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生成式人工智能支持个性化优化学习
每个学生通过伴随型AI应用程序“NANDE”不断提出问题并解决问题!这是以实现AI时代的学习设计为目标的学习塾“Colorful学舍”的尝试。
Kato Mitsuru
毕业于东北大学研究生院。因东日本大地震契机创立了“Colorful学舍”,推进ICT教育。2023年凭借AI老师“NANDE”获得第20届日本e-Learning大奖经济产业大臣奖。同时,他还致力于戏剧教育,重视人与人之间的联系。
近年来,教学方式正在从教师单向传授知识转变为以学生为主体的学习模式。这一趋势尤其强调探究型学习的重要性。然而,缺乏现有知识时,很难有效地学习新知识。这时,生成AI应运而生。生成AI的普及无疑将为未来的教育带来根本性的变革。
生成AI能够实现个别最优化的学习,提供传统教育方法难以实现的新型学习形式。传统的e-Learning通过视频教材实现了一定程度的个别优化,但这一方法存在局限。例如,反复观看视频的枯燥感以及难以调整学习难度,导致许多学习者中途放弃。实际上,这些问题源于视频教材本身的局限性,却常被误认为是学习者缺乏耐心或指导者能力不足的问题。
在这一背景下,许多人倾向于基于自身经验评估教育,因此,在教育理论的讨论中,意见纷繁复杂,难以统一。然而,根据教育心理学研究,寻找更优学习方法的过程是有明确路径的。尽管如此,许多人依赖自身的教育体验,缺乏系统性视角,固守主观的教育方法。这种现象导致家庭中形成特殊的习惯,成为教育的盲点。
此时,在线课程的作用尤为重要。随着在线课程的普及,即使在家庭环境中,也能接受到学习塾等教育服务,家庭学习的封闭性也得到了很大改善。然而,这仅仅是对传统学习方法的扩展。例如,Zoom的普及虽在一定程度上缓解了时间限制以及师资和科目匹配的问题,但根本性的挑战依然存在。
然而,生成AI的出现使真正意义上的个别最优化学习成为可能,引发了巨大的期待。在我的课堂中,通过生成AI,可以根据学生的水平提供个性化指导,并调整语言的难易程度。AI能够基于学习者的进度和理解度实时调整内容与反馈,防止学习动力下降。由于AI能够诚恳回答各种问题,为学生提供了一个轻松发问的环境。
因此,在全面利用AI的时代到来之前,首先培养学生的AI素养至关重要。这意味着教师本身需要理解并掌握AI技术。为了提升AI应用能力,有必要在使用AI的环境下提供探究型学习的机会,通过反复提出问题、接近答案的过程,培养解决问题的能力。我在2023年5月开始开发生成AI教育应用程序“NANDE”,并于8月发布,同年11月获得了日本e-Learning大奖。在NANDE的开发过程中,如何控制即时回答,以及减少幻觉回答(hallucination)成为挑战。最终,我们将重点从“教授答案”转向“引导过程”,从而诞生了这一伴随型应用程序。
我的课堂位于宫城县大崎市。当地没有大学,也称不上是学习环境优越的城市。在这样的背景下,我们在ICT教育领域进行了诸多尝试,包括在线课程、引入Zoom、以及编程课堂等,以尽量避免地方教育差距的发生。不言而喻,自2023年以来,生成AI为这些努力提供了有力支持。在少子化和人才短缺成为日本严重问题的今天,我认为从地方推广技术已是必然趋势。学生们也逐渐意识到AI的优点,并认识到了提问能力的重要性。目前,察觉到AI带来的变化的人仍属少数,但我相信,这一趋势将迅速扩大。
对于AI教育的未来,人们寄予了许多期待。个别最优化的学习将成为可能,高质量的教育也能得到广泛普及。然而,也存在担忧,即AI的使用可能会导致教育差距的扩大。尤其是对AI的抵触情绪或理解不足也会成为差距的原因。为了避免这种情况,必须构建一个人人平等使用AI的环境。然而,目前的行政部门过于谨慎,难以跟上时代的步伐,学校的现状也与社会的变化脱节。因此,我们不能仅仅等待学校的变化,不仅是教师,大人们也需要主动学习。这意味着不能将责任完全交给学校,而是需要全社会共同构建培养生存能力的框架。
生成AI被寄予厚望,能够带来平等且无差别的教育,但实际上,它也可能助长差距,因为在任何情况下都会出现使用与不使用的环境差异。为防止这种差距,我们需要积极推动AI教育的普及。
因此,为学生们打造一个能够基于自身兴趣和关心事项进行学习的环境,成为未来教育的关键。AI将在这一过程中提供支持,帮助学习者主动学习并掌握解决问题的能力。我们需要接受这一变革,并为提升教育质量而不断努力。
Personalized Learning Enabled by Generative AI
Each student tackles problems through repeated questioning with the companion AI app “NANDE”! A look into the efforts of the learning center “Colorful Gakusha,” which has realized a learning design tailored for the AI era.
