- AIが高等教育にますます統合される中、大規模言語モデル（LLMs）による課題が教育者にとって課題となっている。
- ケビン・ゴールドは、学生が学習プロセスを迂回する可能性のあるツールにアクセスする際、豊かな学習を確保する方法を模索。
- ゴールドは、DS110「Pythonでのプログラミングとデータサイエンス概念の紹介」コースの学生たち127人を募集し、LLMベースの宿題チューターをテスト。
- ゴールドは、学習アプローチとして学生の関与を促進するソクラテス教授法を採用し、AIツールの中心としてGPT-4を活用。
- 新システムは、GPT-4を使用し、学生には無料では提供されなかったこと、解決策が提供されたこと、コース承認済みのインタラクションであることという3つの利点を提供。
- 学生らはDS110 AIチューターを使い、「答えを教えてくれるのではなく、自分で答えを見つけられるように導いてくれた」と報告。
- 学生評価では、AIチューターの役立ち度は平均4.0/5であり、教員のオフィスアワーの4.2/5と比較可能。
- ゴールドとボストン大学の教育技術者シュアン・ゲンは、LLMベースの宿題チューターに関する分析を行い、国際会議で「ベストインセッション」賞を受賞。
- 今後は、ゴールドとゲンは、このチューターへのアクセスが学生のテスト成績向上にどのように影響するかを検証する予定。
私の考え：
学生がAIを活用する中で、ソクラテス教授法を取り入れたAIチューターは学習プロセスを促進し、直接的な答えを提供せずに学生を問いかけて導くアプローチは有益であると感じます。AIの活用方法が学習体験にどのような影響を与えるかを検討し、学生の学習支援に新たな可能性を切り拓くことは重要です。