ちょうどXNUMX年前、フロンティアはコンピューターを備えた学校でした。 今日、フロンティアは自分のラップトップを持った学生を抱えています。 未来学者によると トーマス・フレイ、今後14年間で、フロンティアはインターネット上でロボットの教師から学生を学ぶことであり、このサービスを提供できる会社は、世界で最も大きく、最も豊かで、最も重要な会社のXNUMXつになります。
フレイの予測は、人工知能研究における最新の巨視的進歩を考慮に入れることによって確かに行われます。 ロボットの教師は、今日研究されているものの実となるでしょう。Googleは、自己学習を卓越したものにす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、Watsonシステムに基づくロボットに取り組んでいます。 アマゾンはドローンの流通研究の最前線にいます。
別々のフィールドでのたくさんの検索。 誰もまだその痕跡をまとめて、教育の未来のための道を定めていません。
このシナリオは、今日のオンラインティーチング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、XNUMXつだけ違いがあります。ビデオで見る教師は、実際には存在しません。 ボットになる可能性が高く、目の前の学生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です。
フレイによると、このモードでは、生徒は30人の同僚と「競争」してXNUMX人の教師の注意を引く必要がある教室よりもはるかに速い速度で学習できます。 「時間を最適化することで」と未来学者は予測します。「学習はXNUMX倍速くなります。 高等教育コースと同等のものがたったXNUMX年で完了する可能性がある」
「ボットの先生はあなたの傾向、あなたが容認できないこと、あなたの興味、あなたの弱点、あなたの強さを学びます。 そして、あなたがよりよく、より速く学ぶための最良の方法を見つけてください。」
GoogleのDeepMindは、伝説的なAtariゲームである「Breakout」の遊び方を学びました。 彼はルールをすばやく習得しただけでなく、30分以内に成層圏のスコアを記録し始めました。 「ティーチングマシン」も同様のメカニズムを持つことができます。ロボットの教師は各生徒の特性を学習し、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？
ここにロマンチックで人間的な部分があります：2030年までにそのようなシステムが教授の代わりになり、すでに彼らの役割の非常に強い（そして不当な）収縮に苦しんでおり、時代遅れのプログラムと時代遅れの方法に対処することを余儀なくされています。 。 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単なる概念ではありません。 カリスマ性、批判的な感覚、知識への反応の仕方さえも、人間の複雑さと密度を必要とする要因です。
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。
[メモの色= "緑"] 洞察
パーソナライズされた学習によって提供される大きな可能性に関する研究の状態を知りたい場合は、次のソースを参照してください。 https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR1365.html[/注意]
