新たなAI技術の登場は、オンライン教育界に大きな波紋を広げています。これらの新技術はeラーニングに新たな刺激をもたらしましたが、何が話題になっているのか、そうでないのかを見極めるのは容易ではありません。AIはオンライン学習分野にどのような影響を与えるのでしょうか？何が変化するのでしょうか？何が変わらないのでしょうか？人工知能（より正確には機械学習）における主要なイノベーションをいくつか紹介し、それらが教育者やeラーニング全体にどのような影響を与えるのかを解説します。
AIとは
人工知能技術とは、コンピューターが人間の行動を模倣できるようにする技術です。近年、これらの技術は、詩を書いたり、音楽を作曲したり、独自のアートをレンダリングしたりするなど、これまで機械には不可能と思われていた創造的なタスクを、かなり優れた精度で実行できるようになりました。
これらの技術は、より正確には「機械学習」と呼ぶべきかもしれません。機械学習技術は、プログラムが過去に「見た」ものに基づいて動作を変化させることで機能します。例えば、機械学習プログラムは、多くの猫の写真を見た後に、猫の写真を生成できるかもしれません。以下は、 存在しない猫:
誰かがプログラムにたくさんの猫の画像を解析させたら、コンピューターが命令通りにこの猫の画像を生成したんです。すごいですね！
人工知能（AI）という言葉を聞くと、完全に自律的で、思考し、感情を持つロボットが人類を支配しようとしているというイメージが浮かびます。しかし、その層を剥がしていくと、これらのプログラムは非常に賢いものの、汎用的な知能という点では人間に匹敵するにはまだ程遠いことが分かります。だからこそ、「機械学習」という用語の方がより正確です。しかし、この記事では両方の用語を同じ意味で使用します。結局のところ、誰もがそうしているし、私たちもクールでありたいからです。
先進的なチームは、Eラーニングで AI をどのように活用しているのでしょうか?
オンライン教育で機械学習が使用される主な方法は 3 つあります。
- オンラインコース向けAIチューター
- オンライン学習のためのAIコンテンツ生成
- AIが生み出した問題
3つすべて見てみましょう...
ChatGPT も数回登場します。
1. オンラインコース向けAIチューター
オンラインコースにおける人工知能の最もエキサイティングな活用方法の一つは、講師が不在の場合でも学習者を支援できる「オンデマンド」のチューターの存在です。これは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の活用によって可能になります。大規模言語モデルは他の機械学習プログラムと同様に、百科事典の記事、オンラインブログ、電子書籍、ニュースなど、膨大な数のテキストを分析することで構築されます。膨大な情報を取り込み、質問に対して適切な方法で応答することが可能です。
例えば、ChatGPTに「形容詞の言語機能を説明してもらえますか？」と質問したところ、次のような返答がありました。
確かに！形容詞は言語の基本的な要素であり、いくつかの重要な言語的機能を果たします。形容詞とは、名詞（人、場所、物、または考え）についてより多くの情報を提供することで、名詞を修飾または説明する言葉です。形容詞の主な言語的機能は次のとおりです。
- 記述機能形容詞は、名詞の説明や特徴を表すために最もよく使われます。読者や聞き手の心に、より詳細なイメージを描き出すのに役立ちます。例えば：
- 「 青 「sky」は空の色を表します。
- " 背が高い 「建物の高さ」は建物の高さを表します。
- 定量的機能形容詞は名詞の量や数を表すことができます。これらはしばしば量的形容詞と呼ばれます。例えば：
- "私は持っています 五 「apples」はリンゴの数量を指定します。
- "がある 多くの 「公園にはたくさんの人がいる」というのは、大勢の人がいることを意味します。
- 定性機能...
-ChatGPT、要約
ChatGPTの膨大な情報要約能力は驚異的です。出典：Janko Ferlic、Unsplashより。
形容詞について、実に分かりやすく解説されていますね！機械がここまで説明してくれるのは素晴らしいですが、先走りすぎないように、このような教師の限界についても考えておく必要があります。
AIチューターの限界
AI家庭教師の第一の大きな限界は、真実ではない情報を「捏造」する可能性があることです。例えば、あるトピックに関する情報があまりない場合や、「学習」に使用した情報が適切に整理されていない場合、バーチャル家庭教師の回答の正確性はより損なわれる可能性があります。こうした虚偽は「幻覚、」という幻覚は、バーチャル家庭教師にとって深刻な問題となる可能性があります。幻覚の結果として生じた最近の事例をいくつか挙げます。
- 教師がクラスの生徒の半分以上を落第させると、 ChatGPTは彼らのためにエッセイを書いたと虚偽の主張をした.
- 弁論要旨を提出する弁護士 存在しない事件への偽の引用.
