AI ベースの学習における 5 つの落とし穴

今日、ChatGPT や DALL-E などの AI モデルについて誰もが話題にしていますが、教育において AI はどのような位置を占めているのでしょうか? それは学生を助けることができるでしょうか、それとも利益よりもリスクをもたらすのでしょうか? このテクノロジーは素晴らしいものですが、AI ベースの学習には、親、教師、生徒が注意すべき重大な落とし穴がいくつかあります。

1. 誤った情報の拡散

今日の AI に関する最大の問題の XNUMX つは、誤った情報と「幻覚」情報です。 これは、ChatGPT のようなチャットボットで特に顕著な課題です。 これらの AI モデルは自然言語処理に優れていますが、常に正しい情報や本物の情報を提供するとは限りません。 その結果、彼らは、欠陥のある、または完全にでっち上げられた事実、参考文献、または発言を提供しながら、権威があるように聞こえる回答を与える可能性があります。

チャットAIモデル ChatGPT や Bing AI など 定期的に間違った答えをする。 この現象は「幻覚」応答として知られています。 実際、AI は人間のように事実を理解することはできません。AI には真か偽かの概念がありません。 質問、形式、その他のコンテキストを模倣した回答を提供するようにトレーニングされているだけです。

これは学生にとって深刻なリスクであり、AI がいつ不正確な情報を提供してもそれを判断できない可能性があります。 実際、ChatGPT は、一見事実に見える回答に対して完全に架空の「参照」を作成し、誤った情報をさらに説得力のあるものにすることでさえ知られています。 これにより、学生はエッセイや研究プロジェクト全体を誤った情報に基づいて作成する可能性があります。

誤った情報のリスクは生徒だけでなく教師にも当てはまります。 彼らは、採点や学習ガイドの作成などについて、正確または信頼できる情報を提供する AI ベースのツールを信頼できません。 教師が注意しないと、AI によって生徒に誤った成績を与えたり、不正確な情報を提供したりする可能性があります。

「これらの AI モデルは自然言語処理に優れていますが、常に正しい情報や本物の情報を提供するとは限りません。」 

2. 不正行為と AI への過度の依存

AI が説得力のあるエッセイや学習ガイドをすぐに作成できるようになった今、カンニングは深刻な懸念事項です。 最新の AI チャットボットの自然言語処理機能により、学生が簡単にカンニングしたり、盗作を犯したり、AI に過度に依存したりする可能性があります。 これは教育の完全性を脅かすだけでなく、授業の有効性も危険にさらします。

宿題をチャットボットに入力するだけでは、生徒は重要な批判的思考スキルを失い、貴重な概念を学習できない可能性があります。 AI はこのような説得力のあるコンテンツを作成できるため、教師が生徒が宿題や作文を完了するためにいつ AI を使用したかを判断するのが非常に困難になる場合があります。 学習やコースワークの完了の失敗は、生徒がテストや試験を受けて初めて気づくことがあります。

3. 教師の役割の低下

AI は無数の仕事で人間に取って代わることができるというよく言われる話がありますが、教育はその XNUMX つではありません。 教師は教育において非常に貴重な役割を果たしており、ソフトウェアでは再現できません。 AI は教師の役割を大幅に低下させ、教師の指導、権限、指導力を損なう可能性があります。

実際、AI は教育の質や、学校が提供できるカスタマイズされた教育体験の価値を損なう可能性さえあります。 たとえば、モンテッソーリ学校に通う経験を真に再現できる AI はありません。 共感などのソフトスキルを教える 個別化された学習テクニックを通じて自立性を高めます。

AI ベースの学習は、教育を単純に事実を共有したり、アルゴリズムに基づいてユーザーにデータを提供したりすることに要約できます。 実際、教育は知識を習得するだけでなく、個人の成長、ライフスキル、社交性、創造性を目的としています。 生徒が必要とする人間的な指導を提供できるのは教師だけです。

