人工知能（AI）は、ビジネスのやり方だけでなく、学習の仕方をも変革しつつあります。大学のキャンパスから人材育成まで、AIの力は業務、学習モデルなど、あらゆる面で改善の機会をもたらします。
AIとは何か？
AIとは、コンピュータや機械が人間の学習、問題解決、意思決定、創造性を模倣することを可能にする技術の一種です。反復作業の自動化、データからのより迅速かつ豊富な洞察の獲得、意思決定の強化、人的ミスの排除など、様々な業界に多くのメリットをもたらします。
ここでは、3種類のAIが労働力と高等教育においてどのように成功をもたらすのかを見ていきましょう。
学習における生成型AI
生成型AIは学習においてどのように活用されているのか？
生成型AIは、音声、コード、画像、テキスト、動画などの新しいコンテンツを生成できる人工知能技術です。学習者に膨大な情報への迅速なアクセスを提供し、言語的背景やアクセシビリティのニーズが異なる学習者を支援し、探求と創造性を加速させることができます。
学習における生成型AIの3つの利点。
パーソナライゼーション
生成型AIアルゴリズムは、学習者の独自の好みやニーズに基づいて、特定の動画や記事などのカスタマイズされた教育コンテンツを生成することができる。
評価自動化
例えば、高等教育においては、一部の教員が生成型AIツールを用いて、学生の課題に対して即座にフィードバックを提供している。
適応型学習
コンピューターアルゴリズムとAIは、学習者の個々のニーズに対応するカスタマイズされた教材や学習アクティビティを生成できます。例えば、新入社員が使用するソフトウェアプログラムに不慣れな場合、アダプティブトレーニングは、より深いトピックに入る前に、ソフトウェアプログラムの使い方を説明する学習モジュールを推奨するかもしれません。
学習における生成型AIに関する懸念。
利点がある一方で、生成型AIには課題も存在します。これらのツールは、学習に使用したデータセットに基づいて新しいコンテンツを生成しますが、データセットに偏りがある場合、生成されるコンテンツも偏りを持つ可能性があります。また、生成型AIは、ある見解を支持する証拠として偽の科学研究を引用するなど、不正確な情報を拡散する可能性もあります。おそらくこれが、学生が生成型AIコンテンツツールに対して依然として懐疑的な理由でしょう。最近のPanopto調査では、生成型AIが正確なコンテンツを生成すると信頼している学生は半数以下でした。Forbesの調査でも、学生の41%がAI生成コンテンツを常に編集していると回答したのに対し、3%は全く編集しないと回答しています。
学習における予測型AI
予測型AIは学習においてどのように活用されているのか？
予測型AIは、機械学習を用いて過去の出来事のパターンを特定し、将来の出来事を予測します。予測型AIは、学習環境における学習者のデータを迅速に分析し、学習パターンや進捗状況を把握することで、次に学習すべきトピックを予測することができます。
学習における予測型AIの3つの利点。
成果の向上
予測分析は、追加の支援が必要な学習者を特定し、的を絞ったサポートを提供することで、学習成果を長期的に向上させるのに役立ちます。例えば、すべての銀行員は、金融機関に影響を与える新しい政府規制に関する研修を受ける必要があるかもしれません。しかし、特定の質問に答えるのに苦労している従業員には、既存の銀行規制に関する復習コースを受講して、必要な背景知識を身につけるよう促すことができるでしょう。特定の数学の講義を繰り返し視聴したり、特定の数学の概念について自動生成された質問を何度も繰り返したりする大学生には、新しい概念をよりよく理解するのに役立つ基礎概念に関するレッスンを視聴または復習するよう促すことができるでしょう。
計画の強化
インストラクターやトレーナーは、予測分析を活用することで、トレーニングプログラムの中でうまく機能している部分と改善が必要な部分を特定できます。これらの知見に基づいて、トレーニングプログラムや指導戦略を洗練させ、学習者のニーズにより的確に対応できるようになります。
資源配分の改善
予測型AIは、どの学習者やグループがより多くの支援を必要とするかを予測できるため、組織や高等教育機関が最も効果的にリソースを計画・配分するのに役立ちます。
学習における予測型AIに関する懸念。
予測分析では、組織が学習者に関する多くの情報を収集・保存する必要があるため、データプライバシーとセキュリティに関する懸念が生じる可能性があります。高等教育機関や学習プログラムで予測AIを使用する組織は、データプライバシー法を遵守し、使用するデータを保護するために強固なサイバーセキュリティ対策を講じる必要があります。また、収集するデータの種類とプライバシー保護のために講じる措置について、学習者とコミュニケーションを取るべきです。
プライバシーに関する懸念を克服する一つの方法は、プライバシーを真剣に考えているベンダーと提携することです。例えば、 Panoptoの顧客重視のAIプライバシーポリシーにより、組織はAIモデリングと技術開発のためのデータの倫理的な利用について合意することができます。
学習における記述的AI
記述型AIは学習においてどのように活用されているのか？
記述型AIツールは、録画された講義やビジネス文書などの非構造化データからメタデータを生成するように訓練されています。これらのツールは、データのパターンや関係性を明らかにし、さまざまな要素に分類し、過去の実績、傾向、その他の関連要因を要約することができます。
学習における記述型AIの3つの利点。
データに基づいた洞察。記述型AIツールは、学習者の教材とのインタラクション、完了時間、テスト結果、パフォーマンスに関するデータを収集・分析できます。インストラクターや研修責任者は、これらのデータを利用して学習プログラムの成功度を測定し、今後のプログラムに関する意思決定を行うことができます。
メモを取る
学習者は、動画や講義を素早く要約し、重要なポイントをメモするのに役立つ記述型AIツールから恩恵を受けることができます。たとえば、 PanoptoのAccess AI製品スイートは、マウスをクリックするだけで、学習ビデオの自動文字起こし、要点の要約、および説明を提供します。
バーチャル個別指導
記述型AIを活用したバーチャルチューターは、高等教育においてリアルタイムのフィードバックとサポートを提供し、従来の教室での授業を補完することができる。
学習における記述型AIに関する懸念
他の形態のAIと同様に、記述型AIを利用する高等教育機関や職場にとって、プライバシーとセキュリティは依然として懸念事項です。データセキュリティを維持するためには、厳格なデータプライバシーポリシーとレビューを策定することが重要です。
について学ぶPanopto 学習におけるAI
PanoptoのAI 搭載ビデオ学習プラットフォームは、世界中の 1650 以上の教育機関向けに、キャンパス外でのアクセス可能な学習を拡張します。20 以上の言語の文字起こしと字幕、学習者がコンテンツをすばやく見つけるのに役立つ AI 搭載キーワード検索、ビデオコンテンツを翻訳するための自動ワークフローを備えています。 Panopto 教育向けに特化して構築された使いやすいプラットフォームで、ビデオ学習を大規模に展開します。
