AIと教育の民主化：誰が今学習を構築するのか

AIは、ほとんど誰でも学習のようなものを作成できるようにしました。

学習者は文書をアップロードして要約を求めることができます。マネージャーはPDFをクイズに変えることができます。専門家は、コースアウトライン、学習目標、評価を数分で求めることができます。

これは実際の変化です。私はその重要性を軽視するべきではないと思います。初めて、人々はプラットフォーム、制作チーム、または教育/Instructionalデザイナーなしで有用な学習資料を作成できるようになりました。

しかし、学習とは何かについて注意する必要があります。

質問の答えを発見することと知識を構築することの違いがあります。有用な学習エピソードと真剣な学習ジャーニーの違いもあります。

AIはすでに最初の部分で非常に優れています。如果あなたが小さな問題を解決したい、シンプルなレシピに従いたい、または非常に具体的なコンテキストで何かを扱いたい場合、AIは素晴らしい仕事をします。速い答えを与えることができます。概念を説明することができます。クイズを作成することができます。文書を要約することができます。誰かが何かを理解するのを助けることができます。

簡単な例です。私は歴史書の2つの章をアップロードして、娘のための質問帳を作成できます。私は何も必要ありません。私は瞬間的に何かを作成できます。私たちは彼女が何を知っているか、知らないかを発見できます。

それは有用で、場合によっては十分です。

しかし、娘が歴史を学ぶためにAIと直接やり取りすることは、まったく別のことです。

その違いは重要です。AIと学習についての会話の多くは、それら2つのことを同じものとして扱っていますが、実際はそうではありません。学習エピソードは即時的、有用、個人化できます。学習ジャーニーは別のものです。構造と方向があります。学習者に何かを知らない状態から知っている状態へ、適用する状態へ、反省する状態へ、最終的に考え方や行動を変える状態へ進むように求めます。そうは簡単ではありません。

創造へのアクセスはデザインのマスターではありません

人々がAIについて教育の民主化を話すとき、ここで議論が面白くなります。AIは確かに創造へのアクセスを民主化しました。より多くの人々が学習資料を作成できます。より多くの専門家が知識を構造化できます。より多くの学習者が必要な時に助けを受けることができます。

しかし、学習創造へのアクセスは学習デザインのマスターと同じではありません。

誰かが何か簡単なことを学びたい場合、AIは十分かもしれません。しかし、誰かが核物理学、リーダーシップ、臨床的判断、または真剣な能力を学びたい場合、学習者は学習ジャーニーをコントロールする必要があります。学習者はコンテンツが良いかどうか、次のステップが意味のあるかどうか、本当に知識を吸収しているかどうかを判断する必要があります。

それには、学習者がすべてのメタ認知スキルを使用して学習を指導する必要があります。現実には、多くの人々はその負担を負いたくありません。学習プロセスが正しいかどうかを判断するためにエネルギーを費やす必要がないからです。彼らはただ学びたいのです。

これは、プロンプトのみの学習の最初の限界です。学習者に多くのことを求めるからです。学習者は正しい入力を選択し、正しい質問をし、答えの質を判断し、システムが間違ったときに修正し、そしてすべての間に自分自身を動機づける必要があります。

AI支援学習は連続体です

私は、将来は単純に「AIがコースを作成する」というものではありません。AI支援学習創造を考える方法は、連続体として考えることです。連続体の片端には、プロンプトのみの創造があります。ユーザーはAIにトピックの初級コースを作成するよう求めます。速くて有用ですが、限界があります。内容が整理されているように聞こえ、磨かれているように見えますが、それが強い教育学的根拠や学習者の実際の目標への厳密な一致を意味するわけではありません。

次に、リソース指向の創造があります。ここでは、AIは実際のソースマテリアル、たとえばビデオ、手册、講義、記事から作業します。その方が強いです。システムは事実に基づいているからです。

次に、目標指向の創造があります。ここでは、出発点はコンテンツではなく、成果です。どのような能力を構築しようとしていますか。誰かがその後何ができるようになるべきですか。どうやってそれができるかを判断する方法は何ですか。

別のルートは、ジャーニー指向の創造です。ここでは、教育者または教育/Instructionalデザイナーが体験を形作ります。学習者はどこから始めますか。どこで苦労するべきですか。いつ反省するべきですか。いつ練習するべきですか。いつ評価されるべきですか。

最後に、人間がキュレーションした創造があります。ここでは、専門家が体験の構造、シーケンス、評価、意味に密接に関与しています。AIはまだそこにありますが、監督者ではありません。アシスタントです。

この区別は重要です。学習は1つのものではありません。学習の定義と、どのような学習を作成しようとしているかに依存します。

私たちが批判的思考、深い学習、長いジャーニー、大きな目標、重要な決定について話すとき、人間が指導する学習が必要です。

同じことが、AIに与える資産にも当てはまります。空のプロンプトから何かを作成するようAIに求めることと、豊富な学習資産、たとえばソースマテリアル、活動、学習パス、評価、フルプログラムを提供することの間には大きな違いがあります。学習目標がより真剣になるほど、入力の質がより重要になります。

問題はコンテンツだけではありませんでした

ここで、多くの組織が間違いを犯すでしょう。彼らはAIがコンテンツをより迅速に生産できることを知り、問題が解決されたと思います。

実際には、技術革命が起こるたびに、学習を単純化しています。ラジオが登場したとき、学生は学校に行く必要がないと言われました。映画が登場したとき、本は必要ないと言われました。現在、AIが登場しました。私たちは同じことを再び行います。新しい媒体が情報を提示できるので、学習を置き換えることができる、と考えています。