Mitsuru Kato
Graduated from Tohoku University Graduate School. Inspired by the Great East Japan Earthquake, he established “Colorful Gakusha” to promote ICT education. In 2023, he won the 20th Japan e-Learning Award Minister of Economy, Trade, and Industry Prize with the AI teaching assistant “NANDE.” He also dedicates himself to theater education, emphasizing human connections in education.
In recent years, education has been shifting from a model where teachers unilaterally deliver knowledge to one where students take an active role in their own learning. This trend has especially highlighted the importance of inquiry-based learning. However, it remains true that without a foundation of existing knowledge, it is challenging to effectively acquire new knowledge. This is where generative AI comes in. The widespread adoption of generative AI is widely expected to bring fundamental changes to education.
Generative AI enables personalized learning and offers new ways of learning that were unattainable through traditional educational methods. In conventional e-Learning, personalized learning was achieved using video materials, but this approach had its limitations. For instance, the monotony of repeatedly watching videos and the lack of adjustable difficulty often led to learner disengagement. While these issues stemmed from the limitations of video materials themselves, they were frequently misattributed to the learners’ lack of perseverance or the instructors’ insufficient skills.
This context highlights how people often evaluate education based on their own experiences. As a result, discussions about educational theories tend to involve a wide range of opinions, rarely reaching consensus. However, research in educational psychology clearly outlines processes for identifying better learning methods. Nevertheless, many individuals rely solely on their personal educational experiences and cling to subjective methods, lacking a systematic perspective. This creates unique habits within households, which often become blind spots in education.
Here, the role of online education becomes critical. The proliferation of online lessons has made it possible to access educational services, such as those offered by tutoring centers, from home. This has significantly improved the traditionally isolated nature of home learning. However, this only extends conventional learning methods. For example, while the advent of Zoom has alleviated issues such as scheduling constraints and matching students with suitable teachers or subjects, fundamental challenges remain unresolved.
The emergence of generative AI, however, has sparked significant anticipation that it could enable genuinely personalized learning. In my classroom, the use of generative AI has made it possible to provide instruction tailored to the students’ levels and adjust the language to suit their needs. AI can dynamically adjust content and feedback in real-time based on learners’ progress and comprehension, helping to prevent declines in motivation. It creates a comfortable environment for students by answering their questions sincerely.
Thus, before the era of full-scale AI utilization arrives, it is essential to first establish students’ AI literacy. In other words, teachers themselves must acquire the skills to understand and utilize AI technologies. To improve AI utilization skills, it is necessary to provide opportunities for inquiry-based learning in AI-supported environments and to foster problem-solving abilities through repeated questioning. In May 2023, I began developing the generative AI education app “NANDE.” The app was released in August, and in November of the same year, it won the Japan e-Learning Award. During NANDE’s development, challenges included how to manage instant answers and reduce hallucination through prompt engineering. Ultimately, we shifted from simply providing answers to guiding processes, resulting in the creation of a companion-style application.
My classroom is located in Osaki City, Miyagi Prefecture. With no universities nearby, the town is far from being an ideal educational environment. Despite this, we have taken on various challenges in ICT education, such as online lessons, the introduction of Zoom, and programming classes, aiming to build learning environments that prevent educational disparities even in rural areas. It goes without saying that since 2023, generative AI has greatly supported these efforts. In Japan, where declining birthrates and labor shortages are becoming pressing issues, I believe promoting technology from rural areas is an inevitable trend. Students are also beginning to recognize the benefits of AI and the importance of questioning skills. While those who understand the changes brought by AI are still a minority, I expect this awareness to grow rapidly.
