非常に知的で観察力に優れた起業家のYouTubeインタビューを見たのを覚えています。彼は、AIプログラムが教師に取って代わり、教師の職が時代遅れになる時代が来ると明るく予測していました。このコメンテーターは、個人の自由と経済的自由を熱心に擁護し、政府機関による私生活への過剰な介入を声高に批判していました。しかし、どういうわけか、機械が子供たちに教えるという見通しについては、あまり懸念していないようでした。
もちろん、退屈な事務作業、膨大な肉体労働、膨大な量のデータの統合など、人類の利益のためにAIプログラムに喜んで任せられるような作業もあります。しかし、人間としての私たちの生活のかけがえのない側面を危険にさらすことなく機械に委ねることのできない作業も存在します。
そうした任務の一つは、教育と学習です。それを通して、人々は思考し、世界を解釈し、合理的な議論を行い、証拠を評価し、合理的かつ総合的な選択を行い、人生の意味について深く考えることを学びます。良くも悪くも、幼稚園から大学レベルまで、教師は次世代の精神を形成します。精神の形成は、徒弟制度、優れた模範の模倣、そして知的な実践と訓練にかかっています。
アスリートがスポーツを通して運動能力と筋肉の記憶を磨き、模範的なアスリートからインスピレーションを得るように、生徒は刺激的な教師との対話を通して、思考、反省、学習、分析、そしてアイデアや議論を生み出すことで、精神的なスキルを磨きます。人間の学びには、対人関係と「実践」の両方の側面があり、どちらも不可欠な要素です。
しかし、人工知能は、教育と学習の特定の側面を自動化・機械化する能力を持つまでに至りつつあり、学習プロセスの重要な側面、特に教師が生徒の知的活動をモデル化する方法や、教師が生徒の知的能力と想像力を微調整するために生徒に与える知的課題を軽視しています。ほんの数年前までは、人間の骨の折れる活動、想像力、そして努力によって「手作業」で行われなければならなかった多くのタスクが、今では人間の手によって実行できます。 自動的に AIによって。
大学の学位論文を書いていた頃は、膨大な量のテキストを読み、内容を統合し、自分の頭を使ってゼロから論拠を構築する必要がありました。今では、AI技術によって、ユーザーがいくつかのヒントと情報源を提供するだけで、ゼロから研究論文を作成できるようになりつつあります。
例えば、AIによって生成された論文や考察などの最終成果物は、非常に似通っているか、あるいはほとんど同じように見えるかもしれません。 同一の、AI主導ではない執筆プロセスの成果物に。しかし、この「成果物」は主にAIに適切なプロンプトを提供することで生成されるものであり、脳の創造力や分析力を働かせたり、問題を掘り下げたり、知性や想像力を次のレベルに引き上げたりするために必要な精神的な「重労働」をこなしたりすることで生成されるわけではない。
これにより、採点対象の持ち帰り用紙などの従来の教育ツールはほぼ時代遅れになります。なぜなら、現実的に、競争の激しい環境では、多くの学生が採点対象の課題の作成において AI の利点を放棄することはないからです。
たとえ教師が学生に AI の支援なしで論文を書くことを奨励したり要求したりしたとしても、教室の外でそのような要求を監視する確実な方法はなく、誠実な学生が AI を最大限に活用するより「実用的」な傾向のある学生に成績で負けるのは不公平に思えます。
これは、AI技術の活用にますます慣れてきた学生層に向けて、生徒の課題評価を含む教育学習プロセス全体を再考する必要があることを意味します。教師が、生徒の知的能力を伸ばし、鍛える学習プロセスの重要性を真に理解し、AIの「近道」にことごとく奪われることのない学習プロセスの重要性を信じているならば、教師たち、つまり私たちは、生徒の課題と評価に対する新たなアプローチを見つけなければなりません。
これらには、口頭評価の重視、より長い監督付きテクノロジーフリー試験への移行、または、知的な挑戦に立ち向かうことの価値を納得させれば学生が AI の競争上の優位性を放棄するかもしれない採点されない作文課題などが含まれる可能性があります。
現在人間が担っている多くのタスクがAIプログラムに委ねられることで、大量失業の危険性が懸念されていることは当然のことです。しかし、AI技術がもたらす最大のリスクの一つは、学習プロセスそのものの劣化、ひいては新たな知的暗黒時代をもたらす可能性があることを忘れてはなりません。このような壊滅的な結末を回避するために、教師と教育機関は全力を尽くさなければなりません。
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