パンデミックは、教育における新しい技術と劇的な革新への扉を開く可能性がある

COVID–19パンデミックにより、あらゆるレベルの学生が自宅から勉強するように強制され、人工知能によって駆動される教育技術は、教師と学生に不可欠なサポートを提供する可能性がある| （写真：Bongkarn Thanyankij via Pexels)

災害は革新のための実験室である。戦争中や地震の余波の中で、社会全体が即時の課題に答えるために動員され、研究者の幹部は、将来的には命を改善したり、命を救う進歩に危機を変

ZACHARY Pardos、UCバークレー教育大学院と情報学部の助教授。

世界的なCOVID-19パンデミックはそのような挑戦です。カリフォルニア大学バークレー校の教育大学院と情報学部の助教授であるザカリー-パルドスにとって、この危機は永続的な質問をもたらします。

Pardosは、適応型学習技術の専門家であり、学生の学習の深いダイナミクスを研究し、ビッグデータをマーシャリングして、強力で微妙なユーザーフレンドリーなツールを構築しています。彼は毎日のカリキュラムに技術を統合するためにあらゆるレベルで教師や学生と緊密に協力してきました。

インタビューの中で、彼はこれらの新たな支援システムがどのように学生に関わり、教室にいなくても彼らの強みと弱みを評価するかを説明しました。システムは、オンラインコースではなく、むしろ学生の長所と短所を評価し、パーソナライズされた個々の命令を提供することができ、人工知能によって駆動

このような技術は、バークレーを含む学部の研究ですでに使用されており、米国の高校のクラスでは限られた程度です。しかし、今日、教育者は自宅で学生を教えるための最も効果的な方法を検討することを余儀なくされています—それはcovid-19が災害が沈静化した後、教室

そして、パンデミックと経済的混乱が将来の仕事のための風景を変えている間、Pardosは言った、適応学習技術は、学生が新しいキャリアに向かって、その場で、ピボットを支援する力を持っています。

Berkeley News:人々が適応型学習技術を考えるとき、彼らはオンラインコースや学生が講師からの質問に答えるためにクリッカーを使用することを想像するかもしれません。これはそれらについて考える正しい方法ですか？
あなたが考えることができる他の例は、現在使用されている、またはすぐにあるかもしれませんか？
あなたが学生なら、この技術を使うのはどうですか？それは伝統的な学習とどのように違うのですか？
COVID-19のパンデミックのため、何百万人もの学生が自宅で勉強しています。適応的な学習技術は助けることができるか。
この危機は、本質的に、私たちが教育の革新について考えるようにつながるように思われます。
一部の教育者は、パンデミックの間、自宅で勉強することになっている学生が代わりにオフラインで漂流しているという懸念を表明しています。適応学習技術が今広く普及していれば、彼らは助けることができますか？
あなたは新しい技術だけではなく、根本的に異なる教育方法と学習方法について話しているようです。
道を見て5年か10年。テクノロジーはどのように進化し、教育はどのように進化していくのでしょうか？
私たちが今考えるべき意図しない結果はありますか？潜在的なリスク？

Berkeley News:人々が適応型学習技術を考えるとき、彼らはオンラインコースや学生が講師からの質問に答えるためにクリッカーを使用することを想像するかもしれません。これはそれらについて考える正しい方法ですか？

ザカリー・パルドス:何か違う。これらの技術は適応学習の要素を持っています。具体的には、即時フィードバックのためのメカニズム。 Autogradingのおかげで、オンラインコースの問題、また更にエッセイの正しさのフィードバックを、与えることができる。しかし、適応的な学習は、技術の部分でより多くのパーソナライゼーションを必要とします。

適応型個別指導システムの主要な構成要素は、学生が知っていること、学習されている領域の知識のリスト、そしてヒント、学生が知っていることに基づバークレーキャンパスでのその例は、ALEKSシステムでした。それはまだ大学レベルの数学のための準備ができていない着信新入生によって使用されています。

しかし、彼らはさまざまな方法で準備ができていません。だから、それはそれを改善することができるだけで一つの短い夏のコースではありません。そして、人間の家庭教師が継続的に準備状況を評価し、何百もの入学学生のそれぞれに指示を適応させることは、人間の家庭教師のリソースをすぐにしかし、適応チューターは、このシナリオでは非常によくスケールすることが示されています。

あなたが考えることができる他の例は、現在使用されている、またはすぐにあるかもしれませんか？

幾何学と代数学のための物理学とMATHiaを習得することは、適応チューターの他の例です。他にもたくさんあります。ほとんどの主要な教科書の出版社は、これらのような家庭教師システムを購入または開発しており、産業界や学術研究室から出てくる適応学習技術の多種多様があり、そのうちのいくつかは、家庭教師システムのアプローチと同じ評価に焦点を当てています。

それは、彼らが限られたSTEMドメインになる傾向がある適応チューターの弱点でした。今後の課題は、それらを広げることです。ボトルネックの1つは、新しいドメインをモデル化するためにどれだけの主題の専門知識が必要かです。しかし、ビッグデータのアプローチは、それを克服するために有望最初のマイルストーンは、過去の学生のコースとのやりとりから学ぶAIを使用して、オンラインコースでパーソナライズされたヘルプをその場で自動的に生成できたときに達成されました。

