清華大学のリー・ルーミン学長は先学期、授業中に学生とコミュニケーションをとったところ、ほとんどの学部生が人工知能を利用して宿題を完了しており、完了結果がより良好であることを発見した。彼は学生たちにこう尋ねました。「人工知能の時代において、学生たちの学習の価値はどこに反映されるのでしょうか?」リー・ルーミンはまた、「知識を伝える教師は自分の中心的な位置づけをどこに見出しているのだろうか」と自問しました。今日、急速に反復する人工知能が高等教育の質の高い発展を促進していますが、統合の境界はどこにあるのでしょうか? 「融合」と「統合」をどう融合させるか ？ 8月末、清華大学が主催し、オックスフォード大学グローバル高等教育センター、北京大学教育学部、香港大学教育学部が共催したフォーラムに、多くの国の教育者が参加した。世界中の大学。
人工知能時代の高等教育の価値を再検討すること、人工知能による大学の授業指導と評価方法の改革を模索すること、人材育成のアイデアにおける人工知能の変革について考えること…一連の中核問題が交換されました。 、清華キャンパスで議論され衝突した。ユネスコ教育担当次長のステファニア・ジャンニーニ氏はビデオスピーチで次のように強調した。人工知能は高等教育の可能性を拡大する一方で、人工知能の境界を明確にし、教育への影響を広範囲に把握する必要がある。インパクトに達する。学生と人工知能の間の協力の曖昧な領域人工知能は長い間学生の教室、宿題、生活に組み込まれてきましたが、学習を完了するために人工知能を使用することは許可されていますか?人工知能ベースの課題は採点されますか?この一連の質問にはまだ正確に答えられていません。香港教育大学助教授の羅家輝氏は、「人工知能の使用の背後には罪悪感がある」と述べています。具体的には、羅家輝氏は生徒たちの宿題に明らかなマークが見られた。つまり、生徒たちは、この部分では人工知能ツールが使用され、他の部分はオリジナルの作品の内容に焦点を当てていたことを示していた。一部の学生は羅家輝に、「人工知能ツールを使いすぎると、オリジナルの仕事をする人たちと比べて不利になるだろうか？」「人工知能ツールを使うと、私の独立性の欠如を教授が疑うだろうか？」と尋ねた。 ?」羅家輝は学生に共通する悩みを鋭く捉えた。したがって、Luo Jiahui 氏は、高等教育システムは、学生が人工知能とともに生活し、学習するという将来像を構築する必要があると考えています。これにより、学生は人間と機械の共同作業の可能性を理解できるようになりますが、一方で、元の作業の評価方法を調整する必要もあります。フランスのソルボンヌ大学のコンピュータ科学者であり哲学者でもあるジャン・ガブリエル・ガナッチャ氏は、次のように考えています。「教育者としての私たちの目標は、学生が将来の世界で役割を果たせるようにすることです。彼は、学生が将来の世界で役割を果たすことができるようにするだけではないと信じています。」消費者も人工知能製品のメーカーも、私たちは未来の世界に適応できる国民にならなければなりません。人工知能の分野で45年間働いてきたジャン・ガブリエル・ガナシア氏は、テクノロジーの変化があまりにも早く、教育者は人々が将来のキャリアで良い役割を果たすよう支援する必要があると述べた。武漢大学の楊宗凱学長は、「最大の変化というと、今後は2種類の人材を育成する必要があると思う。1つは質問できる人材、もう1つは問題を解決できる人材だ」と語った。テクノロジーは、知識の伝達を第一に、オープン性、共有、個性、価値を結びつける教育へと変化しつつあると考えています。 3 つの大学の学長を務めた楊宗凱氏は、情報技術と教育を徹底的に統合する実験を続けています。楊宗凱氏は、「教育方法、学校運営モデル、管理システム、保証システムの革新が、新しい教育課程で克服しなければならない問題である」との見方を示しているが、モデルの変革を完了するには、次のように率直に述べた。キャンパスでは、Yang Zongkai と彼の同僚が