The future of AI in education holds immense possibilities. While personalized learning and high-quality education become more widely available, there is also concern that educational disparities will widen between those who use AI and those who do not. Resistance to and lack of understanding of AI further exacerbate these disparities. To prevent this, it is crucial to create an environment where everyone can access AI equally. However, current administrative measures are overly cautious, failing to keep pace with the times. Schools appear increasingly disconnected from societal changes. As such, we cannot simply wait for schools to change. Not only teachers but also adults need to embrace learning. This means society as a whole must create frameworks to cultivate the skills necessary to thrive, rather than delegating the responsibility entirely to schools.
While generative AI is expected to bring equal and inclusive education, it also carries the risk of exacerbating disparities. This is because environments where AI is or isn’t utilized will inevitably arise. To address this, we must actively work to promote the adoption of AI in education.
To this end, establishing environments where students can learn based on their interests and concerns will be the key to the future of education. AI can support this process, serving as a tool that enables learners to take initiative in their studies and develop problem-solving skills. We must embrace this change and continue striving to improve the quality of education.
생성 AI로 가능해진 개인 최적화 학습
학생 한 사람 한 사람이 동행형 AI 애플리케이션 “NANDE”를 통해 질문을 반복하며 문제를 해결! AI 시대의 학습 디자인을 실현한 학습 교실 “컬러풀 학사”의 도전.
가토 미츠루
도호쿠대학 대학원 졸업. 동일본 대지진을 계기로 “컬러풀 학사”를 설립하고 ICT 교육을 추진. 2023년에 AI 선생님 “NANDE”로 제20회 일본 e-Learning 대상 경제산업대신상을 수상. 동시에 연극 교육에도 힘쓰며 사람 간의 연결을 중시한 교육을 실천.
최근, 교사가 일방적으로 지식을 전달하는 형태에서 벗어나, 학생이 주도적으로 배우는 방법으로 전환되고 있습니다. 이 움직임은 특히 탐구 학습의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다. 그러나 기존 지식이 없으면 새로운 지식을 효과적으로 배우기 어려운 것도 사실입니다. 이러한 맥락에서 등장한 것이 바로 생성 AI입니다. 생성 AI의 보급은 앞으로 교육에 근본적인 변화를 가져올 것이라는 점은 누구나 실감하고 있습니다.
생성 AI는 개인 최적화 학습을 가능하게 하고, 기존의 교육 방법으로는 달성할 수 없었던 새로운 학습 형태를 제공합니다. 기존 e-Learning에서는 동영상 자료를 활용한 개인 최적화가 이루어졌지만, 이 접근에는 한계가 있었습니다. 예를 들어, 반복적으로 동영상을 시청해야 하는 고통이나 난이도를 조정할 수 없다는 문제가 원인이 되어, 많은 학습자가 중도에 포기하는 경우가 있었습니다. 이 문제는 사실 동영상 자료 자체의 한계에서 비롯된 것이었으나, 학습자의 인내력 부족이나 지도자의 역량 부족으로 간주되기도 했습니다.
이러한 배경에서 많은 사람들이 자신의 경험에 기반해 교육을 평가하는 경향이 두드러지고 있습니다. 따라서 교육 논의에서는 다양한 의견이 쏟아지고, 의견이 통합되는 경우는 드뭅니다. 그러나 교육 심리학 연구에 따르면 더 나은 학습 방법을 찾기 위한 프로세스는 명확하게 제시되어 있습니다. 그럼에도 불구하고 많은 사람들이 자신의 교육 경험에만 의존하고, 체계적인 관점을 결여한 주관적인 교육 방법에 집착하고 있습니다. 이는 가정 내에서의 특수한 습관을 만들어내고, 교육의 맹점으로 작용합니다.
