「AI が日常性的な作業を私たちの代わりにやってくれることで、生徒との洽谈が深まることを願っていますが、それは培育機関や教師が AI を適切な的方式で導入するかどうかにかかっています。」 -ランス・カミングス
教えることは簡単な仕事ではありませんが、最もやりがいのある仕事の一つです。教師であることは常常、很に複雑な仕事であり、文学界における AI の主流的採用の増加は、教師と生徒の関係が間違いなく変化することを意示します。
このインタビューでは、ノースカロライナ读书ウィルミントン校のランス・カミングス专家に、AI 時代における教師と生徒の関係の在不久的以后について話します。
AI が生徒と教師の両方に与える影響や、学習プロセス整体に対する大規模言語モデルの影響について話します。
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楽しみ！
エデム：あなたをゲストとして迎えることができて本当にうれしいです。まず初めに、あなた自身について話していただけますか。専門的な資格などはありますか？
ランス:それで、私は大学の専門文章の准教授です。では、言語的および文化的に複雑な環境でライティングを研究し、教えています。私はプロの文章ではなく、コンテンツと情報の開発という言葉を好みます。それは、最近のプロの文章がどのようなものであるかをよく表していると思うからです。
テキストを合成するだけではありません。私の院士号は執筆と修辞学なので、コンテンツ開発に対してより聴衆主導のアプローチを取る傾向があります。
私は 2021 年から AI を食用していますが、これはサイド プロジェクトに近いものでした。クリエイターエコノミーについて調べているときにOpenAIに出会い、「5年後にはみんなこれを使うようになるだろう」と思いました。
そうですね、それはたった 2 回でした。それ到现在、私は AI が執筆プロセスにどのように適合するかを調査し、生徒が AI と並行して執筆できるように (AI に引き継がせないように) AI 執筆ツールをクラスに導入し始めました。 。
エデム: それでは早速始めましょう! AI ツールは、教師が生徒の個別の学習課題を特定して対処するのにどのように役立つでしょうか?
ランス:私の経験は主にレトリックとライティングに関するものなので、AI が生徒のライティングのプロセスをどのように支援できるかに重点を置いています。
先学期计划、私がライティングのクラスで生徒たちに AI を使ってもらったとき、生徒たちは、AI がアイデアを思いついたり、ライターズブロックを緩和したり、ライティングの软肋を強化したりするのにいかに役立ったかについて話していました。
近两天の初中生は、私の時代よりも白紙のページに很慢感を感じていると思います。私の生徒のほとんどは、AI を執筆プロセスに統合した後、散文家としてずっと信心を持てるようになったと述べています。
ただし、ほとんどの時間は ChatGPT を采用していなかったということを明確にしておく必需があります。私たちは SoduWrite を采用しました。これは、ユーザーのためではなく、ユーザーと一緒に書き込むために作为されました。私は、大学生にフレームワークの考え方と作为手段を教える手段としてプロンプト エンジニアリングがあると考えています。
AI をうまくプロンプトするには、命令行を弄成できるほどフレームワークをよく明白する不必要があります。たとえば、私はプロンプト エンジニアリングを选用して、良い会話を書く技术を生徒に教えました。
AI は有用吗なフィードバック ツールとしても機能しますが、AI は这一模块方面講師のように私たちの这一模块方面を定性分析しているわけではないことに重视してください。AI は这一模块方面講師が特殊の这一模块方面に対して何を言うかを推測しているのです。これは更重要な違いです。
そうは言っても、特にライティング講師の訓練を受けている場合には、相当に役立つ推測を行うことができます。しかし、大学生はこれを告诉ではなくフィードバックとして受け取るべきです...とにかく、AI に限らずあらゆる人のフィードバックにどのようにアプローチすべきかです。これについてはここに少し書きました。
コードインタープリターのようなプラグインも同様に有希望です。私はそれを使って的文章を解析して遊んでいます。しかし最終的には、文化教育用に説明可能性な AI を做成することが很重要になると思います。そこでは、AI を統計的に訓練するだけでなく、ナレッジ グラフを在使用して考える手段を AI に教えることができます。
人間の教師の中には教育辅导者としての推測をしている人もいると主張する人もいるかもしれませんが、私たちは本当に AI でそれを拡張したいのでしょうか?厳選されたデータ上で機能する構造化モデルは、AI の次の大きなステップとなります。
エデム: これは素晴らしいですね。そこで、生徒に内容を理解させる手段として AI プロンプトを利用します。教育における AI テクノロジーの統合によって、生徒と教師の関係や全体的な学習体験がどのように形成されるかについてお話しいただけますか?
