人工知能開発: 2023 年の教育における賛否両論

人工知能 (AI) ツールは、特にトレーニングにおける大幅な進歩を受けて増加しています。 大規模言語モデル（LLM）。 これらのモデルは膨大なデータセットから自己学習することができ、創造力を継続的に向上させます。

2023 年、人工知能は教育業界で大きな進歩を遂げ、人間の学習方法と教え方を再構築すると約束されています。 しかし、他の大きなテクノロジーの進歩と同様に、AI の長所と短所を詳しく調べる必要があります。

AI はライティング サービスにおいて人間と同じように機能できるか?

研究論文の執筆など、特定の分野に特化した専門知識を必要とするタスクでは、AI アルゴリズムを改善する必要があることが研究で証明されました。 これが、多くの学生が好む理由です プロのライターにお金を払って研究論文を執筆してもらう 大学図書館を第二の家にするのではなく、オンラインで。 プロのライターが、主題や分野にわたる長年の専門知識を活かしてこれらのサービスを提供します。

教育における AI: 学習にどのように役立ちますか?

AI を活用した最新テクノロジーの開発は、いくつかの方法で生徒の成績に利益をもたらします。 主な利点のいくつかを次に示します。

#1: パーソナライズされた学習体験

生徒のスピードとスタイルに最適な学習計画を想像してください。 AI が生徒の学習を分析し、生徒の強みと弱みに合わせたレッスン プランを作成します。 たとえば、代数は苦手だが幾何学は得意という人は、代数の概念をもっと練習する必要があります。 学習者は自分のスキルのバランスを均一に保つことができ、幾何学を完成させるのに比較的短い時間がかかることに気づきます。 個人的なアプローチでは学習は容易になりません。 また、イライラが軽減され、研究論文の執筆などの学業成績も向上します。

#2: 教育者が全力を尽くす

AI は、教育者のバイナリ タスクを自動化する驚くべき能力を備えています。 出席状況の管理、採点、さらには指導計画の作成などの退屈な作業にも役立ちます。 これは、教師が新しい教育方法を試し、学習者にとってより刺激的な学習を行うことに、より多くの時間を費やすことができることを意味します。

#3: 迅速かつパーソナライズされたフィードバック

高度な AI テクノロジーの機能は、教育を超えて続きます。 課題に対して即座にフィードバックを提供します。 生徒は自分のどこが間違っていたのかを知ると、それを修正してより良く学ぶことができます。 繰り返しの評価による学習が重要な柱です 能動的学習。 これは最も成果の高い勉強法の XNUMX つとみなされています。

#4: リソースへのアクセスが容易になる

教育における AI は、教室を超えた知識の世界を開きます。 学生は、いつでもどこからでも、教育コース、研究論文、熟練ライターが作成したコンテンツにアクセスできます。

学生向けのボーナスチップ: ChatGPT や Google Bard などの人工知能ツールを使用して、複雑な概念や研究理論を要約または単純化します。 より深い側面を掘り下げる前に、主題のより良い理解と概要を得るのに役立ちます。

#5: ブレーンストーミング仲間

シャワーを浴びているときでも、通勤しているときでも、あなたの脳はユニークで革新的なアイデアを思いつくことがよくあります。 場合によっては、その実行と実現可能性が明確でないために、それらを無視してしまうことがあります。 AI テクノロジーには、アイデアを客観的に分析し、潜在的な課題や機会を引き出す能力があります。 これにより、情報に基づいた意思決定と正しい方向への行動が可能になります。

教育における人工知能のデメリット

コインに両面があるように、高等教育における AI の使用にはいくつかの悪影響があります。 人工知能が教育の分野でその地位を確立し続けるにつれて、その利点と欠点の両方を評価することが不可欠です。 AI は教育アプローチに革命をもたらす可能性を実証していますが、AI がもたらす潜在的なデメリットを最前線で考慮することが不可欠です。

#1: 人間味の欠如

個別化された学習は優れていますが、それが多すぎると学習から人間味が失われます。 知識とは事実に関するものではありません。 それはオンラインリサーチ、批判的思考、思いやり、そして協力することでもあります。 AI がやりすぎると、次のような結果が生じます。

• 効果的なコミュニケーションや共感などのソフトスキルの喪失
• 職場での悪い姿勢
• 既成概念にとらわれずに考えたり、画期的なアイデアを提案したりする能力の障害
• 日常の単純な家事における AI への望ましくない依存
• 記憶力と認知能力の低下
• 自信と自尊心の欠如

#2: 偏見とプライバシーへの対応

人工知能はデータから学習します。つまり、そのデータから根深いバイアスを検出します。 特に多様な学生や従業員がいる場所では、これは懸念事項です。 AI システムに関連するフェアユース ポリシーとデータの安全性も注目すべき側面です。

#3: 研究執筆スタイルの変化

コンピューター生成コンテンツが増えると、プロのライターが教育業界にどのように適応するかが変わります。 彼らの作品に反映されるオリジナリティ、トーン、ユニークな声は、彼らを際立たせます。 また、インテリジェント コンピューティングは、人間がオンライン調査やオンライン事務処理を行う方法を変える可能性があります。 AIの 生成能力 伝統的なやり方に挑戦します。

#4: テストと学習のバランスを取る

AI は大量のデータを生成しますが、状況によっては冗長であるか、収量が低い可能性があります。 さらに、学校や大学がテストをさらに重視するようになる可能性もある。 それは基本的な目標を損なう オンライン教育 – 共に学び、進化します。

#5: 自分の頭で考える

コンピューターのアルゴリズムに頼りすぎると、自分で考えることができなくなる可能性があります。 それは周囲の人たちへの共感を失うことにもつながります。 批判的思考と問題解決は不可欠なライフスキルです。 機械がすべてをやってくれるなら、気軽にそれを学ぶことができるかもしれません。 その過程であなたの人格が傷つきます。

比較: AI の長所と短所

最終的な考え

AI の普及とエドテック企業の台頭は、有望な未来を示しています。 学習とライティングの向上をパーソナライズする可能性は注目に値します。 しかし、人間の相互作用の潜在的な希薄化と人工知能への依存は、大きな懸念事項です。 このダイナミックな地形をナビゲートするには、欠点を軽減しながらインテリジェント システムを活用するという総合的なアプローチが必要です。

たとえば、学生は、批判的思考や研究論文の創造性など、機械学習では代替できないスキルの習得に重点を置く必要があります。 これらのスキルは、コンピューター アルゴリズムの影響を受ける世界に人々が適応し、繁栄するのに役立ちます。 さらに、人工知能の作成者とインストラクターは、公平性と個人データの安全性を確保するために協力する必要があります。

教育は変革をもたらすものでなければなりません。 新しいアイデアや変化を歓迎する必要があります。 AIは活用すべきだ 人間との関わりの奥深い本質を保ちながら、エキサイティングな教育と学習の方法を生み出すこと。