이러한 상황에서 중요한 역할을 하는 것이 바로 온라인 수업입니다. 온라인 수업의 보급으로 가정에서도 학습 교실 등 교육 서비스를 받을 수 있게 되었고, 폐쇄적이었던 가정 학습의 방식도 크게 개선되었습니다. 그러나 이는 기존 학습 방법의 확장에 불과합니다. 예를 들어, Zoom이 등장한 이후 시간적 제약이나 강사와 과목의 매칭 문제는 상당 부분 완화되었지만, 근본적인 과제는 여전히 남아 있었습니다.
하지만 생성 AI의 등장으로 진정한 의미에서 개인 최적화된 학습이 실현될 수 있다는 기대감이 급격히 커졌습니다. 실제로 제 교실에서는 생성 AI를 활용하여 학생 수준에 맞춘 지도가 가능해졌고, 언어 수준도 학생에 맞게 조정할 수 있게 되었습니다. AI는 학습자의 진도와 이해도를 기반으로 내용을 실시간으로 조정하고 피드백을 제공하여 학습 동기의 저하를 방지할 수 있습니다. 어떤 질문에도 성실히 답변해 주기 때문에 학생들에게는 질문하기 쉬운 환경이 되었을 것입니다.
따라서 본격적으로 AI를 활용하는 시대가 도래하기 전에, 학생들의 AI 리터러시를 정비하는 것이 필수적입니다. 이는 교사 자신이 AI 기술을 이해하고 이를 활용할 수 있는 스킬을 갖추어야 함을 의미합니다. AI 활용 스킬을 향상시키기 위해서는 AI를 사용할 수 있는 환경에서 탐구 학습의 기회를 제공하고, 답에 가까워지는 질문을 반복함으로써 문제 해결 능력을 길러야 합니다. 저는 2023년 5월에 생성 AI 교육 애플리케이션 NANDE의 개발을 시작했습니다. 이 애플리케이션은 8월에 출시되었으며, 같은 해 11월에는 일본 e-Learning 대상을 수상했습니다. NANDE의 개발 과정에서는 질문에 대한 즉답을 어떻게 제어할지, 그리고 헛된 응답(환각)을 줄이기 위한 프롬프트를 개선하는 데 많은 노력이 필요했습니다. 최종적으로는 답변을 가르치는 것이 아니라, 과정을 안내하는 접근 방식으로 전환하여 동행형 애플리케이션이 탄생했습니다.
제 교실은 미야기현 오사키시에 위치해 있습니다. 근처에 대학이 없고, 결코 학습 환경이 잘 갖추어진 도시가 아닙니다. 이러한 상황 속에서도 우리는 ICT 교육 분야에서 다양한 도전을 해왔습니다. 온라인 수업, Zoom 도입, 프로그래밍 교실 개설 등, 지방에서도 교육 격차가 발생하지 않도록 학습 환경을 구축해 왔다고 생각합니다. 2023년 이후, 생성 AI가 이러한 노력을 더욱 뒷받침하고 있음은 두말할 필요가 없습니다. 저출산과 인재 부족이 심각한 문제로 대두되고 있는 일본에서, 지방에서 기술을 발신하는 것은 이제 필연적인 흐름이라고 생각합니다. 학생들 또한 AI의 장점을 깨닫고, 질문의 중요성을 인식하게 되었습니다. 아직 AI가 가져오는 변화를 인식한 사람은 소수에 불과하지만, 앞으로는 점점 더 널리 퍼질 것으로 생각합니다.
AI 교육의 미래에 대해 많은 가능성이 기대되고 있습니다. 개인 최적화된 학습이 가능해지고, 고품질의 교육이 널리 제공되는 한편, AI를 활용하는 사람과 그렇지 않은 사람 사이에서 교육 격차가 벌어질 우려도 있습니다. 게다가 AI에 대한 거부감이나 이해 부족 역시 교육 격차의 요인이 될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해서는 누구나 평등하게 AI를 사용할 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요합니다. 그러나 현재 행정은 지나치게 신중하여 시대에 뒤처지고 있으며, 학교의 역할이 사회 변화와 괴리되어 있다고 느껴집니다. 따라서 학교의 변화를 기다리기보다는, 교사뿐만 아니라 어른들도 배울 필요가 있습니다. 이는 학교에 모든 것을 맡기는 것이 아니라, 생존력을 기르기 위한 사회 전체의 틀이 필요하다는 것을 의미합니다. 교육이라는 틀을 넘어선 사회 전체의 문제 의식 공유가 필요하며, 지역이나 수도권에 얽매이지 않고 해결해야 할 과제입니다.