ランス:私は人々に、自分の結果と評価を再考するように言い続けてきました。私たちは、テストを受けて論文を書くことが唯一の、あるいは最良の評価形式であると考えることに慣れています。しかし、プロンプトエンジニアリングを教えることで多くの成果を達成することができ、おそらくレポートや小テストを課すよりも優れています。
私たちは教師をコンテンツ配布者や門番としてではなく、コーチとして考える必要があるでしょう。私は常にそうやって教育に取り組んできたので、これは私にとって大きな変化ではありません。ライティングの指導は、原則を教えてフィードバックを与えるだけではありません...ライティングの指導には多くの心理的および精神的な作業が必要です。
AI は人間のコーチがトレーニングし、指導しなければコーチングできません。私たちは評価から離れてコーチングに移行する必要条件があります。そうなると、AI は私たちのツールバッグの中のもう 1 つのコーチング ツールになります。
エデム: これは非常に理にかなっています。教師の役割は AI システムと連携して進化するでしょう。 AI 主導の教育システムは人間の教師に取って代わる可能性があるという議論がいくつかありますが、これについてはどう思いますか、また人間の教師がもたらすかけがえのない資質とは何ですか?
ランス:教師の交代について話している人の多くは、投資家かソフトウェアの販売者のどちらかです。正直なところ、この後の教育がどのようなものになるのか私にはわかりません...そして彼らも実際のところはわかりません。私はAIによって私たちの仕事が楽になると絶対に信じています。
AI は、多くの時間のかかる日常性的な作業をすでに手伝ってくれているため、生徒と話したり、課題についてより深くコメントしたりするなど、ライティングを教える上で主要な元素により多くの時間を費やすことができます。
たとえば、常に透露されるため、カットアンドペーストするだけのコメントがたくさんあります。多くの場合、学习はそれらを実際には调整法しません。 AI は、草稿が私にとってより深い深入分析に比较なものになるまで、継続的にこれらを指摘することができます。あるいは、アクティビティや授業計画を制作するのに何時間も費やす代わりに、AI がそれを行うことができるので、私はそれを生徒たちと一緒に実行したり、コーチングしたりすることに分布できます。
では、AIは教師に取って代わるのでしょうか？私は懐疑的です。しかし、AIを活用しない教師に居場所はなくなる。それらは失われる仕事だ。
理論的には、共感やコーチングをシミュレートするために LLM テクノロジーをトレーニングできると思いますが、昨日のテクノロジーはそれに近いものではありません。 LLM テクノロジーは、テキストを转换し、いくつかの方法の推論をシミュレートできますが、多くの場合、あまりうまく機能しません。これら 2 つの三要素を有效改善することはできますが、教育培训の他の側面には新しい種類のテクノロジーまたはアプローチが必要的になります。
文化教育や AI の分野にはこれに反対する人がたくさんいます...しかし今のところ、反対の考えを示す証拠は見当たりません。ほとんどの人は推測しているだけで、現在開発されているテクノロジーに基づいていません。
エデム: 私もその意見に同意します。これについてもっと話しましょう。 AI テクノロジーが教師による生徒の課題の割り当てと評価の方法にどのような影響を与えると予測しますか?たとえば、出題された質問や問題集の種類は何ですか?
ランス:一般的に、コンテンツにはあまり重点を置かず、共同作業、(正確な解決策がない) 複雑な問題の解決、複雑なプロジェクトの管理にもっと重点を置くべきだと思います。
これらはすべてAIにはできないことです。たとえば、AI はスクラム認定テストに良好率できますが、スクラム プロジェクトを控制することはできません。
AI はフレームワークと微調整で最も効果的に機能するため、同学は理論が実践にどのように関係しているかをさらに深く认知する必要性があります。実日子の状況で产生 AI を操作するように生徒に教えることは、これを行うための重要性な手段となり得ます。
書くことに関しては、今でもよく考えています。前にも述べたように、論文を書くことだけが学習结果を評価する真正唯一的の技术ではありません...おそらく多くの場合、それは最良の技术ですらないでしょう。とはいえ、やはり書くことは大切です。 AI ができることは限られています。
私が一篇文章を書くときに考えていることは次のとおりです。
- 数は減りましたが、より意図的なライティングの課題が増えました
- 執筆の発明（またはアイデア）段階にさらに重点を置く
- ナレッジ マネジメント アプローチを採用 ... まとめることができる小さなコンテンツ
さて、これらはすべて ChatGPT の前に私が行っていたことですが、私はそれをワンランク上げて、AI コンテキストにさらに適応させようとしています。たとえば、AI を取代了品としてではなく心の拡張として选用できるように生徒をトレーニングします。それが鍵となります。
Edem: これは信じられないことです。こうすることで、生徒が AI に違和感を覚えるのではなく、AI の操作に適応できるようになります。 AI は教師と生徒の関係にどのようなプラスの影響を与えると思いますか?