あなたが学生なら、この技術を使うのはどうですか？それは伝統的な学習とどのように違うのですか？

それはすぐに個人化された助けと処方された練習が行われることができます。助けを求めるプロセスは有益なことができますが、多くの学生が開始し、支援のためのコースの教材や教育スタッフに目を向ける場所を知らない。適応学習技術は、この支援の一部を提供することができます。学生が質問に答えることができる知識のレベルまででなければ、次のレッスンに続くかわりに、システムは適応的に学生が進むために準備されるまでヒントおよび他の活動の形で道に沿って助けを与える現在のレッスンを拡張する。

COVID-19のパンデミックのため、何百万人もの学生が自宅で勉強しています。適応的な学習技術は助けることができるか。

限られた科目のために、はい。従来の教室からの緊急の移動により教官学生の接触時間の減少を引き起こした。これはK-12以上のedで行われています。接触時間の欠如は、学生が（教師と、リアルタイムで）同期学習セッションを持つことができないそれらの瞬間に、彼らは命令をパーソナライズする能力を持

この危機は、本質的に、私たちが教育の革新について考えるようにつながるように思われます。

今では非常に多くの教育者は、通信学び、オンライン媒体を介して教えるために持っていたことを、それは将来的に検討するオプションとして無視す

これは、パンデミックの間に経験した課題、関与の欠如や学生とのつながりの感覚の欠如などの課題について考える機会です。どのように適応技術の適切な適用は、教師と学生の両方の視点から、全体のオンライン学習体験を作ることができますか？

一部の教育者は、パンデミックの間、自宅で勉強することになっている学生が代わりにオフラインで漂流しているという懸念を表明しています。適応学習技術が今広く普及していれば、彼らは助けることができますか？

ここにはアクセスと方向の両方の問題があります。 Accessでは、スクールバスのように扱われるデータSIM（加入者情報モジュール）カードやデバイスが表示され始めます。

学生がアクセス権を持っていても、彼らがオンライン学習に向かう方法が達成の分裂につながる可能性があるという証拠があります。アリゾナ州立大学の同僚は、学生が彼のオンラインコースで材料をナビゲートしていた方法と、コースに失敗した学生が合格した人とは異なる方法でナビゲートしたかどうかに興味がありました。

コースのデータを調べたところ、最初にクイズに行き、準備資料で答えを探すことが、失敗した学生の間で支配的なパターンであることが示されました。所定のシラバスパスに従うことは、合格した学生の間で支配的でした。講師は次のクラスのためにいくつかの変更を行い、準備資料に最初にアクセスし、そうでない人に電子メールを送信し、前の学生の成功にどれほど重要であったかを知らせました。彼はそれらの変更を行った後、成績の増加を見ました。

即時の遠隔指導状況のための持ち帰りは、一部の学生が自然にオンライン学習に規律のあるオリエンテーションを持っていないということです。ライブビデオ会議セッションや出席を受けていない場合、教師はどのように構造を維持し、軌道に学生を維持していますか？インセンティブとエビデンスベースのパーソナライズされた通信はオプションです。適応学習技術の厳格なパーソナライズされたシーケンシングは別のものかもしれません。

あなたは新しい技術だけではなく、根本的に異なる教育方法と学習方法について話しているようです。

生物学的、認知的な存在として、私たちはあまり変わっていません。しかし、技術は私たちの生活のあらゆる面を変えています、そしてそれは今、教師が技術と一緒に働いている教育でも起こっていると思います。多くの適応学習システムは、一対一の家庭教師に触発されているので、ここでおなじみのヒントもあります。

道を見て5年か10年。テクノロジーはどのように進化し、教育はどのように進化していくのでしょうか？

私たちは、教師が達成しようとしているものと技術を統合することが容易になるのを見るでしょう。機械学習技術、特に自然言語処理は、ソクラテスの教育的アプローチとより良い協調ピアツーピア学習の機会を提供します。

適応学習はより広い文脈で使用されます。変化する経済情勢のために、多くの学生は意図されたキャリアと学位からピボットすることを決定するかもしれません。彼らは、彼らが離れてピボットしている度から得られた事前の知識を持っており、彼らが学んだことを活用して、彼らが今学びたいものに一貫して移

これは困難なパーソナライゼーションタスクですが、適応チューターがexcelに示されているシナリオと同様のシナリオで、コース全体のレベルでのみ適用されます。私の研究室では、ここCalでこの目標を目指して適応技術を開発し、操縦しています。

私たちが今考えるべき意図しない結果はありますか？潜在的なリスク？

一つの落とし穴は、技術はすべてを行うことができると考えています。人々は学問的な科目を学ぶ必要がありますが、人々であることを学ぶ必要もあります。彼らは思いやり、寛大さ、一緒に働く方法、責任と信用を共有する方法、そして確かに生涯学習の話題である関係を維持する方法を学ぶ必要があります。社会がどのような価値を持つべきかについての会話に貢献する善良な市民になるにはどうすればよいですか。あなたはそれを教えるための適応的な学習技術を持っているつもりはありません。