생성 AI는 평등하고 차별 없는 교육을 제공할 것으로 기대되고 있지만, 실제로는 격차를 조장할 가능성도 내포하고 있습니다. 왜냐하면 AI를 사용하는 환경과 그렇지 않은 환경이 필연적으로 생기기 때문입니다. 이러한 격차를 방지하기 위해, 우리는 AI 교육 보급에 적극적으로 나서야 합니다.
따라서 학생들이 자신의 흥미와 관심에 따라 학습할 수 있는 환경을 조성하는 것이 미래 교육의 열쇠가 될 것입니다. AI는 그 과정을 지원하며, 학습자가 주체적으로 배우고 문제를 해결하는 능력을 습득하는 데 도움을 주는 도구가 될 것입니다. 우리는 이러한 변화를 받아들이고, 교육의 질을 높이기 위해 지속적으로 노력해야 합니다.
Pembelajaran Tersuai yang Dimungkinkan oleh Generative AI
Setiap pelajar dapat menyelesaikan masalah dengan mengemukakan soalan berulang kali kepada aplikasi AI peneman “NANDE”! Inisiatif oleh pusat pembelajaran “Karafuru Gakusha” yang merealisasikan reka bentuk pembelajaran era AI.
Mitsuru Kato
Lulusan Universiti Tohoku. Selepas Gempa Bumi Besar Jepun Timur, beliau menubuhkan “Karafuru Gakusha” untuk mempromosikan pendidikan ICT. Pada tahun 2023, beliau menerima Anugerah Menteri Ekonomi, Perdagangan, dan Industri dalam Anugerah e-Learning Jepun ke-20 dengan guru AI “NANDE”. Di samping itu, beliau juga aktif dalam pendidikan teater, menekankan hubungan antara individu dalam pendidikan.
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, terdapat peralihan daripada kaedah guru menyampaikan pengetahuan secara satu arah kepada pendekatan di mana pelajar mengambil peranan aktif dalam pembelajaran mereka. Perubahan ini memperkuatkan kepentingan pembelajaran berasaskan penerokaan. Namun begitu, adalah sukar untuk mempelajari pengetahuan baharu dengan berkesan tanpa asas pengetahuan sedia ada. Di sinilah generative AI memainkan peranannya. Penyebaran generative AI dirasakan oleh semua orang akan membawa perubahan mendasar kepada pendidikan pada masa hadapan.
Generative AI memungkinkan pembelajaran yang disesuaikan secara individu, menawarkan bentuk pembelajaran baharu yang tidak dapat dicapai oleh kaedah pendidikan tradisional. Dalam e-Learning tradisional, personalisasi pembelajaran dilakukan melalui bahan video, tetapi pendekatan ini mempunyai batasan. Contohnya, kesukaran untuk menonton semula video berulang kali dan kekurangan kawalan terhadap tahap kesukaran menyebabkan ramai pelajar berhenti belajar. Masalah ini sebenarnya berpunca daripada had bahan video itu sendiri tetapi sering dianggap sebagai kelemahan daya tahan pelajar atau kekurangan kemahiran pengajar.
Dalam konteks ini, ramai orang cenderung menilai pendidikan berdasarkan pengalaman mereka sendiri. Oleh itu, perbincangan tentang teori pendidikan sering menghasilkan pelbagai pandangan, dan jarang mencapai konsensus. Namun begitu, kajian psikologi pendidikan menunjukkan proses yang jelas untuk mencari kaedah pembelajaran yang lebih baik. Walaupun begitu, ramai yang masih bergantung pada pengalaman pendidikan mereka sendiri, tanpa perspektif yang sistematik, dan berpegang kepada kaedah pendidikan yang subjektif. Ini membawa kepada kebiasaan khas dalam pembelajaran di rumah, yang menjadi titik buta dalam pendidikan.
