コンテンツ
出典：Andrei Krauchuk / Dreamstime.com
取り除く：
AIは、好むと好まざるとにかかわらず、教育を受けています。そのため、効果的であるためには、高品質で関連性のあるデータに関するトレーニングを受ける必要があります。
教育の世界は、新しいAIベースのテクノロジーの導入によって大きな影響を受けるでしょう。これは事実です。しかし、これらの変化が私たちの社会の前向きな進化に本当に向かおうとしているかどうかを見分けるのは困難です。一般に、教育は社会全体に多大な影響を与え、人類の進化の礎の1つです。学習と教育の科学は、前世紀の間に大きく変化し、最新世代の現在の行動の変化の多くは、私たちが目撃した教育の進化に起因すると主張できるかもしれません。教育における人工知能の使用の増加は確かに学習と教育を改善するための計り知れない可能性を秘めていますが、これらの改善はより良い社会とより良い世界を構築するでしょうか？
現在のシナリオ
結果が良いものであろうと悪いものであろうと、教育におけるAIは活気づいています。最近のレポートによると、セクターの成長は、米国市場だけで2021年まで47.5％と予測されています。機械学習は、学生がタスクを実行するのを支援するために使用されるツールに、いくつかの最大の技術巨人によって既に追加されています。たとえば、IBMのWatson Analyticsはデータベースに含まれる情報に関する自然言語の質問に答えることができますが、Googles G Suite for Educationアプリは自然言語処理を使用して、生徒と教師の要求に応じて複雑な数式を記述します。 （教育における機械学習の詳細については、機械学習が教育の卓越性を向上させる方法を参照してください。）
補足として、ここでは、学校でAIを実装することで予想外の一般化された効果の1つを既に見ることができます。ボイスチャットは、最新の技術トレンドになりつつあり、多くのビジネスでなくてはならないものです。 AIは、教育システム全体と同じくらい巨大なデータセットを提供することで、人間の声を認識および理解する能力を完全なものにできるようになりました。すべてのオフィスが使用を開始するまでにどれくらい時間がかかりますか おしゃべり チームメンバー間の有意義かつ効率的なコミュニケーションとコラボレーションを促進するAIここでMass Effects AI EDIについて考えているのは私だけですか？
海外でも物事はそれほど変わりません。中国では、すでに半知覚ロボットが採点プロセスの自動化に使用されており、教師の作業負荷が軽減されています。彼らの賢い人工知能は、エッセイの一般的な論理と意味を理解し、その質についてほとんど人間のような判断を下すことができます。そして、少なくとも60,000の学校がすでにそれらを実施しており、明らかに大きな成果を上げています。
驚くべき可能性
最も明らかなAIの利点の1つは、多くの管理タスクおよび組織タスクを促進する、単純な操作を自動化する機能です。宿題のチェック、論文の採点、病気の記録と欠席シートの確認、レポートカードの準備は、教育者がほとんどの時間を費やすタスクのほんの一例です。AIはほんの数分でエラーなしでほとんど実行できるタスクです。
AIは、書籍をデジタル化し、あらゆる年齢層の学生向けにカスタマイズ可能な「スマート」コンテンツを作成し、記憶と学習を支援することもできます。仮想キャラクターと拡張現実はAIによって強化され、南カリフォルニア大学（USC）クリエイティブテクノロジー研究所が実験したような、信頼できる社会的相互作用を作り出すことができます。これらの仮想環境を使用して、生徒の努力や学習プロセスを支援したり、チューター、講師、ティーチングアシスタントの代わりに使用したりできます。誰もが昼夜を問わず働くことはできず、生徒に24時間365日の応答を提供することはできません...もちろん、彼または彼女がロボットでない限り！
欠点と論争
これまでのところ、AIと教育に関するすべてが驚くべきように思われました。しかし、現実の世界では物事は決して単純ではありません。設計された結果を達成するために、AIは何よりもデータを必要とします。データをアルゴリズムにフィードして、環境について「学習」し、どの結果が「良い」結果と「悪い」結果であるかを学習する必要があります。しかし、学生の学習に関するデータセット全体が使用されていたとしても、完全に役に立たないとしても、せいぜい信頼できない場合はどうでしょうか。
たとえば、学生の学習を測定しようとする研究の大部分は、自己申告の「学習利得」または（さらに悪い）学生の成績などの解釈不能または非現実的なメトリックを使用します。しかし、学生の成績は、非常にあいまいなパフォーマンスインジケータとして機能する以外に何を測定しますか？最近、メディアから大きな注目を集めた実験中に、AIは英国のGP（一般開業医）試験に合格し、81パーセントというすばらしいスコアを獲得しました。したがって、この「グレード」は最終スコアに過ぎず、AIまたは他の生徒の学習プロセスまたは教育方法の妥当性をまったく反映していません。しかし、それは教育的な意味が欠けていても、簡単に収集できる唯一のデータです。 AI駆動テストを「チート」し、ほとんどまたはまったく労力なしでポジティブグレードを取得する方法を学習するために、人間はどれくらいの時間を必要としますか？
バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
誰もソフトウェアの品質を気にしない場合、プログラミングスキルを向上させることはできません。
パフォーマンスのみに焦点を当てることによるリスクは、限界的または無関係な学習理論に焦点を当てることです。現在のデータセットは、幅広い教育データベースからデータを引き出しますが、それらの多くは古く、使用される教育方法は時代遅れです。何十年もクラスを教えてきた教師は、必ずしも今の社会と30年前との間に大きな違いがあるため、必ずしも若い生徒よりも仕事が上手ではありません。しかし、これらのデータはすべて、AIがデザイナーよりも実際に差別できないほどの情報のわかりにくい場所にまとめられています。 （教育の進歩の詳細については、バーチャルトレーニングとEラーニング：デジタルテクノロジーがどのように高度な教育の未来を切り開くかをご覧ください。）
AIは、テクノロジー中毒を刺激し、将来の世代が幼少期から暴露される場合、あらゆる種類のデバイスに大きく依存するようになります。特に、AIが教えるために使用する「品質」の疑いのあるコンテンツが、一握りの企業によって選択された膨大なジャンクコンテンツのプールから引き出された場合。
結論
AIは、新世代の教育と教育の能力を飛躍的に高め、（理論的には）重要なことに専念できる人間の教授に多くの時間を解放するのに役立ちます。
ただし、この素晴らしい効率性の世界には大きな代償が伴います。注意を怠ると、生徒に質の低いコンテンツを提供し、可能な限り間違った方法で教えることで、AI教師をだまして勉強を避けることができるリスクがあります。テクノロジーに夢中になっている、認知的に受身で社会的に適応していない大人でいっぱいの社会に住みたくない場合は、後ではなく今すぐに視力を調整する必要があります。