AIは万能だが、それは健常者にとって万能であって、障害のある方にとって万能かどうかは分からない/今週の気になるAIニュース、他/週刊教育・AI・育児日記 第23号
さて、今回もAI教育ニュースよろしくお願いします。
最近、AI教育ニュースが似たような結論ばかりで、今回取り上げるニュースが少ないです。なので、今回はAIに関する論文を取り上げてみました。
もし、こっちのほうが良いという方は「いいね」を押していただけたら、次回の日記の参考にさせてもらいます！！
では、よろしくお願いします。
今週の気になる教育×AIニュース
①【海外ニュース】AI を使って生徒にフィードバックを与え、成績をつけることの課題 (意見)
この記事は、AIを使用して学生の作文にフィードバックを与え、成績をつけることの課題について論じています。以下に要点をまとめます：
- AIは文章の構造や文法を評価できるが、創造性や洞察の深さを正確に判断することは難しい。
- AIが生成するフィードバックは、多くの場合、一般的で保守的であり、学生の個性や新しいアイデアを適切に評価できない。
- AIは特定の問題点を指摘されない限り、複雑な問題を認識することが困難。
- 教授が意味のあるフィードバックを与えようとする場合、AIを使用することで時間が節約されるわけではない。
- AIは、データセットや開発者、ユーザーのバイアスを反映する傾向がある。
- AIを採点に使用すると、機械的な文章作成に関する年来のバイアスが反映される可能性がある。
結論として、AIは学生の作文評価の補助ツールとしては使用できるが、教授の批判的思考や個別の指導を完全に代替することはできない。むしろ、AIを学生が自身の文章を改善するためのツールとして使用することが推奨されています。
海外では、続々と実践が積み重なってきてAIを教育に利用するうえでの課題が出てきていますね。
個人的に、AIにフィードバックをもらうのは、子どもが自分が学習するうえで使うのは良いなと思うのですが、教師が使うのはリスクがまだ高いなと思いますね。
バイアスであったり、大学の教授のような専門分野の方と同じレベルのフィードバックは難しいと思います。
ただ、義務教育段階レベルの課題であれば、バイアスの問題さえ克服できたら使えるのではないかなーとも思っています。
どちらにせよ、こういった試行錯誤をチェックしておいたほうが良いですね。
②【海外ニュース】AIとメンタルヘルス危機が反宿題運動の新たな火付け役に
## AIとメンタルヘルスの観点から見直される宿題の在り方
この記事は、宿題に関する最近の議論についてまとめています。主なポイントは以下の通りです：
- 生徒のメンタルヘルスの問題とAIの台頭により、宿題の価値に関する議論が活発化しています。
- 多くの学校で宿題を出さない方針が採用されつつあり、2023年の調査では37%の13歳生徒が「前日に宿題が出されなかった」と回答しています。
- 宿題と学業成績の相関関係は測定が難しく、特に低学年では宿題よりも読書の方が効果的という研究結果もあります。
- AIチャットボットの登場により、宿題の意義や学習方法についての議論が更に複雑化しています。
- カリフォルニア州では、宿題がメンタルヘルスに与える影響を評価する法案が可決され、知事の署名を待っている状況です。
この議論は、生徒の全人的な発達と学習効果のバランスを取ることの重要性を示唆しています。
宿題って本当に必要なんですかね！？
僕の知る限り、スクールバスモデルで有名な志水宏吉さんの研究によれば、学校の宿題と学力の関係が正の相関が示されています。
ただ、この正の相関の裏には、宿題ができる環境にない子どもたち、宿題をしてこない子に対して、先生による放課後指導や家庭訪問指導があるおかげだったりします。
要するに、宿題を出して、それを学力につなげるためには、宿題を出さない子に対しての支援が必ず必要です。
そうなると、今教師の働き方改革が話題になっており、教師不足も叫ばれているときに、こういった支援が持続可能なのかというと、持続可能じゃないと思っています。
じゃあ、AIがその支援が代替可能なのか！？という疑問については、宿題を出さない子にAIアシスタントはまだまだ不向きだと思っています。
AIアシスタントが向いている子は、モチベーションが高く、ICTの操作や環境に長けた子どもであれば向いていると思います。ただ、宿題を出さない子の環境はそうでない子が多いです。
じゃあ、どういった選択が合理的かというと、宿題を出さずに、授業で勝負かなと現段階では思っています。
https://www.axios.com/2024/09/02/school-homework-movement-ai-health
活動報告
AI勉強会
月１回AI勉強会をやってます。今回はv0！！
notionでポータルサイトを作りました
ある方のSNSプロフィールをみて、自分のポータルサイトがあると便利だなと思って作ってみました。
ここから少しずつ見やすくしていきたいと思います！
教育日記〜AIは万能だが、それは健常者にとって万能であって、障害のある方にとって万能かどうかは分からない〜
