教師がループ内に：AIが教室に入るとき、それは共感をもたらすべきである

私たちが一つのAIの使用例について議論を終える頃には、もう50個の使用例が現れている。そういうペースで技術は進化しており、私たちがそれに追いつく必要がある。AIは静かに私たちの経済を変え、産業を変革し、科学フィクションのページに住んでいたものを私たちの日常生活に引き込んでいる。仕事の世界では、生産性の向上は意味がある。健康とウェルビーイングのような分野では、より多くのデータと洞察力は一般的に良いこととみなされる。しかし、教室についてはどうか？

AIを教育に導入することに関する議論は、よくある罠に陥っている。機械が教師を置き換えるのか、教師が機械に抵抗するのか。ある意味では、それは誤った質問である。すでに半分以上の学生がAIを学校の仕事に使用しており、約2/3の教師が計画、アイデア、研究、レッスン資料の作成にAIを使用している。真実は、AIはすでに教室に席を占めており、我々が問うべき真正の質問は、それが学習体験をサポートするのではなく、損なうのをどう防ぐかということである。

生成的なAIはすでに学習パターンを特定し、生徒が苦労する可能性のある場所を予測し、知識のギャップを埋めるためのコンテンツを推奨することができる。それは有用だが、非常に非個人的で、行われている作業にのみ焦点を当てており、作業を行っている人間には焦点を当てていない。何人かは、AIの次の大きなブレークスルーがより大きなモデルまたはより速いレスポンスの形で来るだろうと考えているが、実際にはそれが共感の形で来る可能性が高い。私たちがAIに人間のコンテキスト層を追加し、より感情的に適応可能にすることができれば、それは教師が生徒が情報を処理する方法をよりよく理解するのを助けることができる。真の人間のコンテキスト層は、パフォーマンスデータのみを解釈するのではなく、学習が行われる方法を形作る感情的および認知的信号を解釈する。毎回の教室での瞬間は、学習が行われる方法を形作る微妙な人間の合図で満たされている。学習は機械的なプロセスではない。感情、動機、注意によって形作られる、深く人間的なものである。同じ要因が、学習の機会が残るか、気付かれずに流れていくかを決定する。AIはこれらの洞察を浮き彫りにするのを助けるが、教師がそれらの洞察を重要にする。時間の経過とともに、感情的に認識可能なシステムは教師と生徒の両方から学び、現実の人間の交流を反映した共有のリズムを構築することができる。

しかし、多くの教育者は、興奮と不安の間で挟まれている。彼らはAIを、仕事の負担を合理化できる技術として見ているが、同時に、将来彼らの専門知識が必要とされなくなる可能性のある技術としても見ている。実際には、逆が真実である。思慮深くAIを使用する場合、教師の時間とエネルギーを奪う認知的および行政的雑音から教師を解放することができる。教師は、最も重要なこと、つまり生徒とメンタリングし、インスピレーションを与え、感情的に接続することに集中できる。だからこそ、「知的システム」が優勢であるように見えるこの時代に、教室で最も貴重な知性は、部屋にある大人の方である。AIはその役割を強化するべきである。

ルームの中に人間を維持する

AIは理解レベルを追跡し、エンゲージメントデータを分析し、人間が無援助で特定できないパターンを浮き彫りにすることができる。ただし、それがこれらの信号が何を意味するかを理解することはできない。教室では、学習は整然とされたデータセットに展開しない。むしろ、途切れ途切れで、目線や静かな不確実性の瞬間で満たされている。上げた眉は好奇心を示すかもしれないし、混乱を示すかもしれない。突然の沈黙は集中を示すかもしれないし、完全に気を散らしたことを示すかもしれない。これらの区別は、共感、コンテキスト、人間のつながりから来る微妙な合図を使用する人間のコンテキスト層を必要とするため、現在のアルゴリズムでは区別できない。

教師はこれらの合図を直感的に解釈する。彼らは、生徒に空間を与えるべき時、励ますべき時、またはアプローチを完全に変更するべき時を知っている。教師が学習を人間中心に保つのは、その直感である。最高の教師は単に情報を伝えるのではなく、生徒を読み取り、リアルタイムで調整する。AIが教室に組み込まれるにつれて、この感情に気づき、反応する能力は、より価値があるようになる。

AI：ライバルか、仲間か

過去5年間で、教育者への行政的負担を軽減するためのAIツールが爆発的に増えている。レッスン計画、成績テンプレート、クラスリソースはすべて秒単位で生成できるようになった。これにより、教師はレッスン計画や成績の付け方に費やしていた時間を取り戻すことができた。計画がより速く自動化されるにつれて、教師の役割は、真の価値がある場所、つまり理解を導き、自信を築き、クラスでの関与を促進することに近づいている。

次のステップは、これらのツールを感情的に認識可能にすることである。生徒が気を散らしたり、不安を感じたり、認知的過負荷に陥っていることを認識できるAIシステムは、教師がレッスンをリアルタイムで調整するのを助けることができる。注意や疲労の微妙な信号を捉えることで、教師は、気づかないかもしれないパターンをより明確に理解できる。そうすると、自動化は単に効率性についてではなく、フィードバックループについてになる。教師が生徒が本当に必要とするものをより共感的に、より正確に、より意識して教えるのを助けるフィードバックループである。