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MIT のコミュニティは、生成 AI を活用して、キャンパス内外での学習と仕事をどのようにサポートできるでしょうか?
MIT の Festival of Learning 2024 では、教員や講師、学生、スタッフ、卒業生が、教室で実験しているデジタル ツールやイノベーションについて意見を交換しました。パネリストは、生成 AI は学習体験を置き換えるのではなく、学習体験の土台として使うべきだという点で意見が一致しました。
MIT Open Learning と副学長室が共催するこの年次イベントは、教育と学習のイノベーションを祝うものです。新しい教育と学習のテクノロジーを紹介する際、パネリストは反復の重要性と、生成 AI などのテクノロジーを活用しながら批判的思考スキルを養う方法を学生に教えることの重要性を強調しました。
「学習フェスティバルは、MITコミュニティが一堂に会し、教室で毎日行っていることを探求し、祝う場です」と、オープンラーニング担当上級副学部長のクリストファー・カポッツォラ氏は語ります。「今年の生成型AIへの深い探求は、思慮深く実践的なものでした。この研究所における『心と手』のもう一つの注目すべき例です。」
学習体験に生成AIを組み込む
MIT の教授陣やインストラクターは、生成型 AI の実験に前向きなだけでなく、学生が職場で競争力を持てるように準備するのに必要なツールだと考えている人もいる。「将来的には、生成型 AI を使ってスキルを教える方法がわかるようになるでしょうが、ただ待つのではなく、そこに到達するために反復的なステップを踏む必要があります」と、MIT スローン経営大学院の経営コミュニケーション講師であるメリッサ・ウェブスター氏は言う。
教育者の中には、AI の世界で学生が望ましい成果を達成できるように、コースの学習目標を見直し、課題を再設計している人もいます。たとえば、ウェブスター氏は以前、学生が思考方法を身に付けられるよう、筆記課題と口頭課題を組み合わせていました。しかし、彼女は、生成 AI を使った実験的な教育の機会を見出しました。学生が文章作成に ChatGPT などのツールを使用している場合、「思考の部分をどのように取り入れればよいのでしょうか」とウェブスター氏は問いかけました。
ウェブスター氏が開発した新しい課題の 1 つは、学生に ChatGPT を通じてカバー レターを作成し、将来の採用担当者の観点からその結果を批評するように求めました。生成 AI プロンプトを改良してより優れた出力を生成する方法を学ぶだけでなく、「学生たちは自分の考えについてより深く考えるようになりました」とウェブスター氏は語りました。ChatGPT で生成されたカバー レターをレビューすることで、学生は何を言うべきか、どのように言うべきかを判断するのに役立ち、説得や聴衆の理解といったより高度な戦略的スキルの育成をサポートします。
MITグローバル研究・言語部門の上級講師である相川貴子氏は、語彙力の練習問題を再設計し、生徒が単に正解か不正解かではなく、日本語をより深く理解できるようにした。生徒は、自分自身が書いた短い文章とChatGPTが書いた短い文章を比較し、教科書の範囲を超えた幅広い語彙と文法パターンを身につけた。「この種の活動は、生徒の言語能力を高めるだけでなく、メタ認知や分析的思考を刺激します」と相川氏は述べた。「生徒はこれらの練習問題では日本語で考えなければなりません。」
これらのパネリストや研究所の他の教授陣、インストラクターが課題を再設計する一方で、MIT のさまざまな学部の学部生や大学院生の多くは、プレゼンテーションの作成、メモの要約、長い文書から特定のアイデアをすばやく取り出すなど、効率化のために生成 AI を活用しています。しかし、このテクノロジーは学習体験を創造的にパーソナライズすることもできます。情報をさまざまな方法で伝達できるため、さまざまな背景や能力を持つ学生が、特定の状況に固有の方法でコース教材を適応させることができます。
たとえば、ジェネレーティブ AI は、K-12 レベルでの生徒中心の学習に役立ちます。Open Learning の MIT pK-12 のプログラム マネージャー兼 STEAM 教育者であるジョー ディアス氏は、生徒が主体的に取り組める学習体験を育むよう教育者に奨励しています。「子どもたちが関心を持ち、情熱を注いでいるものを取り上げれば、ジェネレーティブ AI が正しくない、または信頼できない可能性がある箇所を子どもたちは見分けることができます」とディアス氏は言います。