、学生が無人工場、無人埠頭、スマート交通機関などで詳細な学習を行えるようにする新しい学習シナリオを作成し、教室に人工知能の監視を導入しました。教師と生徒が 2,000 を超えるコースを完了できるよう支援し、生徒の自主的な学習、管理、サービスなどの能力を育成しました。ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのナレッジ・ラボの学習分析および人工知能チームのディレクターであるムトル・ククロバ教授は、宿題の割り当てに関して新たな変更を加えました。彼はもはや学生の論文の結果ではなく、それを生み出すプロセスに焦点を当てています。 「人工知能には、資料の分析において大きな可能性があります。ムトル・ククロワ氏は、学生が質問し、問題を解決する可能性に焦点を当てます。」 「人工知能ツールだけで教育が変わる可能性は低い。教育システムの変革は社会技術的なエコシステムの問題だ」とムトル・ククロワ氏は語った。人工知能をキャンパスに統合する際のボトルネックは何ですか?印刷革命からインターネット技術革命、そして人工知能の波に至るまで、技術の変化は教育に新しい形式、新しい方法、新しいスタイルをもたらしました。思考と新たな挑戦。清華大学リベラルアーツ上級教授で清華大学シュワルツマン学院学部長のシュエ・ラン氏は、次のような話を共有した。数年前、化学工学部の教授は学生たちに、学習上の質問を「ティーチング・アシスタント」にフィードバックするよう求めた。メールで問い合わせると、「ティーチングアシスタント」は非常に責任感があり、質問にタイムリーに答えてくれました。学期終了後、生徒たちから「優秀」と評価されていたティーチング・アシスタントが謎を解く――彼は実は人工知能ティーチング・アシスタントだった。 Xue Lan氏は、人工知能がキャンパスに導入されると、大規模な個別化された教育モデルの形成が促進され、既存の教育モデルの「欠点」が補われる可能性があると述べた。たとえば、パーソナライズされた学習センターを構築し、個人学習ハブを形成すると、学生が知識を理解するためのアプリケーションを提供できます。今年、清華大学は、人工知能を活用した 100 の教育パイロット コースを構築し、2024 年の新入生に「AI 成長アシスタント」を装備し、GPT に基づく AI インタラクティブ エンジニアリングの製品として 24 時間の学習支援、フィードバック、評価を提供すると発表しました。 -4 「Brainiac Buddy」が北京大学のティーチングアシスタントとなり、学生の知識ベースの構築とコースプレビューの開始を支援教師はコース戦略の調整を完了し、生徒が知識システムを構築するのを支援します。変化はそれだけではありません。 Xue Lan 氏は、人工知能をキャンパスに統合することで、教育モデルと学校の組織方法に大きな変化がもたらされると考えており、「人工知能は、個別化された学習センターとして、無限の可能性をもたらします」と述べています。この点に関して、ロンドン大学教育研究所の教授であり、ユネスコ国際人工知能研究センターの科学誌編集委員会の研究員でもあるウェイン・ホームズ氏は、異なる見解を持っています。「人工知能は、個人に合わせた道を設計する可能性がある」 「しかし、それは、ある意味での本当の人間化ではありません。真の個別化は、すべての生徒がより良くなるように支援することですが、人工知能にはまだそれができません。」ウェイン ホームズは、人工知能によって教師や生徒が物事をコントロールできなくなると考えています。人工知能システムの設計パスに従って。しかし、人工知能システムの背後には、ビジネス利益の複雑な要素が関与する、ビジネス部門の複雑な業務が存在します。それだけではなく、「学生の社交能力も考慮しなければなりません」。ウェイン ホームズは、30 台以上のコンピューターが置かれた教室に 30 人以上の生徒が座っているが、生徒同士が通信していないというシナリオについて説明しました。 「学生たちは確かに個別化された学習に取り組んでいますが、これは私たちが追求する方向であってはなりません。」多くの専門家も、人工知能によってもたらされる隠れた懸念についての考えを発表しています。華東師範大学高等教育研究所教授兼所長のヤン・グァンツァイ氏は、「歴史的な観点から見ると、人工知能を教育に組み込むことで人間に力が与えられるのは表面的な学習なのか、それとも深い学習なのか？」と疑問を投げかけた。