最近、教育AIニュースが少ないので、教育AI関連の論文を検索していると面白そうな記事があったので、共有しておきます。
マインドマップでざっくり概要をつかんだ後、NotebookLMで理解を深めました。
人工知能は、教育における公平性と包摂性をどのように促進できるか？
人工知能 (AI) は、さまざまな方法で教育における公平性と包摂性を促進する可能性を秘めています。情報源は、AI ツールが教育分野を再構築する中で生まれる機会と課題を探求することで、AI の時代における公平で包摂的な教育を確保するための有意義な議論の土台を作ることを目指しています。
### AI ツールが教育の公平性と包摂性にどのように貢献できるかについての主な見解を以下に示します。
* **アダプティブラーニングの機会の提供**: AI ツール、特にインテリジェントチュータリングシステム (ITS) は、個々の生徒のニーズに合わせて学習体験を調整できます。 この調整されたアプローチは、学習に苦労している生徒が学習面で追いつき、教育上の後退によって不利な立場に置かれ続けることを防ぐ可能性があります。 たとえば、カーネギーラーニングのアダプティブラーニングプラットフォームは、各生徒の行動にリアルタイムで適応することを目指した、カスタマイズされた学習体験を提供します。
* **コンテンツエンリッチメント**: AI を活用したシミュレーションは、ゲームベースの学習、チャットボット、バーチャルリアリティ (VR)、拡張現実 (AR) を包含し、コンテンツを充実させ、学習をより魅力的で文化的に豊かにすることができます。 たとえば、AI を活用したシミュレーションにより、物理的な教室では再現が困難または不可能な科学現象、歴史的出来事、文化慣習を探求することができます。
* **特別な教育ニーズを持つ学習者へのサポートの提供**: AI ツールは、特別な教育ニーズを持つ学習者に追加のサポートを提供し、教育コンテンツへのアクセスを平等にすることができます。 たとえば、聴覚障害のある学習者を支援する AI 補助デバイスの注目すべき進歩として、音声信号をリアルタイムで書かれた字幕に変換するヘッドセットを備えたデバイスがあります。
* **情報とアドバイスの提供**: AI を活用したチャットボットは、情報への迅速かつ普遍的なアクセスを提供できます。 たとえば、生徒は、性教育のコンテンツを、気まずい思いをせずに、馴染みの教師からではなく、チャットボットを通じて提供してもらうことを好む場合があります。
* **効率性の向上**: AI は、入学プロセスを合理化し、リスクのある生徒を特定し、データに基づいた意思決定を支援することで、教育機関の効率を高めることができます。[11、133] たとえば、AI を活用した退学システムは、生徒の退学につながる要因や退学のリスクのある生徒をより効率的に特定するためのシステムを提供することで、この負担の一部を軽減できます。
### 教育における公平性と包摂性に関する AI ツールの課題を以下に示します。
* **AI ツールへのアクセス**: AI を活用した教育テクノロジーの統合の増加は、テクノロジーへのアクセスが異なるため、主に教育における公平性と包摂性に関する課題を提示する可能性があります。 これは、テクノロジーの可用性、ブロードバンド速度、計算データなどの技術的な要素が、AI ツールの効果的な使用に不可欠である「デジタルデバイド」として知られています。
* **テクノ・エイブリズムとの対峙**: テクノロジー、特に AI が解決または軽減するのに役立つ可能性のある個々の問題として障害を本質的に捉えているため、教育における公平性と包摂性にとって重要な課題となっています。
* **バイアスという継続的な課題への対処**: AI システムの開発とトレーニングに使用されるデータは、既存の社会的バイアスを反映している可能性があり、これらのバイアスがアルゴリズムに組み込まれ、不公平または差別的な結果につながる可能性があります。
* **社会情緒的学習への影響の評価**: AI を活用した一部のツールは、生徒がデジタルインターフェースに依存するようになり、人間の相互作用の必要性を inadvertently に減らすことによって、生徒の社交性、信頼感、他者への共感の妨げになる可能性があります。
* **プライバシーと説明責任との AI 統合のバランス**: 教育現場への AI の統合により、データのプライバシーとセキュリティに関する懸念が生じており、教育における公平性と包摂性にとって大きな課題となっています。
情報源は、AI ツールの教育への統合は有望ですが、教育課題の即効薬と見なされるべきではないと結論付けています。 教育における公平性と包摂性に対する AI ツールの影響に関する研究は著しく不足しています。 教育現場における学習成果に直接的または間接的に影響を与える AI の実践的なアプリケーションを作成するには、教育者と教育研究者が関与する学際的な研究が不可欠です。
