人工知能を教育システムに統合する方法

人工知能は、機械が人間と対話し、イベントを理解し、人間と同じようにイベントを学習して反応する能力を与えるテクノロジーです。
過去数年間で、AIの適用範囲は、監視カメラシステムからデジタルデータやネットワーク管理に至るまで大幅に拡大しましたが、少なくともスポーツなどの他のあまり適応性のない分野と比較して、教育におけるAIの存在は途方もなく低いままです。
新しい発明の採用に関しては教育分野が停滞していることが知られていますが、人工知能の採用は長い間延期された動きであり、これ以上遅れることはありません。
以下では、AIを教育システムに統合して、教師と生徒の相互作用の生産性を高め、学習プロセス全体を改善する方法について説明します。

グレーディング

AIは、自動採点などの特殊なコンピュータープログラムを介して、将来の自動採点割り当てのために、割り当てをマークするときの教師の行動を学習およびシミュレートするように調整できます。 時間の経過とともに、プログラムはさまざまな学生の学力を学び、その結果に基づいて個別のトレーニング計画を作成することができます。
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教師に関する生徒のフィードバック

生徒のフィードバックは、教師の成果を評価し、家庭教師がさまざまなレベルの生徒とどのように関係しているかを評価する最も古い方法の1つです。
ほとんどの学校は紙のアンケートからオンライン調査に移行しましたが、これは大きな飛躍ですが、人工知能の助けを借りて革命的な改善の余地がまだあります。
チャットボットを使用すると、教師や他の人間の率直な存在に影響を与えることなく、「直接」生徒と関わり、情報を収集できます。 チャットボットは、以前の質問からの回答を使用して、より関連性の高い新しい質問を作成します。 また、フィードバックを分析し、問題の教師の簡単な平均レビューを考え出すのにも役立ちます。

個別学習

異なる生徒は異なる学習能力を持っており、一部の生徒は遅いという理由だけで悪い結果を記録し、必ずしも弱いという理由ではありません。
30または40のクラスを担当する教師は、各生徒のペースに合わせてシラバスを時間内に完了することができない場合があります。 彼らは、クラスの大多数に合うと彼らが考えるペースを選ばなければなりません–遅い学習者にとっては計り知れない不当であり、トップの学生にとっては不便です。
人工知能を使用して、各学生はパーソナルアシスタントとして機能するパーソナルロボットを持つことができます。 ボットは、クラスで教えられたすべての情報を記録し、必要に応じてそれを分解し、後で生徒に教えます。
時間が経つにつれて、ロボットは学生とより個人的な関係を形成し、情報を再現するペースと方法を調整します。
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アダプティブラーニング

アダプティブラーニングは、AIベースの教育システムであり、学生の学力に応じて資料のプレゼンテーションを変更します。 コースの開始時にすべての学習者に同じ情報が提供され、質問への回答方法に応じて、システムは異なる情報と質問を学習者に提供します。
たとえば、生徒が最初の質問に対して正しい答えを得ることができなかった場合、システムは次に生徒にもっと初歩的なレッスンを提供します。 彼らが非常にうまくいった場合、システムは彼らにさらに高度なコンテンツと質問を紹介します。
アダプティブラーニングとパーソナライズドラーニングの違いは、パーソナライズドラーニングでは、学生のニーズを満たすためのコンテンツのカスタマイズと変更がアダプティブラーニングに基づいていないことです。
代わりに、質問や例を作成するために学習者の専門知識や背景を使用する必要があります。 一方、アダプティブラーニングは、コースの進行状況に基づいてコンテンツを調整します。

試行錯誤

試行錯誤の方法は、従来の人間が管理する教育システムの最も過酷で時間のかかる側面の1つです。 演繹的推論を教育と学習から取り除くことは、教師と生徒の両方に多くの時間とフラストレーションを節約するのに役立ちます。
人工知能システムを使用して、これらの複雑な問題を瞬時に解決し、教師と生徒を他の重要な活動に解放することができます。 システムはまた、学生が将来同様の問題に取り組むのを助けるために解決策を分解するでしょう。

中級インターバル教育

これは、将来の計画された教育システムの場所をすでに予約している可能性がある既存のコンピュータアプリケーションです。 それは彼らがそれを忘れようとしているときに学生が知識を修正することを可能にします。
アプリケーションは、学生が何を学び、いつ知識を使用するかを追跡します。 あまり長く使用しない場合、アプリケーションは学生に何かを忘れようとしていることを思い出させ、それを修正するように勧めます。
「十分な」改訂の後、アプリケーションは、学生が知識を記憶に永続的に保存し、それについて思い出させるのをやめる時期を推定します。 過去の経験は、アプリケーションが特定の情報について学生に思い出させるのをやめるのに適切な時期を知るのに役立ちます。

仮想ファシリテーター

AIベースの家庭教師は、人間の教師ほど機知に富むことはないかもしれませんが、近い将来、特定の教育環境を支援する仮想ファシリテーターの見通しは避けられないように見えます。 アイデアは、人間のように行動し、反応し、相互作用し、考えることができるヒューマノイドキャラクターを作成することです。
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証拠は、テクノロジーが今日ピークに達したとしても、学生の社会的および学術的能力のさまざまな側面を処理するために、人間と人工知能システムの両方が必要になることを示しています。 したがって、AIは、一度支持されると、教育システムの人間の専門家に代わるものではなく、補完的なリソースとして機能します。