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高等教育

学習におけるさまざまなタイプのAIを理解する

8月30, 2024

人工知能(AI)は、私たちのビジネスや学習方法を変革しつつある。大学キャンパスから労働者訓練まで、AIの力は業務や学習モデルなどに改善の機会を提供している。

AIとは何か？

AIとは、コンピューター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テクノロジーの一種である。AIは、反復作業の自動化、データからのより迅速な洞察の獲得、意思決定の強化、ヒューマンエラーの排除など、さまざまな業界においてメリットをもたらす。

ここでは、3つのタイプのAIが、労働力と高等教育にどのような成果をもたらすのかを見てみよう。

学習における生成AI

生成AIはどのように学習に使われるのか？

ジェネレーティブ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作成できる人工知能技術である。学習者に膨大な情報への即時アクセスを提供し、異なる言語背景やアクセシビリティのニーズを持つ学習者を支援し、探究心や創造性を加速させることができる。

学習用生成AIの3つの利点。

パーソナライゼーション

生成的AIアルゴリズムは、学習者独自の嗜好や要件に基づいて、特定のビデオや記事など、オーダーメイドの教育コンテンツを生成することができる。

アセスメントの自動化

例えば高等教育では、一部の教官が生成AIツールを使って、学生のコースワークに対するフィードバックを即座に提供している。

適応学習

コンピュータのアルゴリズムとAIは、学習者独自のニーズに対応するために、カスタマイズされたリソースと学習活動を生成することができます。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ない。

学習における生成AIへの懸念。

生成AIには利点がある一方で、課題も存在します。これらのツールは学習用データセットに基づいて新規コンテンツを生成しますが、そのデータセットに偏りが含まれている場合、生成されるコンテンツにも偏りが生じる可能性があります。また、生成AIは誤った情報を拡散する恐れもあり、例えば特定の主張を裏付ける証拠として偽の科学研究を引用するといった事例が挙げられます。こうした理由から、学生の多くは生成AIコンテンツツールに対して懐疑的な姿勢を保っているのです。最近のPanopto では、生成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に満たなかった。フォーブスの調査でも、学生の41％が「AI生成コンテンツは常に編集する」と回答した一方、3％は「全く編集しない」と述べている。

学習における予測AI

学習において予測AIはどのように使われるのか？

プレディクティブAIは、機械学習を利用して過去の出来事のパターンを特定し、将来の出来事の予測を行う。プレディクティブAIは、学習環境における学習者のデータを素早く分析し、学習パターンや進捗状況を把握することで、次にどのようなトピックを学習する必要があるかを予測することができる。

学習用予測AIの3つの利点

成果の向上

予測分析によって、特別な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、長期的に学習成果を向上させることができる。例えば、金融機関に影響を与える新しい政府規制について、すべての行員がトレーニングを必要としているかもしれません。それでも、特定の質問に答えるのに苦労している人には、必要な背景を学ぶために、既存の銀行規制に関する復習コースを受講するよう促すかもしれない。特定の数学の講義を何度も見返したり、特定の数学の概念について自動で質問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的な概念についての授業を見たり復習したりするよう促すかもしれない。

プランニングの強化

インストラクターやトレーナーは、予測分析を使って、トレーニングプログラムのうまくいっている部分と改善が必要な部分を特定することができます。これらの洞察により、学習者のニーズをより満たすために、トレーニングプログラムや指導戦略を改善することができます。

リソース配分の改善

予測AIは、どの学習者や集団がより多くのサポートを必要としているかを予測することができ、組織や高等教育機関が最も有益な計画を立て、リソースを配分するのに役立つ。

学習における予測AIへの懸念。

予測分析では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、データのプライバシーやセキュリティに関する懸念が生じる可能性がある。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に従い、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採用しなければならない。また、収集されるデータの種類やプライバシーを保護するための対策について、学習者とコミュニケーションをとる必要がある。

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るベンダーと提携することです。例えば、パノプトの顧客中心のAIプライバシーポリシーにより、組織はAIモデリングや技術開発におけるデータの倫理的な利用について合意形成を図ることができます。

学習における記述的AI

記述式AIは学習にどのように使われているのか？

記述的AIツールは、録音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る。データのパターンや関係を明らかにし、さまざまな要素に分類し、過去の実績や傾向、その他の関連要因を要約することができる。

学習用記述型AIの3つの利点。

データ主導の洞察。記述式AIツールは、学習者の教材とのインタラクション、修了時間、テスト結果、パフォーマンスに関するデータを収集し、分析することができる。インストラクターやトレーニングリーダーは、そのデータを使用して学習プログラムの成功を測定し、将来のプログラムについて意思決定することができます。

ノートテイク

学習者は、動画や講義を素早く要約し、重要なポイントのメモ取りを支援する記述型AIツールの恩恵を受けられます。例えば、 PanoptoのAccess AI製品スイートPanopto、マウスクリック一つで学習動画の自動文字起こし、要点サマリー、説明文を提供します。

バーチャル家庭教師

記述式AIを搭載したバーチャル家庭教師は、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。

学習における記述的AIへの懸念

他の形態のAIと同様に、プライバシーとセキュリティは、記述型AIを使用する高等教育機関や職場にとって依然として懸念事項である。データのセキュリティを維持するためには、厳密なデータ・プライバシー・ポリシーの策定とレビューが重要である。

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