short note: EDIX東京3日目

2023年5月12日

 

セミナー3本。以下メモ書き。

 

 

1

GIGAの次へ、教育DXに必要なこと　〜EdTechがもたらす教育改革〜
デジタルハリウッド大学教授 学長補佐
佐藤 昌宏 氏

 

教育はハードからソフトに変わりつつある
GIGAの次、教育DXへ
EdTechの研究、実践
EdTechとはデジタルテクノロジーを活用した教育のイノベーション
教育のビフォーアフターを創出すること
Web3 VR AI
GTP-4を使ってみて興奮と恐怖が一体となった感覚
まだ検索の用途には向いていない
プロンプト(聞き方)にコツがある
人間にしかできない領域に進出

自身のイメージを上回ったアウトプットを出してくる
高い精度で人対AIのコミュニケーションが可能
不足を補うなど協働的アプローチも可能
倫理道徳をもとにした批判的フィードバックはされない

 

世界初のAIタレント事務所
ディープフェイクを作れるアプリ
悪用の危険性
リベラルアーツの重要性増
これまでの教育への根本的な問いが生まれる

 

利便性の向上は人間の思考力を奪うは本当か
質の高いアウトプットと人材育成を混同しないことが大事
これからの動向
世界の動向
プライバシーや著作権は解決されていない
リテラシー格差の問題
大規模化(LLM)の次へ
AI時代に求められるアクション
教育とは何かを再定義
情報リテラシーの再教育
リベラルアーツ

 

医療で言うと市販薬、市販薬で大きな効果を出している
学びが個別最適化する
教育か学びか
ペタゴジー
アンドラゴジー
とちらでもない、学習者による
学習履歴を蓄積、学びの情報を可視化

 

先行する学習者
ggrks
勉強垢
study with me 勉強動画配信
ピアプレッシャー
ミラー効果
モチベーションコントロール

 

個別最適化は孤立化を生むのか
孤立化ではない
協働的な学びとなる

 

自律学習
スタディログ
教育データ利活用
AIがそのトリガーになるか

 

どう備えるべきか
反転学習
模範的学習者に一番効果
AIと人間のデュアルティーチャーモデル
ティーチングアシスタント
AIリテラシーは重要
どんな問いを立てるかが重要
リベラルアーツ
倫理道徳は人間が決める
最後の判断は人
STEAM教育が必要
習ってないのでわかりません→教育の敗北
アクティブラーナー
人間の価値を再確認する

 

 

2
我が国の教育の情報化の最新動向
東北大学大学院情報科学研究科 教授

東京学芸大学大学院教育学研究科 教授
堀田 龍也 氏

 

デジタル学習基盤特別委員会
リーディングDXスクール推進委員会

 

コロナ後 人出はどうなったか
軽めの酒にシフト
学校はコロナ前に戻らない
コロナ前がベストだったわけではない
コロナで時計の針が早く回った
ChatGPTで解ける課題を出すなというところもある
新入社員の勤続予定年数 10年以内
今後、事務職は余剰に、専門職は足りなくなる
資質・能力の3つの柱
一番重要なのは学びに向かう力
OECD比較で日本はICT教育最下位
チャットとゲームは1位
読解力もOECD平均より低い
紙よりググる力が必要
貧困層は読解力が低い
義務教育の役割は大きい
国費を投入する理由
GIGA予算約5千億
殆どクラウド、データもアプリも
端末はシンプルに、高性能でなくて良い
アプリは標準のもの、無料のもの、ブラウザ上のものを多く利用、従来のコンピュータ利用とは違う
端末は持ち帰るべき、どんどん使え、操作の経験値を上げろ

 

3年経って授業の様子が変わってきた
生徒同士で共同編集
うまくできている人を見る他者参照は効果が高い
自分としてのまとめ
学校が保護者にも端末利用の協力を求める
紙かデジタルかは子供が決める
個別か協働かは子供が決める
授業を複線型にする

 

校務
世間並みの情報化がしたい
教員不足が深刻
民間ではビジネスチャットで効率化
例えば電話対応のDX、学校では教頭先生が対応しているもの
校務DX
職員室でしか仕事できないから帰れない
クラウドが危ない？Wi-Fiも危ない？
学習指導案を共同編集する
CBTを受けられないのは環境の問題
GPT-4は医師国家試験に合格できる
生成AIの禁止場面、ガイドライン
G7でもテーマに

 

 

3
教育分野における生成系AIの利用～ChatGPTを例にして～
（一社）大学ICT推進協議会
早稲田大学理工学術院教授、大学ICT推進協議会 前会長
深澤 良彰 氏

 

今日のテーマ
・使い方
・構造
・最近の動向

 

ChatGPTでできると言われていること
・効率化、コンテンツ生成、パーソナル化

 

ChatGPTとは何か
・検索エンジンの次にくるもの
・チャットボットを高精度AI化したもの
・最新の言語生成系
ChatGPTは教師なし学習(本当は正しくないが)
GPT 生成 事前学習 深層学習の1手法
・ドメインに依存しない大量データで学習をさせた多目的のモデル
GPT-3.5を元に開発
大規模コーパス 3千億語
最ももっともらしい回答を選択

 

BERT
文脈を理解できる

 

InstructGPT

 

利用の注意事項
・プロンプト(聞き方)が必要
・最近のことは答えられない
・公開情報のみ
・著作権の問題
・英語の方が正確な答えが返ってくる

 

・コーパスに嘘があればそれを再現する
・知りませんと言わずに言語モデルが何かを言ってしまう

 

GPT-4とChatGPTの技術を取り入れたのがBing
・最新情報を検索して回答
・デタラメは言う

 

生成系AIはここ10年位

 

行き過ぎにブレーキを掛ける最近の動向
・プライバシー規制，利用規約の改訂
・会話履歴をオフにできる機能の導入(個人情報を学習させない)
・G7 責任あるAI決議

 

日本語コーパスは圧倒的に少ない
大規模はLINEがやっている

 

教育分野での利用
・当初から真っ二つの意見
・肯定派、否定派

 

利用制限は可能か
・電子透かし
・AIライティング検知機能
・大学はガイドラインを発表

 

確実に生活に入り込んでくる
・秘書的に使えるが最終的な判断は自分