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最近、科学と工学の分野で非常に上位にランクされているアメリカの大学であるジョージア工科大学は、人工知能 (AI) と教育の統合という新たな試みを行っています。

大学の教育と研究の取り組みを監督する同大学の著名な教授であるアリジット・レイチョードゥリー氏は、一見の価値のある前向きな洞察を提供してくれました。 AI技術がますます重要になっている今日、AIはすべての生徒が知っておくべき基本的なスキルとなっており、教育者には正しい方向性を示す責任があると指摘した。生徒に対するAIの使用を禁止したり回避したりするものではありません。

したがって、ジョージア工科大学は学生が課題やレポートで AI を使用することを許可しており、テクノロジーの悪用を防ぐために関連する規制措置を確立しています。また、NVIDIA と協力して、教育、研究、実践を統合するスーパーコンピューター プラットフォーム AI Makerspace を設立し、工学系の学生に AI 分野の最先端テクノロジーを習得するための最良の条件を提供しました。

レイチョードゥリー教授は、AIの能力と限界を正しく理解し、AIは思考を代替するツールではなく協力するパートナーであることを理解するために、学生たちはAIを実際の戦闘での問題解決に活用する必要があると強調した。

実際、ジョージア工科大学だけでなく、MIT、ミシガン大学、カリフォルニア大学などの一流大学も教育へのAI活用を推進している。清華大学やハルビン工業大学などの国内トップクラスの大学も、教育にAIを積極的に組み込んでいる。

アリゾナ州立大学が OpenAI と提携した最初の大学として、今年 1 月に GPT エンタープライズ バージョンを率先して導入し、教師や学生が教育や研究で AI ツールを大胆に使用することを奨励したことは以前に述べました。過去 6 か月間で、人工知能に対する教育コミュニティの態度は大きく前向きな変化を遂げたことがわかります。

アリゾナ州立大学の広報車（スローガンはイノベーションNo.1）

私はこの変更に心から同意します。レイチョードゥリー教授の哲学は、私たちが提唱する「人間と機械のヘテロジニアス・コンピューティング」とも一致します。

現在、AIは産業革命のように社会構造を変革しつつあります。したがって、私たちは学校教育と現実のニーズとの乖離を特に警戒し、教育の本質と使命を再検討しなければなりません。

従来の概念では、教育は確立された知識を習得し、特定のスキルを習得するプロセスとして捉えられ、知識とスキルに基づいて段階的な昇進システムが構築されます。しかし、新しいテクノロジーの影響で、この教育モデルに問題が生じています。AI が専門分野の知識を迅速に習得し、応用できるようになったとき、その知識を何年もかけて学習し、記憶し、応用することに何の価値があるのでしょうか。

したがって、将来的には、個人やチームの競争力は、もはや単一のスキルだけに依存するのではなく、AI と協働する能力、つまり私がよく「ヒューマン・マシン IQ」と呼んでいる能力に反映されるようになるということを明確に見ておく必要があります。 。」

では、「ヒューマン・マシン IQ」はどこから来たのでしょうか?

まず第一に、学生は質問スキルと批判的思考力を養わなければなりません。これらはイノベーションを刺激し、AI が問題を解決できるように導くための鍵となります。第二に、複雑な課題に直面した際に、複数の分野の「AI専門家」を結集して協力する能力を養うことも必要です。

言い換えれば、私たちが育成する必要があるのは、創造性、リーダーシップ、そして AI と効率的に連携する能力を備えた新しい人材です。これまでは「数学、物理、化学をしっかり学べば、安心して世界中を旅できるようになる」だったが、これからは「AIをさまざまな分野で使いこなして初めて、世界を旅できる」になるだろう。世界中を旅行できるようになるでしょう。」

しかし、これは、散発的な取り組みでは十分ではなく、教育を根本的に変える必要があることを意味します。

これは、一連の人工知能専攻を設立することを意味するものではありません。 AIはコンピュータ、数学、認知科学など複数の基礎学問を統合した総合性の高い分野であるため敷居が高く、多くの学校では十分なハードウェアサポートや教師を提供することが困難です。

根本的な変革を実行するには、重要なのは、AI が普遍的なテクノロジーとして、将来的にさまざまなテクノロジー業界に広く浸透し、使用の障壁が常に低くなっているということを認識することです。したがって、さまざまな専攻の学生がAIを使いこなせるようにすることが核となります。

そうすれば、指導の焦点は、単に AI の知識を教えることから、学生が AI と協力して専攻内の特定の問題を解決できるように指導することに移行します。黒板に多くの事務処理手順を書くのと同じように、学生に記事を手書きで書かせる方が良いでしょう。 。

したがって、教室での授業の割合は大幅に減少し、科学研究への参加、イノベーションや起業家精神のコンテスト、エンジニアのインターンシップ研修などのプロジェクトベースの学習モデルに置き換わる可能性があります。同時に、評価方法も実践的な応用能力と革新的な思考を評価することに重点を置く必要があり、従来の試験形式はもはや適用できない可能性があります。

いわゆる新しい一般教育です。

最後に、教育の本質は未来志向の人材を戦略的に育成することにあることを強調したいと思います。

私はよく「テクノロジーは戦車であり、電撃戦を仕掛けることが鍵となるので、テクノロジーの境界線を明確にすることが重要です」と言いました。電撃戦をプレイできる人が重要な人材です。ただし、これは、学生が長期的かつ徹底的な実践的な探究を行うことを可能にする、トレーニングやインセンティブの仕組みのサポートと切り離すことができません。

例えば、米国の多くの学校では中学校レベルから「イノベーション・アントレプレナーシップ・センター」を設置し、基礎知識を習得しながら、起業に必要なスキルや心理的な準備を徐々に積み上げている。

もう 1 つの例は、AI 分野におけるトップの科学研究会議である Neural Information Systems Processing Conference (NeurIPS) で、最先端の研究や研究への参加を奨励するために中学生を対象とした特別セッションを初めて開設しました。実践的な問題を解決します。

それに比べて、中国の対応措置は比較的少なく、十分に体系的ではない可能性がある。しかし、私たちは、AI分野における数学オリンピック競技会のような高等教育への入学のためのツールの開発を主張しているわけではありません。これは、学生の将来志向の能力や興味を育む代わりに、学生の負担を不必要に増大させることになります。