機械学習が教育に与える影響

アトランタ公立学校の教育技術スペシャリストである Krynica Drake 氏は、教育における機械学習の可能性を信じていますが、時にはそれが不安になることもあると認めています。 

「それは少し怖いように思えます。なぜなら、このマシンは、必要なときに次に何をすべきかを脳内で知っているからです」と Drake 氏は言います。

機械学習は、AI (人工知能) の一分野であり、独自に学習して適応できるコンピューター システムが関与します。 このテクノロジーが SF 映画の悪い可能性を秘めていると冗談を言うのは楽しいことですが、教育者や学生を真剣に助けることができます。 

「教育者は機械学習を使用して、サポートが必要な学生を早期に特定し、成功と保持を改善するために行動しています」と、Amazon Web Services の米国公共部門教育、州、および地方政府担当バイス プレジデントである Kim Majerus は電子メールで書いています。 「機械学習は、ローカリゼーション、文字起こし、テキスト読み上げ、パーソナライゼーションを通じて、オンライン学習コンテンツのリーチと影響も拡大しています。」 

機械学習によって収集されたデータは、運用効率、学生の維持と卒業、およびコスト削減に関連する教育の決定にも役立ちます。 

他のテクノロジーと同様に、教育向けの機械学習アプリケーションは、教師と生徒の関係を置き換えるものではなく、教師と生徒の時間を節約するように設計されています。 「教育者を補完およびサポートし、生​​徒との交流など、最も得意とすることにより多くの時間を費やし、重要度の低い他の繰り返し作業に費やす時間を減らすのに最適です」と Majerus 氏は言います。 

新たな地平 — そしてパートナーシップ 

教育における機械学習は最近、Discovery Education が Amazon Personalize を介してアマゾン ウェブ サービス (AWS) の機械学習機能を使用して K-12 学習プラットフォームを強化したと発表したときに後押しされました。これにより、AWS のお客様は機械学習を使用するアプリを構築できます。 

機械学習は、Discovery の教育プラットフォームを使用する教育者を支援します。利用可能なリソースをふるいにかけ、教えられた学年レベル、主題、およびユーザーが以前に関心を示したリソースに基づいてコンテンツのパーソナライズされた推奨事項を提供します。 プログラムが各個人の固有の行動やニーズに適応するにつれて、推奨事項は時間の経過とともに改善されます。 

「Discovery Education は、ユーザーのクリックを追跡するデータを使用しました。特定のユーザーが

閲覧などのイベント タイプとともに、特定のコンテンツとやり取りします。

ダウンロードしたり、共有したりできます」と Majerus 氏は言います。 「これにより、ディスカバリー エデュケーションのプラットフォームは、各参加者がどのようにリソースをナビゲートし、リソースとやり取りするかに関するデータを大規模に分析し、行動パターンを特定できるようになります。」 

ディスカバリーは常に教育者にコンテンツのレコメンデーションを提供してきましたが、彼らが使用していたアルゴリズムはよりプログラム的な傾向がありました。

「私たちはあなたが科学の教師であることを知っています。それで、『ここに科学のコンテンツがあります』」と、ディスカバリー エデュケーションの最高製品責任者であるピート ウィアーは言います。 「機械は、理科の教師も微分に関心があるかもしれないと推測できます。 そのため、このような補助的な種類のトピックを浮かび上がらせることにおいて、マシンはますます良くなっていくでしょう。」 

「私たちがやろうとしているのは、教師がコンテンツを探す時間を減らして、生徒により多くの時間を費やせるようにすることです。」 

教育における機械学習の未来  

機械学習は教育アプリで広く使用されていますが、その技術と用途は常に改善され続けています。 

「私たちは、機械学習を使用する初期段階にいるように感じています」と Weir 氏は言います。 「結局のところ、私たちの目標は、機械学習を使用して、教育者について知っていること、学生について知っていること、およびプラットフォームがどのように使用されているかをよりよく一致させ、より優れた、よりパーソナライズされた推奨事項を作成することです. 」 

Discovery のプラットフォームに加えて、Drake は Microsoft Education の Immersive Reader や 読書の進捗状況、Microsoft Teams 内のツールで、学生が文章を読んで自分自身を記録し、それをどれだけよく読んだか、どの単語に苦労したかを評価できます。 

最終的に、これらのツールはすべて、学生が単独で使用するようには設計されていません。 「あなたはまだ教師でなければなりません」とドレイクは言います。 

出典: https://www.techlearning.com/news/how-machine-learning-is-having-an-impact-on-education