最大の問題は、学習が何であるかということの単純化です

学習は情報転送だけではありません。認知的だけではありません。社会的です。感情的です。文化的です。価値観を伴います。学習は価値観と将来のビジョンを伴います。

これは、機能的な学習と変革的な学習の違いです。機能的な学習は、レシピに従ってコーヒーを作る方法を教えるかもしれません。水の量、コーヒーの量、方法、タイミングなどです。変革的な学習は、本当に良いコーヒーを作る方法を教えます。グラインドサイズが風味にどのように影響するか、水温が抽出にどのように影響するか、味がどのように発展するか、何かが間違ったときにどのように調整するか、最終的に自分で何かを作る方法を教えます。そうは小さな区別ではありません。学習の目的を変えます。

有用な考え方があります。学習には政治と芸術があります。

これは、狭い意味での政党政治ではありません。学習は中立的ではないことを意味します。私たちは常に、どのようなことが重要であるか、どのようなことが挑戦されるべきか、どのような未来に向かっているかについての決定を下します。学習は常に政治的です。道を選択するからです。私たちは常に感情、価値観、視点を学習に入れ込むからです。

学習は芸術でもあります。人々が世界を感知し、理解し、解釈する方法が、世界が変化するにつれて変化するからです。AIは助けることができますが、所有することはできません。

ここで、教育者と教育/Instructionalデザイナーがより重要になるのです。AIが実際の制作作業をより多く担うにつれて、彼らの価値は学習体験の目的、構造、方向を形作ることにシフトします。

過去には、教育/Instructionalデザインの多くの時間が学習のピースを作成することに費やされていました。LearnWorldsでは、このシフトを直接見ています。教育/Instructionalデザイナーはコンテンツ、画像、ビデオ、資産を作成する時間を費やす必要がなくなりました。彼らは学習ジャーニーの詳細と洗練に多くの時間を費やすことができます。

これが重要なシフトです。教育者は上流に移動します。コンテンツプロデューサーではなくなり、監督者になります。

どのような偉大な小説でも、2回以上映像化されたことがあります。ソースマテリアルは同じかもしれませんが、2人の監督は同じ映画を作りません。調子、ペース、雰囲気、強調されるもの、物語の意味はすべて監督によって決まります。監督は自身の解釈と視点をもたらすからです。

学習も同様です。学習はストーリーテリング体験、ある種の映画体験です。同じソースマテリアルは多くの異なる学習体験になり得ます。学習は1つの物語ではありません。多くの異なる物語があります。

その豊かさは重要です。非効率性を除去する必要はないからです。それは学習を人間的にし、多様な視点、思考、文化を与えるものだからです。

ここで、AIが興奮するのではなく、脅威となるのです。教育者にデザインスペースを与えるからです。監督者とデザイナーについて話す理由です。教育者は今、デザインスペースを開き、学習ジャーニーのプロトタイプを作成し、さまざまな可能性を探索し、以前よりもデザインに深く入ることができます。

AIは素材を生成するのを助けることができますが、人間が体験が何をしようとしているかを決定するのです。那がコンテンツ生成と学習デザインの本質的な違いです。

方向が素材を学習に変える

その方向性がなければ、組織がAIのやり取りを学習が発生したと扱う危険があります。AIは存在するものの一部の視点を与えるだけです。時には非常に良い視点です。時には驚くべきものです。有用です。しかし、ユニークな対話や数回のやり取りを学習が完了したと扱うべきではありません。

別のリスクもあります。学習者がAIとだけいるとき、社会的な何かが失われることがあります。学習は社会的です。歴史的に、アイデア、学問、運動は人々、コミュニティ、意見の相違、共有された基準を通じて発展してきました。学習者とAIだけのとき、知識の進歩に貢献する社会的な要素の一部が失われることがあります。

AIはプロセスを非常に個人化することができますが、数百万の個別の会話は、共有された知的文化と同じではありません。学習が孤立しすぎると、知識の進歩に貢献する意見の相違、交渉、集団的な意味づけを失う危険があります。

質問は、個人がAIと効果的に学習できるかどうかだけではありません。学習のほとんどがプライベートに発生するときに、集団的人間の進歩がどうなるかということです。

これは、AIを拒否するべきであることを意味しません。反対に、私はこの技術の最初の、最大のアンバサダーです。AIはジャストインタイムのサポートを提供できます。コンテキストを理解できます。文書と作業できます。非常に速く有用な答えを作成できます。

しかし、私たちはAIが支援する学習の種類を理解する必要があります。

組織にとって、これは実用的質問です。AIはどこで十分ですか。どこで指示された学習体験が必要ですか。どこで評価、フィードバック、妥当性、人間の視点が必要ですか。どこで人々がAI自身をより良いユーザーになる必要がありますか。

もし人々が非常に賢いコパイロットと一緒に働くことを期待するのなら、彼らもより賢くなる必要があります。非常に賢いシステムと一緒に働くには、システムが何を言っているのかを理解する必要があります。

はい、AIは誰が学習を構築できるかを変えました。学習の創造をより多くの人々に開放しました。多くの種類の学習をより速く、より簡単に、よりアクセスしやすくしました。

しかし、AIが創造をより民主化するほど、方向性をより理解する必要があります。学習の背後にある政治と芸術です。

未来は、AIがすべてを独自にできるという仮定の上に築かれません。AIが何を生成するべきか、いつ支援するべきか、いつ適応するべきか、人間が体験を指導する必要があるかを理解する人々によって築かれます。

プロンプトは素材を作成できますが、方向性がそれを学習に変えるのです。