AIは生徒のやる気の問題を解決できない

2023年、カーン・アカデミーの創設者であるサル・カーンは、人工知能が教育史上最大のポジティブな革命をもたらすと約束しました。地球上のすべての生徒のための、24時間体制のあらゆる科目の個人家庭教師。しかしわずか1年後、カーン自身が、自社の教育用チャットボット Khanmigo の発売は、ほとんどの子供たちにとって「イベントにならなかった」と認めました。アクセス数は数か月で 4 万人から 100 万人近くに増加したものの、実際に使っている人はほとんどいないというのが現実です。そして、ここに逆転が隠されています。AI は、カスタマイズされた演習、パーソナライズされた説明、素晴らしいアニメーションを提供することはできますが、学びたいという欲求を与えることはできません。どんなに高度なアルゴリズムであっても、意味を見いだせない限り、生徒に努力を促すことはできません。カーン・アカデミーの学習責任者であるクリステン・ディチェルボは、率直にこう述べています。「学習は精神的な努力であり、楽しいことではないことが多いのです。どうしたら、子どもたちにその努力をしたいと思わせることができるでしょうか？」 人工知能は、このやる気の空白を埋めることはできません。問題はアクセスではなく、意欲です。重要なデータ：アメリカの生徒のわずか3分の1しか学校に本当に関わっておらず、この割合は、あらゆる新しいデジタルツールにもかかわらず、何年も変わっていません。そして、やる気のあるこの少数の生徒の中でも、Khanmigoのようなプラットフォームを十分に活用してそのメリットを実感しているのはわずか5%です。ローレンス・ホルトが言う「5%の法則」です。ほとんどの人はほとんど、あるいはまったく使わず、すでに先を行っている人はさらに速く進んでいきます。リスクとは？テクノロジーが格差を埋めるのではなく、拡大することです。サル・カーン自身も、AIに対する長年の熱意の後、今では真のレバレッジは人への投資であることを認めています。なぜなら、教育は結局のところ社会的な事実であり続けるからです。ハーバード大学のロン・ファーガソンは、何千ものクラスを研究しました。本当にやる気を起こさせる教師は、生徒同士の協力と対話を生み出すことができる人たちです。生徒たちは、議論したり、競い合ったり、仲間も苦労しているのを見たりすると、より多くのことを学びます。ジムでも同じ論理が当てはまります。運動が嫌いな人は、一人でいる時よりもグループでいる時の方が、より多くトレーニングします。しかし、そこには逆説があります。最高の教師はグループのダイナミクスを使ってやる気を起こさせることができますが、そのような教師は少なく、育成するのも困難です。そして公立学校は、多くの場合、教師を選ぶ際に、好奇心を刺激したり、クラスをまとめたりすることが本当にどれだけできるかではなく、学位や理論的な知識のみに基づいて選ぶのです。ファーガソンは、生徒に一生懸命働き、高い目標を掲げるよう促す教師には2つの特徴があることを発見しました。その1つは、魅力的であること。最も難しい科目でも生き生きと教えることができます。もう1つは、生徒一人ひとりに、自分の成功が本当に重要であると感じさせることです。これらは生まれながらの才能ではありません。経験、フィードバック、そして優れた同僚を観察することで学ぶことができます。ハーバード大学のローランド・フライヤーは、コーチングと同僚の観察は、どのような理論コースよりも教師を成長させることを確認しています。そして、元教師で現在は研究者のメアリー・バーンズは、パンデミックの間、グループの価値を過小評価するとどうなるかを私たちは目の当たりにしたと指摘しています。学習の喪失は心理的な傷でもあったのです。単に孤立していたために、多くの子供たちは努力を止めてしまったのです。テクノロジーに関する議論から外れているのは、結局のところ、生徒は AI のためではなく、人々のために学ぶということです。教師に好印象を与えるため、友達と協力したり競争したりするために学ぶのです。MIT の Justin Reich は、はっきりとこう述べています。「彼らが興味を持つのは人であり、機械ではありません。」 そして、ボットをよりインテリジェントにしたり、スケーラブルにしたりするだけでは十分ではありません。誰もボットをやる気の源にする方法を見つけていないのですから。アルゴリズムさえあれば学校を変えられると思うなら、あなたは間違った道を進んでいます。AI はやる気の問題を解決することはできません。なぜなら、やる気は人間関係から生まれるからです。このストーリーを読んで、学校についての見方が変わった場合は、Lara Notes の I'm In で報告することができます。これで、このアイデアが今や本当に自分に関係していることを伝えることができます。また、誰かと話し合うことになった場合は、Shared Offline でタグ付けすることができます。これは、印象に残った会話を保存する方法です。このストーリーは The Atlantic からのもので、元の記事と比べて 1 分短縮されています。