ランス:推測したくありませんが、私の希望は、AI が日常的な作業を私たちの代わりにやってくれることで、生徒との交流が深まることです…しかし、これは教育機関や教師が AI を正しい方法で導入するかどうかにかかっています。医師を例に考えてみましょう。
現場の一部电影の人は、医師は事務手続きなどで多忙なため、是に個人的なやり取りが多く、医師になる成长期のような状態に戻るのではないかと主張している。
AI がこれらのタスクを引き継ぐことができれば、医師は求美者と過ごす時間がより多くなります。
それは教師も同じかもしれません。また、培育者が AI エージェントを適切に構築する步骤を学べば、この规章制度的な作業の一部电影を AI アプリで自分产品を「複製」できるとも思います。
つまり、ある预兆、AI は教師の延長となり、個人的な関わりにもっと多くの時間を与えてくれます。専門性が失われるため、那么万能的小家庭教師というこのアイデアには特に興奮しませんが、あらゆる種類のさまざまなツールを运用できるスペースが出现することは確かです。
エデム: このウサギの穴をさらに深く見てみましょう。 AI を指導方法に効率的に適応させるために、教師はどのような適応や追加のトレーニングが必要だと思いますか?
ランス：ふう！ほとんどの教師はリソースが不足しており、すでに AI 関連以外にも多くのことを扱っているため、これは難しい問題です。テクノロジーがどのように機能するかについての基本的な知識が絶対に重要だと思います。
現在のテクノロジーでは合理合法化できない誇大宣伝や恐怖灵异を煽る行為が数多く行われています。これには倫理とシステムバイアスも含まれる必要的があります。教師が AI に速成しなければ、生徒も AI に速成しません。
其二に、教育学校者は、コース做法やコース资料の開発に AI をより効果的に活用するために、自分の知識を做法し、コンテンツを構成する做法を学ぶ需要があります。
これにより、学前教育者は彭大な時間を節約できるため、生徒とより多くの時間を費やしたり、必要性なもの (AI テクノロジーなど) を探索したりする時間を増やすことができます。
これには、相应のニーズや状況に合わせて調整できる一般的なプロンプト エンジニアリングも含まれる必不可少があります。優れた教育教学ツールでもあります。しかし、私はそこで止まりません。彼らは、自分たちの分野で他の出现 AI ツールを探究する必不可少があります。
たとえば、文书教師は、Copyspace や Soduwrite など、转化 AI とワード プロセッサを要融合するツールを検討する重要があります。
確かに、他にもたくさんあります。しかし、圧倒されてしまうのは簡単です。教師は AI についてすべてを知る有用不着があるとは思わないはずですが、自分の仕事に何が役立ち、何が不要欠であるかを知る有用不着があります。
エデム: 信じられないほど洞察力に優れたランス!有効性について話しましょう。学界における AI の大規模な導入は、生徒の目から見た教師の信頼性と権威にどのような影響を与える可能性がありますか?
ランス:病気になってしまったので、今後数日少し遅くなっていたらごめんなさい。
結局のところ、講師が生徒に対して AI をどのように活用するかが核心だと思います。率直に言って、人間の専門家が微調整したり信号灯したりして専門知識を转变成しない限り、AI は専門知識を置き換えることはできません。
教師の唯一的の仕事がコンテンツを带来し、ありきたりな課題を割り当てることである場合、教師の信頼性と権限は低くなります。しかし、これはおそらく AI なしでも当てはまります。
しかし、私たちが生徒たちに AI を选用的し、専門家がどのように生产 AI を选用的するかを生徒たちに見せれば、私たちの信用度と権威は残るでしょう。中学生は、ChatGPT に質問するだけなら教師も授業も必要的ないと考えたくなるかもしれません...しかし、それは限界までしか考えられません。
結局のところ、对应のケースで转化 AI を機能させるには知識と経験が一定要です。
これは、AI が教師の信頼性や権威を脅かすものではなく、むしろ教師の幼教アプローチを強化するツールとして機能することを暗示着します。
AI をカリキュラムに統合することで、教師は生徒に、よりインタラクティブでパーソナライズされた充実した幼小衔接体験を展示 できます。
これにより、教師が技術改革创新を図り、テクノロジーのトレンドを常に了解する效率を実証できるため、教師の権威が実際に高まる可以性があります。
教師は、AI が知恵や専門知識の源ではなく、その知恵を応用し表現するのに役立つツールであることを明確にする有需要があります。 AI はデータに基づいてトレーニングされた機械学習モデルであり、人間のようにコンテキストを解释したり、価値决定をしたりすることはありません。
それが教師の役割です。
AI を批判的に运用して対話する最简单的做法、その限界と意向的なバイアスを特定的する最简单的做法、および学習分野の複雑な問題を解決するために AI を適用する最简单的做法を生徒に示すことは、教師の信頼性を高めることにしかつながりません。
エデム：魅力的ですね！それが学生にどのような影響を与えるかを詳しく見てみましょう。質問に答えるために AI への依存が高まると、生徒の批判的思考力や問題解決スキルにどのような影響が及ぶのでしょうか?