Di sinilah peranan pembelajaran dalam talian menjadi penting. Penyebaran pembelajaran dalam talian telah membolehkan perkhidmatan pendidikan seperti pusat pembelajaran dapat diakses dari rumah, mengubah amalan pembelajaran keluarga yang sebelum ini tertutup. Namun begitu, ini hanyalah lanjutan kaedah pembelajaran tradisional. Sebagai contoh, selepas munculnya Zoom, batasan masa dan masalah padanan guru serta subjek telah banyak dikurangkan, tetapi isu asas tetap tidak diselesaikan.
Kemunculan generative AI telah membawa harapan besar bahawa pembelajaran yang benar-benar disesuaikan secara individu dapat direalisasikan. Di pusat pembelajaran saya, kami menggunakan generative AI untuk menyediakan bimbingan yang disesuaikan dengan tahap pelajar, malah menyesuaikan bahasa yang digunakan mengikut keperluan pelajar. AI dapat menyesuaikan kandungan dan maklum balas secara masa nyata berdasarkan kemajuan dan tahap pemahaman pelajar, mencegah penurunan motivasi belajar. Dengan AI yang sentiasa memberikan jawapan yang jujur kepada pelbagai soalan, ia mencipta persekitaran yang mudah untuk pelajar bertanya.
Sebelum era di mana AI digunakan secara meluas tiba, adalah penting untuk menyediakan pelajar dengan literasi AI. Ini bermakna guru juga perlu memahami dan memiliki kemahiran untuk menggunakan teknologi AI. Untuk meningkatkan kemahiran penggunaan AI, perlu menyediakan peluang pembelajaran berasaskan penerokaan dalam persekitaran di mana AI boleh digunakan, dan mengasah keupayaan menyelesaikan masalah melalui pengulangan soalan yang mendekati jawapan. Pada Mei 2023, saya memulakan pembangunan aplikasi pendidikan AI “NANDE.” Aplikasi ini dilancarkan pada bulan Ogos dan memenangi Anugerah e-Learning Jepun pada bulan November tahun yang sama. Dalam proses pembangunan NANDE, cabaran utama adalah bagaimana mengawal jawapan segera kepada soalan serta mengurangkan “halusinasi” melalui pengubahsuaian arahan. Akhirnya, kami beralih kepada pendekatan yang membimbing proses, bukan sekadar memberikan jawapan, dan lahirlah aplikasi AI peneman ini.
Pusat pembelajaran saya terletak di Bandar Osaki, Wilayah Miyagi. Tiada universiti berdekatan, dan bandar ini bukanlah persekitaran pembelajaran yang ideal. Walaupun begitu, kami telah melakukan pelbagai cabaran dalam bidang pendidikan ICT, seperti kelas dalam talian, penggunaan Zoom, dan pengenalan kelas pengaturcaraan, dengan tujuan untuk mengelakkan jurang pendidikan walaupun berada di kawasan luar bandar. Sejak tahun 2023, tidak perlu diragui bahawa generative AI telah menyokong usaha ini. Dalam situasi di mana kadar kelahiran rendah dan kekurangan tenaga kerja menjadi masalah serius di Jepun, saya percaya adalah wajar untuk memulakan penyebaran teknologi dari kawasan luar bandar. Pelajar juga semakin menyedari kelebihan AI dan kepentingan keupayaan untuk bertanya soalan. Walaupun masih sedikit yang menyedari perubahan yang dibawa oleh AI, saya yakin ia akan tersebar dengan lebih luas pada masa akan datang.
Masa depan pendidikan dengan AI menjanjikan banyak kemungkinan. Walaupun pembelajaran yang disesuaikan secara individu dapat direalisasikan, dan pendidikan berkualiti tinggi dapat disediakan secara meluas, terdapat kebimbangan bahawa jurang pendidikan akan melebar antara mereka yang menggunakan AI dan mereka yang tidak. Tambahan pula, rintangan terhadap AI dan kurang pemahaman tentangnya juga boleh menjadi faktor jurang pendidikan. Untuk mengelakkan ini, adalah penting untuk mewujudkan persekitaran di mana semua orang mempunyai akses yang sama kepada AI. Namun begitu, pada masa ini, pentadbiran terlalu berhati-hati dan gagal mengikuti perubahan zaman, dan saya merasakan bahawa sekolah tidak sejajar dengan perubahan dalam masyarakat. Oleh itu, daripada menunggu perubahan dalam sistem sekolah, orang dewasa juga perlu belajar. Ini bermaksud, kita tidak boleh menyerahkan segalanya kepada sekolah tetapi perlu membentuk kerangka sosial yang memupuk kemahiran hidup. Perkongsian kesedaran tentang isu ini perlu merentasi sistem pendidikan, termasuk masyarakat luar bandar dan bandar.
