using AI to come up with steps in a process so that students can critique and improve upon a process. The prompt can include something that students feel they understand well or something complex that will require additional research or numerous steps to make whole.

私たちは、AIが得意とする、ある特定の概念を段階的に説明するよう学生に求める課題を作りました。そして学生は、情報を追加したり、ステップの順番を考えたり、そのトピックに関する知識の深さを考え直したりして、このアウトプットを改善する必要があります。ここでは、AIを使ってプロセスのステップを考え、生徒がプロセスを批評して改善できるようにしています。プロンプトには、生徒がよく理解していると感じるものから、全体を作るために追加の調査や多数のステップが必要な複雑なものまで、さまざまなものが含まれます。

What’s missing? What’s wrong? What steps should be added?
何が足りないの？何が間違っているのか？どのようなステップを追加すべきなのか？

Again, the details are in the paper, but students are asked to add, remove, and combine steps, using their own research, until they get an understanding of the process or approach, and realize how complicated it really is while achieving some mastery over it.

ここでも、詳細は論文に書かれているのですが、学生が自分で調べながら、ステップを追加したり削除したり組み合わせたりして、プロセスやアプローチを理解し、それがいかに複雑かを実感しながら、ある程度マスターすることが求められています。

3  Practicing Evaluation: The Power of Teaching Someone

"AI"を教えることで理解を深める

When students hear you explain and discuss a concept, they often feel that they understand what you mean, but that feeling isn’t always accurate. One powerful way to turn concepts from theory into practice is to teach someone else, to evaluate their work, and to give concrete and timely advice about how to improve. As any teacher knows, the act of assessing and evaluating someone else’s work and teaching someone else improves our own knowledge of a topic.

あるコンセプトについてあなたが説明し、議論するのを聞いた学生は、あなたが言っていることが理解できたと感じることが多いのですが、その感覚は必ずしも正確ではありません。概念を理論から実践に移す強力な方法の1つは、誰かに教え、その人の仕事を評価し、改善方法について具体的かつタイムリーにアドバイスすることです。教師なら誰でも知っているように、他人の仕事を評価し、誰かに教えるという行為は、そのテーマに関する自分自身の知識を向上させるものなのです。

By acting as a “student,” the AI can provide essays about a topic for students to critique and improve. The goal of this exercise is to have the AI produce an essay based on a prompt and then to “work with the student” as they steadily improve the essay, by adding new information, clarifying points, adding insight and analysis, and providing evidence. We take advantage of the AI’s proneness to simplify complex topics and its lack of insightful analysis as a backdrop for the student to provide evidence of understanding.

AIが「生徒」となることで、あるテーマに関するエッセイを提供し、生徒がそれを批評して改善することができます。この演習の目的は、AIにプロンプトに基づくエッセイを作成させ、新しい情報の追加、ポイントの明確化、洞察や分析の追加、証拠の提示など、エッセイを着実に改善する「生徒との共同作業」を行うことです。AIが複雑なトピックを単純化しがちで、洞察に富んだ分析ができないことを利用し、生徒が理解の根拠を示すための背景としています。

In this assignment, you’ll give students an essay prompt for the AI and it will be their job to give the AI suggestions for improvement. They’ll paste in both the original essay, their suggestions, and the final output. The process will push them to think critically about the content and articulate their thoughts for improvement in a clear and concise manner. They may need to seek out additional information to fill the gaps the AI essay might be missing or double check on the “facts” that the AI presents.

この課題では、AIにエッセイのプロンプトを与え、AIに改善のための提案をすることが生徒の仕事となります。生徒たちは、元のエッセイ、自分たちの提案、そして最終的なアウトプットの両方を貼り付けることになります。このプロセスでは、内容を批判的に考え、改善策を明確かつ簡潔に表現するよう求めます。また、AIが提示する「事実」を再確認し、足りない部分を補うために追加で情報を収集することも必要でしょう。

If nothing else, they will recognize how hard teaching and evaluating the work of others can be!

何よりも、他人の仕事を教え、評価することがいかに大変なことかを認識することができます。

4  Embracing the power of AI for learning

学習を促進させるためAIの力を取り入れるべき

On a Tuesday, I introduced my class to ChatGPT. By Thursday, over half the class admitted using it in a wide variety of ways. No one admitted to cheating, but students were ingenious in their applications: they used the AI for feedback on essays, suggestions on topics, as a tutor to explain concepts, and as a way of correcting and finding errors in assignments that ranged from literature to engineering. Educators face a new world of ubiquitous AI use in class, and the dominant stories are often ones of fear - what does this mean for education? The answers are not clear, yet, but it is important that we consider how having the ability to quickly and cooperatively generate content can be used to boost pedagogy, even as it threatens old methods.

火曜日に、私はクラスでChatGPTを紹介しました。木曜日には、クラスの半数以上がさまざまな方法でChatGPTを使用していることを認めました。小論文のフィードバック、トピックの提案、概念を説明するチューター、文学から工学まで幅広い課題の訂正やエラーの発見のためにAIを利用したのです。教育関係者は、授業でAIを使うという新しい世界に直面しており、これは教育にとって何を意味するのだろうか？答えはまだ明確ではありませんが、コンテンツを素早く協調的に生成する能力が、古い手法を脅かしつつも、教育学を後押しするためにどのように利用できるかを考えることは重要です。

We hope you will take a look at the draft paper, which includes a lot of details on how to set up and assess these assignment, and share suggestions in the comments below about how you are using AI to teach, or to learn.

私たちは、これらの課題をどのように設定し、評価するかについて多くの詳細を含むドラフトペーパーをご覧いただき、あなたがどのようにAIを使って教えているか、または学んでいるかについて、以下のコメントで提案を共有していただけることを期待しています。

5 ちょいみらい英語の宣伝

聞けばすぐ答えが出てくるのだから情報格差がないという発想は危険！ChatGPTは知識の豊かな人をより情報強者にし知識の乏しい人には質の悪い情報しか与えない。まさしく、両刃之剣。大変便利だけど、使い方を誤れば、大変危険なものにもなる。ITリテラシーに加え、AIリテラシーも早く学んでほしい。それも、英語で！

その思いで始めたのが「ちょいみらい英語」です。半歩先みらいからの英語学習を始めませんか？

6  まとめ

最新の人工知能を教育に導入するメリットはここで紹介された3つ以外にも多くあると思っています。

最新の人工知能を教育に導入する3つのメリットは、
①学習転移の促進
②説明深度の錯覚を打ち破る
③"AI"を教えることで理解を深める

中でも注目したいのは対話形式で学習が進められるのと探究型の学習（Inquiry-based Learning、IBL）が実現できることです。

AnthropicAIの研究によりますと対話形式のAIを活用することで学習効果は30％も向上できるとのことです。

また、探究型学習（IBL）は近年日本でも注目を浴びている教授法ですが、実践するにあたり課題が多いのも事実です。最新のAIを活用することでIBLをより効果的に実践できるメリットは大きいです。


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