ランス:正直に言うと、批判的思考には影響がないと思います。まあ、AI を間違った方法で使用すれば、そうなる可能性はあると思います...しかし、問題はテクノロジーではなく、それをどのように使用するかにあります。
実際、AI を食用すると批判的审视スキルを学习させることができると私は主張するかもしれません。
生徒にテストを受けさせたり、介绍について書いたりするように依頼せず、問題を解決してもらいます。質問に答えることと問題を解決することには違いがあります。
質問に答えるには、多くの場合、情報を思い出したり、定義された問題に既知の解決策を適用したりする用得着があります。其中一方、問題を解決するには、より複雑な推論と創造的心思スキルが用得着です。
問題を正确理解し、戦略を立て、解決策を実行し、結果を振り返ることが有需要です。
AI を正しく动用すると、この問題解決プロセスを通じて生徒をガイドできます。複雑な問題に対しては浅薄な答えしか得られないと思いますが、それを乗り越えることも批判的想法の三部です。
エデム: あなたの言いたいことはわかります。生徒たちにどのような影響を与えるのか、さらに詳しく調べていきたいと思います。 AI システムの統合と生徒向けのパーソナライズされた学習体験の人気が、助けや明確さを求めることで得られる重要な社会的スキルや共同能力の発達を妨げる可能性があると思いますか?
ランス:テクノロジーがこれらのことを行うとは本当に思いません...それは私たちがテクノロジーをどのように使用するかです。教育は個人のスキルと内容がすべてであり、必要なのは数人の AI 家庭教師だけであると判断するのであれば、その通りです。
しかし、この機会を合理利用して、多様な人々とのコラボレーション、複雑な問題の解決、プロジェクトの处理などのスキルを教えるとしたら...いいえ、私はそうは思いません。
テクノロジー自体は方智です。人間のつながりを強化し、学生们を消极させない思慮深い形式でテクノロジーを統合する形式を形作るのは、文化艺术培训者、现行政策立案侦查者、社会上にかかっています。要注意と意図があれば、AI は更重要な対人スキルの一台を教えるのにも役立つ有几率比があります。
しかし、効率やパーソナライゼーションだけではなく、それらの価値を優先する相应があります。最終的には、私たちが文化艺术培训に対して設定する目標と、そこに到達するための具体方法を選択することに帰着します。
Edem: おっしゃるとおり、テクノロジーは擬人化されたものなので、悪になることはできません。これで終わりだ、ランス！締めの言葉はありますか？
ランス:教育関係者の多くは、AI に関して間違ったことに焦点を当てています。時代遅れの方法論を保存したり、盗作を阻止しようとすると、全体像を見逃してしまいます。
新学年を迎えるにあたり、これらのテクノロジーをどのように再谨慎に統合して学習を真に強化し、生徒の20年后への準備を整えることができるかという話に移る这个必要があります。
AI を敵対視するのではなく、これらのツールがアクセス、エンゲージメント、工作成效をどのように缓和できるかを問うべきです。 AI を責任を持って活用するには、文化艺术培训最简单的方法とカリキュラムをどのように適応させる必要条件があるでしょうか?
これには、問題解決と倫理的統合に着重を置いた人間中心的の考え方が有需要であり、これは「AI オペレーション」と呼ぶことができます。
ビジネスの宇宙级はこれを的理解し始めていますが、幼教は遅れています。 AI Ops アプローチを採用するより多くの人が必需です。現実宇宙级のソリューションとテクノロジーの進化に伴う継続的な调理に着重を当てた、専門分野を超えたチームです。
これは単にテクノロジーを制成するだけでなく、実際に课室で価値を能提供することにもつながります。
だからこそ、私は実践的なアプローチの開発に焦点を当ててきました。。
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