教育の公平性と包摂性については、教育社会学等でも議論されています。いくら、法律で包摂したとしても、包摂から漏れる子どもや人がでてきます。
それをさらに包摂していく必要があるので、AIで一定の包摂は可能ですが、それですべて解決には至らないと思っています。
ただ、実現可能な方法としては、以下のように述べられています。
AIツールが教育の公平性と包摂性を向上させるための実現可能な方法と、そのために克服すべき課題は何なのか？
AI ツールが教育の公平性と包摂性を向上させるための実現可能な方法と、克服すべき課題
AI ツールは、適応学習体験、充実したコンテンツ、入学プロセスやデータに基づく意思決定などのプロセスの効率向上など、教育における公平性と包摂性を高める可能性を秘めています。 しかし、これらのツールには、アクセスに関する問題、潜在的なバイアス、AI ツールに伴う高コスト、包括的な教員研修の必要性など、重要な課題も存在します。 重要なのは、これらの新しい課題を認識しつつも、学校にすでに存在する課題を踏まえて検討する必要があることです。 例えば、「従来の」教授法やツールに欠陥がないと考えるべきではありません。
* **適応学習**: AI ツールは、個々の生徒のニーズに応じた個別のアプローチを提供する適応学習体験に使用できます。 これにより、教育の有効性と包摂性を高めることができます。 これらは、ITS、AI対応シミュレーション、AI搭載ロボット、教育訓練からの早期離脱のリスクがある生徒を特定するAIベースのシステムなどに見られます。 そのため、多様なニーズを持つ生徒にとって、状況を改善する可能性があります。
* **文化的対応**: AIツールは、例えば、よりターゲットを絞ったコンテンツを提供することで、文化的に適切なものにすることができます。 指導言語とは異なる言語の壁を打ち破ることができます。 また、教員の能力を直接的、間接的に高めることができます。 直接的には、例えば、学習教材のキュレーション、評価の支援、教室管理、特別な教育ニーズの特定などを支援します。 間接的には、教員の時間を解放し、生徒のニーズを支援するためにより生産的に使えるようにします。 これらの可能性は、注意すべき点がないわけではありませんが、文化的対応を通じて教室における包摂性を促進することを約束するものです。
* **アクセシビリティ**: 特別支援教育を必要とする学習者を支援するために設計されたAI対応ツールは、教育における重要な機会を示しています。 学習体験を適応させ、アクセシビリティを高めることで、これらのツールは、教室環境における特別支援教育を必要とする一部の生徒の包摂を促進し、多様性と包摂性を備えた学習コミュニティを育成することができます。 例えば、リアルタイム言語翻訳ヘッドセットやデジタル手話通訳などのAI支援デバイスは、聴覚や視覚に障害を持つ生徒を支援する上で進歩を遂げており、より公平な教育環境に貢献する可能性があります。
* **教員研修**: AIベースの教員研修と継続的な専門能力開発は、教授法を向上させ、教育の格差に対処する機会を提供します。 AI対応のバーチャルファシリテーターやプラットフォームなどの革新は、教員研修にダイナミックでインタラクティブな環境を提供し、指導能力を高め、データに基づく意思決定を促進することができます。
AI ツールには多くの潜在的な利点がありますが、特にバイアスに関しては、重要な注意点がないわけではありません。 AI のバイアスには、アルゴリズムのバイアスから文化的不適切さまで、さまざまな問題が含まれており、特定のグループに対する既存の不平等や差別を永続させ、強化する可能性があります。 バイアスは、トレーニングデータから AI ツールに忍び込む可能性があり、英語を母国語としない人や多様な民族的背景を持つ生徒に不公平な結果をもたらす可能性があります。 これらの課題に対処するには、データ保護とプライバシーの問題と、バイアスを特定して軽減することで公平性と公平性を積極的に向上させることとのバランスをとることが重要です。 そのためには、これらのバイアスを効果的に特定し、対処するために、微妙な個人データの収集が必要になる場合があります。
AI ツールの統合は有望ですが、教育上の課題に対する即効薬とみなすべきではありません。 教育における公平性と包摂性に対する AI ツールの影響に関する研究は著しく不足しています。 これには、データと堅牢な評価の不足も含まれます。
先ほども述べましたが、AIによる公平な教育の実現のためには、バイアス、テクノ・エイブリズム、アクセシビリティ等を検討する必要があると思います。
障がいのあるに向けたAIツールを健常者が作ってもそれは、本当に障がいのある方が望んだものなのか、わからないからです。
AIツールは万能ですが、それは健常者にとって万能であって、障害のある方にとって万能かどうかは障がいのある方に聞かないとわからないということは肝に銘じておく必要があります。
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