パネリストは、コースのポリシー ステートメントを超えた方法で生成 AI について考えるよう教育者に奨励しました。生成 AI を課題に組み込む場合、学習目標を明確にし、その目標に沿った方法で生成 AI を使用する方法の例を積極的に共有することが重要です。
批判的思考の重要性
生成 AI は教育体験に良い影響を与える可能性がありますが、ユーザーは大規模な言語モデルが不正確な結果や偏った結果を生み出す可能性がある理由を理解する必要があります。教員、講師、学生のパネリストは、生成 AI がどのように機能するかを文脈に沿って理解することが非常に重要であると強調しました。「[講師は] バックエンドで何が起こっているかを説明しようとします。ChatGPT や Copilot から得られる回答を読むときに、それが本当に理解を助けてくれます」と、コンピューター サイエンスの 4 年生である Joyce Yuan は述べています。
物理学教授で、国立科学財団人工知能・基礎相互作用研究所所長のジェシー・セイラー氏は、不確実性の幅のない決定的な答えを出す確率論的ツールを信頼することについて警告した。「インターフェースと出力は、検証できる部分や相互チェックできるものがある形でなければならない」とセイラー氏は述べた。
計算機や生成AIなどのツールを導入する際、パネルの教員や講師は、学生が特定の学術的および専門的な状況で批判的思考スキルを身に付けることが不可欠であると述べた。たとえば、コンピューターサイエンスのコースでは、問題セットが広範囲で生成AIツールでは完全な答えが得られない場合、学生が宿題の助けとしてChatGPTを使用することを許可できる。しかし、プログラミングの概念を理解していない入門レベルの学生は、ChatGPTが生成した情報が正確かどうかを判断できる必要がある。
電気工学・コンピュータサイエンス学部の上級講師であり、MITxデジタル学習科学者でもあるアナ・ベル氏は、コース6.100L（Pythonを使用したコンピュータサイエンスとプログラミング入門）の学期末に向けて、ChatGPTをプログラミングの問題に使用する方法を学生に教えるクラスを1つ設けました。彼女は、プログラミングの問題のコンテキストで生成AIツールを設定し、できるだけ多くの詳細を入力することが、最良の結果を達成するのに役立つ理由を学生に理解してもらいたかったのです。「応答が返ってきた後でも、その応答について批判的にならなければなりません」とベル氏は言います。この段階までChatGPTの導入を待つことで、学生は学期を通して問題セットが間違っているか、すべてのケースで機能するわけではないかを見極めるスキルを身に付けていたため、生成AIの回答を批判的に見ることができました。
学習体験の足場
フェスティバル オブ ラーニングのパネリストたちの要点は、ジェネレーティブ AI は、学生が希望する学習目標を達成できる魅力的な学習体験の足場を提供するべきであるということでした。MIT の学部生と大学院生のパネリストたちは、AI ツールをいつ、どのように使用するのが適切かについて、教育者がコースの期待を設定することが非常に重要だと考えました。学習目標を学生に知らせることで、ジェネレーティブ AI が学習に役立つか、妨げになるかを理解できます。学生のパネリストたちは、ジェネレーティブ AI を出発点として使用したり、グループ プロジェクトのための友人とのブレインストーミング セッションのように扱ったりする自信を求めました。教員とインストラクターのパネリストたちは、学生の学習と批判的思考を最大限にサポートするために、授業計画を継続的に繰り返していくと述べました。
教室の両側のパネリストは、生成 AI ユーザーが自分が生成するコンテンツに責任を持ち、自動化バイアスを回避することの重要性について議論しました。自動化バイアスとは、テクノロジーの応答を暗黙的に信頼し、その回答がなぜ生成されたのか、それが正確であるかどうかを批判的に考えないことです。しかし、生成 AI は設計上の決定を行う人間によって構築されるため、セイラー氏は学生たちに「皆さんには、これらのツールの動作を変える力があります」と述べました。
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