ChatGPTとノートを整理：アクティブラーニングの促進-Canvasの可能性
ノートを取ることは、効率的な学習において基本的なスキルですが、実際には簡単なことでは無いかもしれません。単語が散らばっただけの汚いメモに終わってしまうことも多いものです。
そこで今回は、ChatGPTの新機能「Canvas」を活用したノート取りの可能性について探ってみます。AIと協力してノートを作成する試みは、現代のアクティブラーニングの新しい形を提示するものと言えるでしょう。
実際の利用シナリオ：AIの歴史
例えば、AIの歴史に関する講義があったと仮定し、以下のようにノートを取ったとします。（このノートは読み飛ばして構いません。）
# AIの歴史 講義ノート (2024/10/6)
## 導入
- AI = 人工知能 (Artificial Intelligence)
- ターニングが言った何か...調べる
## 初期の歴史
- 1950年代：AIの誕生
- ダートマス会議(195...6年？)
- マッカーシーとか誰かが「AI」って言葉を作った
- チューリングテスト
- 人間 vs 機械
- 詳細よくわからん。後で調べる
## 第1次AIブーム (1950年代後半〜1960年代)
- 探索と推論
- 何かのゲームができるようになった...チェス？
- ELIZA：自然言語処理の始まり？
- セラピストの真似をする
- どうやって作ったんだろう
## AIの冬 (1970年代〜1980年代初頭)
- なんで「冬」って言うんだろう
- 資金が減った？
- 限界：なんとかのボトルネック（聞き逃した）
## 第2次AIブーム (1980年代)
- エキスパートシステム
- MYCINとかなんとか
- IF-THENルール？意味わからん
- 知識表現と推論
- 難しそう。要復習
## ニューラルネットワークの復権
- 1986年：バックプロパゲーション
- 数式があったけど書き切れなかった
- 1989年：CNN (Convolutional なんとか Networks)
- 画像認識に使う？
## 第3次AIブーム (2000年代〜現在)
- ビッグデータと機械学習
- ディープラーニング
- 2012年：AlexNet
- 画像認識コンペで優勝
- なんでこれが重要なんだっけ？
- 強化学習
- AlphaGo (2016)
- 囲碁で人間に勝った
- Googleの何かの会社が作った
## 最近のトピック
- 自然言語処理の進歩
- BERT, GPT (バージョンいくつだっけ？)
- 画像生成AI
- DALL-E, Stable Diffusion
- 著作権の問題あり？詳しく聞き取れず
## 課題と展望
- 倫理的問題
- バイアスとか
- AIが人間の仕事を奪う？
- これからのAI
- AGI (人工汎用知能)：意味よくわからん
- 特異点？SFみたい
※ 次回：機械学習の基礎（日付聞き逃した、要確認）
このこんらんしたノートをChatGPTに渡し、Canvasを使って整理してもらいます。
Canvasを使用する際、機能が自動的に立ち上がらなかったので、プロンプトを使って手動で起動しました。どうやら、CanvasはChatGPTが起動要と思わなければ自動で立ち上がらないようですね。
すでに整理されており、曖昧だった点が視覚的に明確になりました。（内容の詳細は後ほど全量連携します。）さらに、疑問に思った箇所や追加の詳細が欲しい部分を質問して、ノートを充実させてみます。
まだ少し埋めたいところもありますが、一旦以下のようにノートが完成しました。
## AIの歴史 講義ノート (整理済)
### 1. 導入
- AI（人工知能）とは、機械が人間の知能の一部を模倣する技術のこと。
- チューリングの言及については詳細調査が必要。
→！講師に質問をする
### 2. 初期の歴史
- 1950年代：AIの誕生
- ダートマス会議（1956年）：AIという概念が正式に提唱される。ジョン・マッカーシーらが「AI」という言葉を作成。
- チューリングテスト：機械が人間と区別できない会話を行えるかどうかを判定するテスト。
### 3. 第1次AIブーム (1950年代後半—1960年代)
- 探索と推論：初期のAIは主にゲーム（例：チェス）の探索アルゴリズムに基づく。
- ELIZA：初期の自然言語処理プログラムで、セラピストを模倣する会話エージェント。
### 4. AIの冬 (1970年代—1980年代初頭)
- AIの冬：1970年代から1980年代初頭にかけて、AI研究の限界や過大な期待により、資金提供や研究への関心が大幅に減少した時期。この期間は、AI技術が実用に十分でないことが明らかになり、特にハードウェアの性能不足や知識表現の限界が問題とされた。
### 5. 第2次AIブーム (1980年代)
- エキスパートシステム（例：MYCIN）：IF-THENルールを用いて専門知識を表現。知識表現と推論が重要。
- ニューラルネットワークの復権：
- 1986年：バックプロパゲーション**が提案され、ニューラルネットの学習が向上。
- 1989年：CNN（畳み込みニューラルネットワーク）が提案され、画像認識に利用される。
### 6. 第3次AIブーム (2000年代—現在)
- ビッグデータと機械学習がAIを進化させた。