Generative AI diharapkan dapat membawa pendidikan yang setara tanpa jurang, tetapi ia juga mempunyai potensi untuk memperburuk jurang. Ini kerana perbezaan dalam akses kepada AI akan berlaku secara semula jadi. Untuk mengatasi jurang ini, kita perlu mengambil langkah aktif untuk mempromosikan pendidikan AI.
Oleh itu, menyediakan persekitaran di mana pelajar dapat belajar berdasarkan minat dan perhatian mereka sendiri adalah kunci kepada pendidikan masa depan. AI akan menyokong proses ini, menjadi alat yang membantu pelajar belajar secara proaktif dan menguasai kemahiran menyelesaikan masalah. Kita perlu menerima perubahan ini dan terus berusaha untuk meningkatkan kualiti pendidikan.
Aprendizaje personalizado habilitado por la IA generativa
¡Cada estudiante resuelve problemas haciendo preguntas repetidamente a la aplicación de IA “NANDE”! Una iniciativa de la academia de aprendizaje “Colorful Gakusha”, que implementa un diseño de aprendizaje adaptado a la era de la IA.
Mitsuru Kato
Graduado de la Universidad de Tohoku. Fundó “Colorful Gakusha” tras el Gran Terremoto de Japón Oriental, impulsando la educación con TIC. En 2023, ganó el 20º Premio Japonés de e-Learning del Ministro de Economía, Comercio e Industria con el maestro de IA “NANDE”. Además, se dedica a la educación teatral, enfocándose en la importancia de las conexiones humanas.
En los últimos años, la enseñanza ha estado transitando de un modelo en el que el maestro transmite conocimiento de manera unilateral a un enfoque donde los estudiantes aprenden de manera activa y autónoma. Este cambio ha resaltado especialmente la importancia del aprendizaje basado en la exploración. Sin embargo, también es cierto que es difícil adquirir conocimientos nuevos de manera efectiva sin una base previa. Aquí es donde entra la IA generativa. Su creciente adopción está transformando fundamentalmente la educación, algo que todos pueden percibir.
La IA generativa permite un aprendizaje personalizado y ofrece formas de aprendizaje que antes no eran posibles con métodos educativos tradicionales. El e-Learning tradicional utilizaba materiales en video para personalizar la enseñanza, pero esta metodología tenía sus limitaciones. Por ejemplo, muchos estudiantes abandonaban debido a la dificultad de repetir los videos y a la falta de control sobre el nivel de dificultad. Aunque estos problemas surgían principalmente de las limitaciones inherentes al material en video, a menudo se atribuían a la falta de paciencia de los estudiantes o a las habilidades insuficientes de los instructores.
Este contexto resalta la tendencia de muchas personas a evaluar la educación basándose únicamente en sus propias experiencias. Por ello, los debates sobre teorías educativas suelen estar llenos de opiniones variadas y rara vez llegan a un consenso. Sin embargo, según investigaciones en psicología educativa, el proceso para encontrar métodos de aprendizaje más efectivos está claramente delineado. A pesar de esto, muchas personas confían únicamente en sus experiencias educativas personales, careciendo de una perspectiva sistemática y aferrándose a métodos subjetivos. Esto ha llevado a la creación de hábitos específicos dentro de los hogares, convirtiéndose en puntos ciegos en la educación.
En este punto, el papel de la enseñanza en línea se vuelve crucial. Con su creciente adopción, servicios educativos como academias de aprendizaje están disponibles incluso en el hogar, mejorando significativamente la naturaleza cerrada del aprendizaje en casa. Sin embargo, esto solo ha extendido los métodos tradicionales. Por ejemplo, aunque el surgimiento de Zoom ha aliviado restricciones de tiempo y problemas de emparejamiento entre profesores y materias, los desafíos fundamentales persisten.
