K-12 生成 AI 準備チェックリストの活用: 学区のリーダーシップのためのガイド

編集者注: 生成型 AI が教室に導入されるにつれて、学業上の誠実さを管理する方法に関するこのストーリー 最初は CoSN のブログに掲載されました 許可を得てここに転載します。

人工知能 (AI) テクノロジーの急速な進歩は、教育現場に驚くべき機会と重大な課題の両方をもたらしています。 学区が AI の活用を検討しているかどうかにかかわらず、このテクノロジーが教育エコシステムに与える影響は否定できません。 AI が私たちの日常生活の一部になるにつれて、学区の指導者は教育現場における AI の影響を理解し、それに応じて情報に基づいた意思決定を行う責任があります。 これは、目的が積極的な導入であっても、教育現場で AI ツールがさらに普及する将来への単なる準備であっても当てはまります。

学区が統合に向けて十分な準備を整えられるようにするため generative AI 大都市学校評議会、CoSN – 学校ネットワーク化コンソーシアム、およびアマゾン ウェブ サービスが提携して、その指導および運営システムに組み込まれています。 K-12 世代向け AI 準備チェックリスト アンケート。 学区の指導者がこのチェックリストを活用して、生成 AI テクノロジーを教育システムと運用システムの両方に統合する準備を評価および強化するのに最適な方法がいくつかあります。

最初のステップは、学区のジェネレーティブ AI リーダーシップ チームを形成する個人のグループを集めることです。 誰が関与すべきでしょうか?

• 教育長と地区リーダー: 意思決定者として、AI 導入を全体的な目標および戦略と整合させるための洞察が重要です。
• 最高技術責任者および最高情報責任者: あなたはチェックリストの主なユーザーとなり、技術的な能力、制限、ニーズを評価します。
• クロスファンクショナルチーム： このチェックリストは幅広い考慮事項に対応しているため、学術、財務、法務など、関係するすべての部門の代表者からの意見が不可欠となっています。

このチェックリストには、経営陣のリーダーシップ、運用、データ、技術、セキュリティ、法務/リスク管理の準備状況が含まれています。 以下に、学区でチェックリストを活用する方法についてのアイデアをいくつか示します。

初期評価

地区の目標との整合性: まず、AI テクノロジーが地区の使命、ビジョン、価値観と一致しているかどうかを検討します。
リソースの一覧: AI 導入の監督を担当するチームまたは個人を必ず指定してください。
戦術的ステップ
リーガルレビュー： AI テクノロジーの使用に関する州法または地区の規則を確実に遵守するには、法務部門に相談してください。
ポリシーの策定: 既存の連邦ガイドラインやベスト プラクティスとの整合性を念頭に置きながら、AI の責任ある使用に関する明確なポリシーを確立します。
スタッフのトレーニング: 地区内のさまざまな役割に対するトレーニングの必要性を確認し、トレーニングのロードマップを作成します。

運用準備

調達基準： コンプライアンスと倫理的配慮に重点を置き、AI 調達の明確な基準を定めます。
データ ガバナンスとプライバシー: 堅牢なデータ ガバナンス ポリシーを導入し、プライバシー規制に準拠していることを確認してください。
技術的な準備
セキュリティフレームワーク: サイバーセキュリティ ポリシーを更新して、AI 固有の考慮事項を含めます。
ID とアクセス管理: AI ツールに特化した一元的な役割ベースのデータ アクセス制御を実装します。
監視: AI を使用するシステムとその使用方法を追跡するプロセスを開発します。

リスクマネジメント

法的救済: 利用規約を更新して AI 固有の条項を含め、法務チームが改善計画を立てられるようにします。
著作権ポリシー： AI ツールを使用して作成されたコンテンツを含めるために、著作権ポリシーを作成または更新します。
継続的なレビュー
反復的なアプローチ: AI の導入は XNUMX 回限りの出来事ではなく、継続的なプロセスです。 定期的な再評価を実施する必要があります。

チェックリストを最大限に活用する

カスタマイズ： チェックリストの主な長所の XNUMX つは、適応できるように設計されていることです。 学区は、独自のニーズや課題に応じてカスタマイズする必要があります。
コミュニティリソース: チェックリストは進化することを目的としています。 クリエイティブ コモンズ ライセンスに基づいて一般に公開されると、学区はそれを変更するだけでなく、経験や変更を共有し、コミュニティ リソースとしての価値に貢献することができます。

遺伝子 AI 開発の非常に速いペースは、大きなチャンスとリスクの両方をもたらします。 教育現場で AI を導入するためのガバナンスを提供するチームを作成することは、使用を指導し、悪用を防止する上で重要なステップです。 K-12 世代 AI 準備チェックリストは、複雑な AI エコシステムと AI 導入に伴う数多くの考慮事項を理解するために学区のリーダーを導くための包括的なフレームワークを提供します。 このチェックリストを戦略的に活用することで、学区は教育目標に沿ってデータのプライバシーとセキュリティを確保しながら、複雑な AI テクノロジーに対処できます。

目標は、ただ盲目的に新しいテクノロジーを採用することではなく、教育システムをより良い方向に変革することであり、このチェックリストはその方​​向への強力な一歩となります。

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• 情報源： https://www.eschoolnews.com/cosn-corner/2023/11/15/leveraging-the-k-12-generative-ai-readiness-checklist-a-guide-for-district-leadership/