ちょうど XNUMX 年前、フロンティアはコンピュータのある学校でした。 今日、最前線では学生が自分のラップトップを持っています。 未来学者によると トーマス・フレイ、今後 14 年間で最前線は、学生がインターネット上でロボット教師から学ぶことであり、このサービスを提供できる企業は、世界で最も大きく、最も裕福で、最も重要な企業の XNUMX つになるでしょう。
Frey の予測は、人工知能研究における最新の巨視的な進歩を考慮して行われていることは確かです。 ロボット教師は、今日研究されていることの成果となるでしょう。Google は、自己学習を卓越させることができるソフトウェアである DeepMind を開発しています。 IBM は、ワトソン システムに基づくロボットに取り組んでいます。 Amazonはドローン配信研究の最前線にいます。
別々のフィールドでの多くの検索。 痕跡をまとめて、教育の未来への道筋を設定した人はまだ誰もいません。
このシナリオは、今日のオンライン教育システムの高度なバージョンである可能性がありますが、唯一の違いは、ビデオで見る教師は実際の教師ではないということです。 目の前の生徒のニーズに合わせて各教育計画をカスタマイズできるほど高度なボットになる可能性が高くなります。
Frey 氏によると、このモードにより、生徒は、30 人の教師の注意を引くために XNUMX 人の同僚と「競争」しなければならない教室よりもはるかに速い速度で学習できるようになります。 「時間を最適化することによって、学習は XNUMX 倍速くなるでしょう。高等教育コースに相当するものは、わずか XNUMX 年で完了することができます」と未来学者は予測しています。
「ボットの教師は、あなたの傾向、許容できないこと、興味、弱点、強みを学習します。そして、あなたがよりよく、より速く学べるようにする最善の方法を見つけます。」
Google の DeepMind は、伝説の Atari ゲームである「Breakout」のプレイ方法を学びました。 彼は短時間でルールを習得しただけでなく、30 分以内に成層圏のスコアを獲得し始めましたが、すべて人間のサポートはほとんどありませんでした。 「ティーチング マシン」も同様のメカニズムを備えている可能性があります。ロボットの教師が各生徒の特徴を学習し、アルゴリズムを使用して個々のニーズに応じてレッスンを変更します。
伝統的な教師はどうなりますか？
ここにロマンティックで人間的な部分があります。私は、2030 年までに、そのようなシステムが、時代遅れのプログラムや時代遅れの方法に対処することを余儀なくされた、非常に強力な (そして不当な) 役割の縮小に既に苦しんでいる教授に取って代わるとは思いません。 . 一方、学習は、参照モデルとの「人間」の比較にも基づくプロセスです。学習する必要があるのは概念だけではありません。 カリスマ性、批判的感覚、知識への反応の仕方でさえ、人間の複雑さと密度を必要とする要素です。
このように言いましょう。高校にはロボットの先生はいないでしょうが、私たちは学校のギャップを埋めるためにプライベートのオンラインレッスンを受講する可能性が高く、人間以外の先生と一緒にやります。
【注色＝「緑」】 洞察
個別学習によってもたらされる大きな可能性に関する研究の現状を知りたい場合は、以下の情報源をご覧ください。 http://www.rand.org/pubs/research_reports/RR1365.html[/注意]