- グーグル 時価総額100億ドルの損失 プレゼンテーション中に、AI が質問に対して簡単に検証できる誤った回答をしたとき。
AI チューターは自信過剰で間違ったことを言う可能性が高いため、学習者は嘘を額面通りに信じてしまう可能性が高く、講師は学生が新たに抱いた誤解を解き明かして訂正しなければならない事態に陥る可能性があります。
蛾の「目」模様のように、AIは説得力のある外観を構築することができます。出典：David Clode、Unsplashより。
AIチューターの2つ目の大きな問題は、意図しない答えを与えてしまう傾向があることです。バーチャルチューターに求められる共通の要件は、クイズの答えを自ら与えることなく、学習者の理解を助けることです。学習者の思考プロセスを自ら代行するべきではありません。しかし、バーチャルチューターは、そうしないように指示されているにもかかわらず、学習者に直接答えを与えてしまうことがあります。これは、生徒の学習プロセスを事実上「短絡」させてしまいます。
AIがクイズの質問に答える可能性を減らす方法はいくつかあります。ML Tutorに質問に直接答えないように指示する事前設定済みのプロンプトを追加したり、ソクラテス式問答法のような質問を通してのみ回答するように指示したりすることも可能です。しかし、AIを「脱獄」するという現象自体が一種のスポーツです。脱獄とは、AIがプログラムされたルールから自らを解き放ち、本来意図されていないことを強制的に実行させることです。
実際、 プレイできるゲーム どんどん強くなっていくAIを脱獄させようとするゲームです。同様に、 脱獄プロンプト オンラインで入手可能です。AIに本来の用途を超えて行動させたい場合、それは可能です。
3つ目の大きな問題は、AIチューター自体の問題というよりは、AIチューターの能力における微妙ながらも大きな限界です。その限界とは、回答の質が質問の質に大きく左右されることです。「Google-Fu」が重要なスキルになったように、優れたプロンプトを書くこともそれ自体がスキルなのです。
AIを扱う上で、プロンプトライティングは非常に重要なスキルであることが証明されており、一部の人々はこれを「プロンプトエンジニアリング」と呼ぶようになりました。この表現は必要なスキルを誇張しすぎているかもしれませんが、それでも習得可能な能力です。優れた講師は、生徒が何を質問しないかを観察したり、質問に潜むよくある誤解に気づいたりすることで、適切な質問をしない生徒をうまく扱うことができます。AIチューターは、これらの機能を実行するのがより困難です。
AI チューターはまだ価値がありますか?
ロボットは私たちと同じように学習しています。クレジット：Andrea de Santis、Unsplashより
AIチューターは、その限界を理解していれば、オンライン学習を間違いなく向上させることができます。法学修士課程の学生は時折、幻覚的な結果を出すことがありますが、機械学習チューターは、豊富な学習データを持つトピックを扱うことができます。また、講師はAIチューターにトピックに関する質問をすることで、AIチューターが自分の科目に適しているかどうかを確認することもできます。
AIチューターはジェイルブレイク可能ですが、多くの場合、ジェイルブレイクする価値よりも、解除する方が面倒です。また、この問題はAIチューターに限ったことではありません。学習者は、講師が制御していない別のチャットボットに飛び乗り、AIチューターが答えられない質問をすることも可能なのです。したがって、これはAIチューターを利用しない本当の理由にはなりません。
最後に、AIは学習者が適切な質問をできるかどうかという能力に限界がありますが、人間も同様です。人間は学習者の質問に隠された誤解を見抜く能力に優れているかもしれませんが、その代わりに講師が混乱に気づくことはできません。
そうでなければ、誰もそれを発見しないことになります。
つまり、多くの場合、オンライン学習コースの講師は、学習者一人ひとりと一対一で会話をして理解度を確認したり質問に答えたりすることができない可能性があります。そして、まさにそのためにこそ、これらのボットが存在します。講師が対応できないギャップを埋めるのがボットの役割です。ボットの目的は、講師の代わりをすることではありません。AIの限界を考えると、講師を代替すべきではないことは明らかです。しかし、これらの限界を守り、尊重すれば、ボットは講師が学生の学習を支援する能力を向上させることができます。
2. オンライン学習のためのAIコンテンツ生成
AIがオンライン学習に影響を与えているもう一つの分野は、コンテンツ生成です。講師は、1学期、あるいは1年間にわたるコースで、多くのセクションを執筆しなければなりません。これは膨大なコンテンツです！どんな執筆者でも、言葉を紙に書き出すのは大変なことだと言うでしょう。多くの講師は、コースの作成にAIを活用したいと考えています。
学習コンテンツ生成におけるAIの限界
もちろん、AIをコースコンテンツ生成に利用するには、いくつか大きな制約があります。最大の制約はAIチューターの場合と同じです。機械学習ツールはしばしば幻覚を起こします。つまり、講師はAIにコース作成を任せることはできません。AIコンテンツジェネレータの出力を監査・検証する必要があります。
AIコンテンツの法的地位は曖昧です。Tingey Injury Law firm提供、Unsplashより。
2つ目の大きな制約は技術的なものではなく、法的なものです。米国では、 最近の裁判所の判決 AI技術によって作成されたコンテンツは 著作権保護を受けていないこの技術は非常に新しいため、これらの事例の多くはまだ法制度を通過しておらず、最終的な結論に至っていません。しかし、これまでの判例の大半は、AIコンテンツの著作権の地位が不安定であることを示唆しています。もしあなたが自分のコースの著作権を保持することに懸念を抱いているなら、これは一考の余地があるでしょう。
AI コンテンツ生成は良いアイデアでしょうか?