- ディープラーニング：
- 2012年：AlexNetが画像認識コンペで優勝し、ディープラーニングの実用性が示された。
- 強化学習：
- AlphaGo（2016年）が囲碁でプロ棋士に勝利。Google DeepMindが開発。
### 7. 最近のトピック
- 自然言語処理の進歩：
- BERT, GPTなど。バージョンの確認が必要。
- 画像生成AI：
- DALL-E, Stable Diffusionなどが著作権の問題に関与している可能性。
### 8. 課題と展望
- 倫理的問題：
- AIのバイアスや、仕事の置き換えが懸念されている。
- これからのAI：
-AGI（人工汎用知能）や、技術的特異点の概念がSF的要素として注目されている。
### 次回
- 次回は機械学習の基礎について。日付の確認が必要。
---
### 重要ポイント抽出
1. ダートマス会議（1956年）：AIの正式な誕生。
2. AIの冬：1970年代—1980年代初頭、限界による資金不足。
3. エキスパートシステムとニューラルネットの復権（1980年代）：バックプロパゲーションの導入。
4. 第3次AIブーム：ビッグデータ、ディープラーニング（AlexNet、AlphaGo）。
5. 倫理的問題：AIのバイアスと仕事の代替への懸念。
6. 将来の展望：AGIや技術的特異点の可能性。
### 整理のポイント
- 情報が曖昧な箇所（例：ターニングの言及、具体的な年号、CNNの詳細）については後で再調査してください。
- 次回講義の日付も確認が必要です。
---
### 振り返り用クイズ
1. ダートマス会議は何年に行われ、何が提唱されましたか？
2. チューリングテストとはどのようなテストですか？
3. 第1次AIブームの際に登場したELIZAとは何を模倣するプログラムですか？
4. AIの冬が訪れた理由は何ですか？
5. 第2次AIブームで重要視されたエキスパートシステムとは何ですか？
6. バックプロパゲーションは何年に提案されましたか？その目的は何ですか？
7. 第3次AIブームで注目された技術にはどのようなものがありますか？（2つ以上）
8. AlphaGoはどのゲームでプロ棋士に勝利し、どの会社が開発しましたか？
9. AIに関する倫理的問題にはどのようなものがありますか？
10. AGIとは何ですか？技術的特異点とは何ですか？
振り返り用のクイズが付いているのは非常に効果的だと思います。学習内容が記憶に定着したか、後で確認する良い機会になります。
アクティブラーニングにおける対話型AI活用の利点
アクティブラーニングとは、単に情報を受け取るのではなく、積極的に情報に働きかけて学びを深める学習方法です。Canvasを使うことで、リアルタイムで講義ノートを整理したり、重要な部分にコメントを追加したり、質問を生成することができます。視覚的に整理された情報は、重要なポイントが一目でわかり、全体像を捉えるのにも役立ちます。
実際の講義では、講師の話をただ受け止めるだけで終わってしまうことが多いかもしれません。もちろん、積極的に質問できる場面もあるでしょうが、自分はそのタイプではありませんでした🫥。
講義を聞いていると、ふとした疑問や集中力が途切れて聞き逃してしまうことが誰にでもあるはずです。
「なんで冬っていうんだろう？」
「なんとかのボトルネック……って何？」
こういった曖昧な部分を補ってくれるノート作成は、学習にとって非常に革新的だと思います。使い方次第では、勉強の効率も飛躍的に向上するでしょう。
アクティブラーニングの効果を高めるためのヒント
ChatGPTのCanvasを効果的に使ってノートを取るには、情報を単に整理するだけでなく、自分の言葉で要約し、疑問点を積極的に投げかけることが重要です。「なんで冬なんだろう？」というような些細な疑問でも、思いついたことは先ずは書き留めるべきです。
自分の理解を確認するために、要約を書いたり、質問を生成したりすることが、深い学びにつながります。その上で、Canvasを使って視覚的に情報を整理することで、頭に残りやすくなるはずです（要するに全部AIに丸投げしない！）。ただし、こうした学習方法には前例が少なく、効果を保証する確固たるエビデンスがあるわけではありません。
たとえば、デジタル先進国のスウェーデンは手書きに戻るという動きもあります。
そのため、こういったデジタルツールは補助的に使うのが良いのかもしれません。五感を使って学ぶほうが、脳がより活発に働くように感じますし、より「人間らしい」学びになるのかもしれません。
それでも、こうしたツールを活用してノートを取るのは非常に便利です。特に、疑問を放置しがちな人や、ノートをまとめるのが苦手な人には、一つの選択肢としておすすめできるでしょう。
大切なのは、自分に合った方法を見つけることです。ぜひ、いろいろ試してみてください！
まとめ
ChatGPTのCanvas機能を使ったノート取りは、学習体験を次のレベルに引き上げる可能性を秘めています。アクティブラーニングを促進するこのツールを活用することで、受動的な学びから抜け出し、主体的で深い理解を得ることができるでしょう。講義やその他の学習シーンで試してみることを強くお勧めします。自分も今後、併用して活用してみようと思います。