「AI ベースの学習は、教育を単純に事実を共有したり、アルゴリズムに基づいてユーザーにデータを提供したりすることに要約できます。」 

4. 学生データのプライバシー

AI ベースの学習は、特に生徒のデータの取り扱いに関して、技術的および法的な課題を引き起こす可能性があります。 AI モデルは、遭遇するすべてのデータを追跡して消化することで学習します。 これには、学生のテストの回答、チャットボットに入力された質問、年齢、性別、人種、母国語などの特徴などが含まれます。

ほとんどの AI モデルはブラックボックスの性質を持っているため、AI が収集したデータをどのように使用するかを誰にも確認することが困難、または不可能です。 その結果、教育における AI の使用には実際の倫理的問題が生じます。 保護者、教師、生徒は、プライバシーへの懸念から、AI にデータを保存しないことを望む場合があります。 これは、生徒のアクティビティやキーストロークの追跡などの監視を通じて生徒のエクスペリエンスをパーソナライズする AI プラットフォームに特に当てはまります。

AI ベースの学習プラットフォームがデータの使用についてユーザーの同意を求める場合でも、プライバシーは依然として危険にさらされています。 研究が指摘しているように、学生は 理解する能力が備わっていないことが多い データプライバシーの同意。 さらに、学校が AI ベースのプラットフォームを必要とする場合、生徒と教師は個人情報を放棄することに同意せざるを得なくなる可能性があります。

「AI モデルは、遭遇するすべてのデータを追跡して消化することで学習します。 これには、学生のテストの回答、チャットボットに入力された質問、年齢、性別、人種、母国語などの特徴が含まれます。」 

5. 不平等な教育とデータバイアス

AI は教育を「個別化」できるかもしれませんが、不均一または不平等な体験をもたらす可能性もあります。 教育の機会を均等にするには、すべての生徒が学習する内容についての標準的なベースラインが必要です。 AI によるパーソナライズされた学習は予測不可能すぎて、すべての生徒に公平な体験を保証できない可能性があります。

さらに、データバイアスは教育における人種的および男女間の平等を脅かします。 AI にはバイアスがあるという証拠が何年も前から存在しています。 たとえば、2018 年にアマゾンは応募者を差別する採用 AI を使用したことで批判を浴びました。 ジェンダー指標に基づく 「女子」という言葉や女子大の名前など。 AI は多くの人が信じているほど客観的ではありません。AI が学習するトレーニング データと同様に偏りがあります。

その結果、根底にある社会的偏見が、AI が特定の状況で使用する言語に至るまで、AI モデルに容易に漏洩する可能性があります。 たとえば、AI は警察官や政府関係者を表すために男性の代名詞のみを使用する可能性があります。 同様に、フィルタリングが不十分なトレーニング データから学習した人種差別的または攻撃的なコンテンツを逆流する可能性があります。

偏見や不平等は、安全で公平かつ支援的な学習を促進しません。 AI が真に公平であると信頼できるようになるまでは、教育における機会均等に対する脅威となります。

AIを教育にどう活用すべきか? 

AI ベースの学習のこれら XNUMX つの重大な落とし穴については、このテクノロジーがより一般的になるにつれて慎重に検討する必要があります。 他のテクノロジーと同様、AI はツールであるべきであり、万能のソリューションではありません。 教師は AI を使用して低リスクのタスクを自動化し、提供する教育の質を向上させることができますが、AI は教師そのものに代わるものではありません。

教育者は、生徒が AI の用途とリスクを理解し、データ プライバシーについても賢明な選択ができるように支援する措置を講じる必要があります。 結局のところ、AI ベースの学習は、従来の学習体験の代用としてではなく、適度に行うのが最善です。

また、読む AI ツールは教育リソースとして信頼され、使用される準備ができていますか?

• SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
• プラトアイストリーム。 Web3 データ インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• 未来を鋳造する w エイドリエン・アシュリー。 こちらからアクセスしてください。
• PREIPO® を使用して PRE-IPO 企業の株式を売買します。 こちらからアクセスしてください。
• 情報源： https://www.aiiottalk.com/pitfalls-in-ai-based-learning/