多分。 AIコンテンツジェネレーターは、分かりやすく、質の高い指導コンテンツを作成できます。ただし、虚偽の記述がないか注意深く確認する必要があります。同様に、一部のイラストは生成できない場合があり、問題は意図的に作成する必要があるため、手作業で行わなければならない部分も残ります。しかし、コース作成者はAIコンテンツジェネレーターを利用することで、全体としてメリットを得られる可能性があります。
法的制限は確かに懸念材料ですが、監査役として人間が十分に関与すれば、そのほとんどが解消されます。つまり、「AI生成コンテンツ」と「AI支援コンテンツ」の間には境界線があり、後者のみが著作権保護の恩恵を受ける可能性があります。この境界線がどこにあるかは、AI生成コンテンツを変更する人間の作業、労力レベル、意図、その他の要因に大きく依存します。ご自身の作品が該当するかどうか不明な場合は、資格のある法律顧問にご相談ください。境界線は、将来の裁判例によって変更される可能性があり、また、管轄区域によっても異なる場合があります。
第二に、著作権という知的財産権を利用して利益を得ることが目的ではないのであれば、AIコンテンツジェネレーターを活用する十分な理由があります。コンテンツを無料で提供し、代わりに認定資格やその他の付加価値サービスで収益を得ているチームであれば、オンラインコースにMLコンテンツ生成ツールを使用することは全く問題ありません。ただし、その結果が所属機関の品質基準を満たしている必要があります。
もちろん、オンライン学習プラットフォームには「ここに書かれていない」症候群が時々存在します。これは、同じテーマで既に質の高いコースが存在するにもかかわらず、教員が自ら新しいコースを書かざるを得ない状況に陥ってしまうことです。私たちは、コース作成者の方々に、可能な限りオープンコースや教科書を探し、貢献していただくことを推奨しています。
3. AIが生み出した問題
これらの新技術の、あまり評価されていないものの優れた活用法の一つは、学習者が解くための独自の問題を作成することです。法学修士課程（LLM）は、プロンプトに応じて、権威のある印象を与える大量のテキストを生成することができます。このことから、いくつかの巧妙な活用方法が生まれる可能性があります。
現代社会において難しい課題の一つは、批判的に考えること、つまり読んでいる内容を評価し、それが真実かどうかを検証することを学ぶことです。ChatGPTや他のLLMは頻繁に「幻覚」を起こしますが、それは私たちにとって有利に働きます。学習者にChatGPTのプロンプトの出力を与え、それを採点させるところを想像してみてください！
AIコンテンツジェネレーターは問題生成において大きな可能性を秘めています。クレジット：Unsplash経由のCompare Fibre
学習者にAIのエッセイにある主張をすべて検証させ、ハイライトさせ、その主張を裏付ける引用文献、あるいは矛盾する引用文献を見つけさせましょう。実際、AIは、大量に読むものに対して懐疑的な態度を身につけさせるのに最適なツールとなる可能性があります。これは今、かつてないほど求められているスキルです。
同様に、AIはディベートのパートナーになることができます。学習者とAIにそれぞれ異なるポジションを割り当て、教師は両者のディベートの記録を確認し、学習者のパフォーマンスを評価します。
もう1つの例としては、AIが講師のトピックに関する質問を生成し、学習者がそれに答えるというものがあります。もちろん、学習者には、AIが質問をしており、理解できない可能性があることを事前に伝える必要があります。そうすることで、学習者は質問に隠された前提に疑問を持つことができます。
AIの問題が問題を引き起こした
実のところ、これがうまくいかない理由を思いつくのは難しいです。主な問題は実行方法、つまりこれらの問題を引き起こすツールの構築にあります。もちろん、Open edXパートナーであるOpenCraftのチームなら、これは問題なく対応できます！ご興味があれば、 こちらからご連絡ください！ また、これらの場合、学習者がコースを閲覧するたびに新しい一時的なテキストが生成されるため、著作権が問題になる可能性は低くなります。
最終的な考え
AIテクノロジーは、オンライン学習分野に多くの魅力的な可能性をもたらします。しかし、これらの可能性はどれも教育を「完全に自動化」することを可能にしません。機械学習ツールは人間と同様に真実の裁定者ではないため、講師やコース設計者による監査は常に必要となります。このテクノロジーの限界を理解していれば、AIの能力を活用して世界中の学習者のオンライン体験を向上させることができます。
また、もしあなたが疑問に思っているなら、この記事は、ビジネス開発スペシャリストのフォックス・ピアチェンティによって手書きされました。 オープンクラフトAIによる支援は受けていません。明示的にマークされたセクションのみがAIによって生成されました。🙂