La llegada de la IA generativa ha generado una gran expectativa al abrir la posibilidad de realizar un aprendizaje verdaderamente personalizado. En mi academia, al utilizar esta tecnología, hemos logrado adaptar la enseñanza al nivel de cada estudiante, ajustando incluso el nivel de lenguaje utilizado. La IA ajusta en tiempo real el contenido y el feedback según el progreso y la comprensión del estudiante, evitando la disminución de la motivación para aprender. Además, al responder de manera sincera a cualquier pregunta, crea un entorno donde los estudiantes se sienten cómodos al preguntar.
Por ello, antes de que llegue la era de la utilización completa de la IA, es fundamental preparar a los estudiantes en alfabetización digital relacionada con la IA. Esto también requiere que los maestros comprendan y adquieran habilidades para aprovechar la tecnología de IA. Para mejorar estas habilidades, es esencial proporcionar oportunidades de aprendizaje basado en la exploración en un entorno habilitado por IA, fomentando la resolución de problemas a través de preguntas repetidas y dirigidas hacia la respuesta. En mayo de 2023, comencé a desarrollar la aplicación educativa de IA generativa “NANDE”. Fue lanzada en agosto y en noviembre ganó el Premio Japonés de e-Learning. Durante su desarrollo, enfrentamos desafíos como controlar las respuestas inmediatas a las preguntas y reducir la generación de respuestas erróneas (alucinaciones) mediante la experimentación con prompts. Finalmente, adoptamos un enfoque que guía el proceso en lugar de enseñar respuestas, creando así una aplicación que acompaña a los estudiantes.
Mi academia se encuentra en Osaki, en la prefectura de Miyagi. No hay universidades cercanas, y no se puede considerar un entorno educativo ideal. A pesar de ello, hemos enfrentado diversos retos en el campo de la educación con TIC. Hemos implementado clases en línea, introducido Zoom y establecido talleres de programación, con el objetivo de construir un entorno de aprendizaje que evite disparidades educativas incluso en áreas rurales. Desde 2023, no cabe duda de que la IA generativa ha impulsado significativamente estos esfuerzos. Con la disminución de la población infantil y la escasez de recursos humanos como problemas graves en Japón, creo que es inevitable que las innovaciones tecnológicas surjan desde las regiones. Los estudiantes también han comenzado a darse cuenta de los beneficios de la IA y de la importancia de hacer preguntas. Aunque pocas personas son conscientes de los cambios que trae la IA, estoy seguro de que esta tendencia se expandirá rápidamente.
El futuro de la educación con IA tiene un potencial inmenso. Mientras que el aprendizaje personalizado y la educación de alta calidad se vuelven ampliamente accesibles, existe la preocupación de que la brecha educativa entre quienes utilizan y quienes no utilizan la IA se amplíe. Además, la resistencia o falta de comprensión hacia la IA puede convertirse en otra causa de desigualdad educativa. Para evitarlo, es crucial crear un entorno donde todos tengan acceso equitativo a la IA. Sin embargo, la administración actual es demasiado cautelosa, rezagada frente a los tiempos, y las escuelas parecen desvinculadas de los cambios sociales. Por lo tanto, en lugar de esperar cambios en las escuelas, es necesario que no solo los maestros, sino también los adultos en general, aprendan. Esto implica que no se debe delegar completamente la responsabilidad a las escuelas, sino que se debe construir un marco social integral que fomente la capacidad de adaptación y resiliencia.
La IA generativa está llamada a proporcionar educación equitativa y sin desigualdades, pero también tiene el potencial de aumentar las disparidades, ya que inevitablemente surgen diferencias entre quienes la utilizan y quienes no. Para prevenir estas brechas, debemos trabajar activamente en la difusión de la educación basada en IA.
Por ello, crear un entorno donde los estudiantes puedan aprender según sus intereses y curiosidades será clave para el futuro de la educación. La IA puede apoyar este proceso, sirviendo como una herramienta que permite a los estudiantes aprender de manera autónoma y desarrollar habilidades para resolver problemas. Debemos aceptar este cambio y continuar trabajando para mejorar la calidad de la educación.