は長年にわたる開発の経験と知識の蓄積に基づいており、大規模なモデルはデータベースの深層学習から生まれています。この教育者の見解では、人工知能が人間が深い学習を完了するのに役立つかどうかを研究する必要があると考えています。人工知能ツールが教室や図書館などさまざまな場所に導入され、教育の学習モデルが変化しています。しかし、テクノロジーを教育に組み込むことは最初のステップにすぎません。この点に関して、出席した多くの専門家は、新たな道はまだ始まったばかりだと述べた。 Yang Zongkai 氏は、キャンパスの財務管理、ネットワーク セキュリティ、データ セキュリティのすべてが将来新たな改革に直面すると考えています。同氏は、技術統合にはある程度のボトルネックが発生し、体系的な変更が必要になると述べた。 「境界がどこにあるのかは、まだ継続的な探求の過程にあります。」カリフォルニア大学バークレー校高等教育研究センターの上級研究員であり、教育機関の責任者であるチャン・トンシャン氏は、グローバル教育の探求に対する標準的な答えはありません。
カリフォルニア大学学長室で研究および学術計画を担当 長年大学に勤務。人工知能技術の押し寄せる波に直面して、カリフォルニア大学は学習、キャンパスガバナンス、リスク管理などの問題を議論する人工知能ワーキンググループを設立しました。 「彼らは生成型人工知能ツールの誕生を100年に一度の機会、特に大学ガバナンスの効率を向上させる機会と考えている。アメリカの大学が専門家を集めてさまざまなテーマについて人工知能セミナーを開催していることに注目した。」教育における人工知能の応用に関するさまざまなパラダイムについて議論し、探求することを望んでいます。さらに、ほとんどの大学では、学生の人工知能の応用能力を向上させるために、人工知能に関する一般コースを提供しています。教育と人工知能の「統合」問題をどう解決するか?アメリカの一部の大学が出した答えは、「明確なルールを確立する」です。ミネソタ大学を例に、チャン・トンシャン氏は、同大学が教育コースへの人工知能の組み込みの程度を、許可された使用、思慮深い使用、および禁止された使用の 3 つのレベルに分けていると述べました。教師は、学生に人工知能ツールの使用を許可するかどうか、人工知能の使用を許可する範囲と要件、学生に人工知能の使用を指導する方法をシラバスで明確にする必要があります。教育に関する明確なルールがあるだけでなく、科学研究活動における人工知能ツールの使用についても詳細なルールがあります。 Chang Tongshan 氏は、一部の大学では、教師と学生の行動の標準化を支援するために、論文のアイデアの草稿、申請書の作成、人工知能に関する科学研究プロジェクトのレビューについて明確な境界を設けていると述べました。 「一流の大学は、新しいテクノロジーに対する高い感度と探求心を維持しており、アメリカの大学は新しいテクノロジーを獲得し、大学ガバナンスの新たな道を模索しているとチャン・トンシャン氏は考えています。」しかし現状、世界では人工知能と教育の統合改革に「標準的な答え」は存在しない。米国のシラキュース大学教育学部副学部長兼教授のLei Jing氏は、米国の大学は人工知能を教育に統合するという新たな路線に対応する準備ができていないと考えている。米国の多くの大学を対象としたアンケート調査によると、人工知能の活用に関する方針や計画を策定している大学の割合はまだ低く、かなりの数の大学がまだ計画案を模索している段階にある。さらに、大学職員のほぼ半数は、人工知能が学問の公平性に影響を与えるのではないかと懸念しています。 「しかし、人工知能が大学の教育と管理にとって重要であると誰もが感じているというのがコンセンサスであり、私たちは変化に対応するために行動を起こさなければなりません。」とLei Jing氏は述べた。中国では、教育省が人工知能を活用した教育を促進するための 4 つのアクションを発表しました。これには、国家スマート教育公共サービス プラットフォームでの「AI 学習」コラムの立ち上げ、国家スマート教育公共サービス プラットフォームのインテリジェントなアップグレードが含まれます。すべての人のためのパーソナライズされた生涯学習のサポート、教育システムへの人工知能の実装、インテリジェントな大規模モデルアプリケーションのデモンストレーションアクション、デジタル教育のための国際交流プラットフォームの構築など。中国共産党第20回党大会は初めて「教育のデジタル化」を報告書に盛り込み、「教育のデジタル化を推進し、すべての人が生涯学習できる学習社会と学習国家を構築する」と提案した。もうここにいます。個別化された教育に関する議論から、教育ツールの設計、教育思考の変革に至るまで、人工知能の「統合と統合」という境界問題が世界の教育コミュニティに直面しています。現在、合意には達していますが、問題は未解決のままで、人工知能をキャンパスに統合する新しい方法の探求が続いています。
