Neighbuddyの概要と効果
今回はですね、京都芸術大学が開発した学習特化AI、「Neighbuddy」について掘り下げていこうと思います。
はい、情報源は、このNeighbuddyが学生の学習体験をどう変えているかっていう記事ですね。
これ、あのmiiboっていう会話AIのプラットフォームを使ってるんですよね。
そうですね。企業がチャットボットを作る時によく聞く名前ですけど、教育現場でというのは面白いですね。
ええ、そこが興味深いところで。
で、パイロット導入の結果がこれがまたすごくて、
なんとですね、85.9%もの学生が今後も使いたいって。
85、それは高いですね。
ですよね。単なるQ&Aボットじゃない、その理由を探っていきたいなと。
なんか学習科学に基づいた対話がポイントみたいなんです。
なるほど。教育現場だとやっぱり学生一人一人の分からないにどう寄り添うかとか、そのモチベーションをどう維持するかっていうのは常に課題ですからね。
うん、確かに。このNeighbuddyはAIを使ってそこに取り組むっていう、まあ新しい試みと言えそうですね。
まさにそうなんです。このNeighbuddy、学生自身の授業ノートと連携するらしいんですよ。
へー、ノートと。
はい。それで復習を手伝うのはもちろん、なんかもっと知りたいって思った時に探求をサポートしたりとか。
あー深掘りですね。
そうそう。学んだことを整理して自分の言葉にする手伝いも、まさに学びの相棒っていう。
なるほど。相棒ですか。重要なのはただ情報をポンと渡すんじゃなくて、その雑談みたいな気軽なやりたりから自然と学びにつなげたりとか。
あー、雑談から。面白いですね。
あとは学習科学、アクティブリコールとか感覚反復とかメタ認知とかそういうのを取り入れて。
はいはい。
学生が自分でこうやって学べばいいんだって気づけるようにこう促してる感じなんでしょうね。
なるほど。
あとこれ結構大きいと思うんですけど、質問することへの心理的なハードルを下げる工夫。
あーそれはありますね。なんかこう処方的なこと聞きにくいなとか。
そうそう。あなたも何か新しいことを学ぶとき、最初の質問ってちょっとドキドキしません?
しますします。すごくよくわかります。
ですよね。そこをAIがうまくサポートしてくれるのかもしれない。
その工夫の結果がさっきの数字にも出てるんでしょうね。
継続利用規模85.9%もすごいですけど、使えなくなると困るって学生がなんと半数以上。
半数以上?
え、56.2%だそうです。
それはもうなくてはならないツールになってるってことですね。
そうみたいですね。学生の声としてラフに話しかけられるとか、他のAIより寄り添ってくれる感じが強いとか。
ほう、寄り添ってくれる。AI相手にですか?
ええ。あと話した内容を整理してもらって、自分の考えを客観視できたなんて声もあるみたいです。
学習プロセスの可視化と評価
なるほどね。寄り添ってくれるって感じさせるのはその対話設計の妙なんでしょうね。
ほんとですよね。
教員の吉田大作純教授のコメントも興味深いですね。
はい、ありましたね。
学生が自分の関心とか疑問をネイバディとの対話を通じて深めていく様子が見られたと。
うんうん。
さらにここが重要だと思うんですが、今までなかなか捉え切れなかった授業外の学習。
ああ、家での勉強とか図書館とか。
そういう活動がAIとの対話ログである程度可視化されるようになったんだと。
なるほど。記録が残るわけですね。
ええ、それによって学習プロセスそのものを評価できる可能性に言及してるんです。
プロセスを評価ですか。それは新しい視点ですね。
そうですね。具体的にどう評価につなげるかはこれからの課題でしょうけど、教育評価の在り方自体を変えるかもしれない大きな可能性を感じますね。
なるほど。つまりAIが単なる便利ツールじゃなくて、その学びをもっと対話的に一人一人に最適化された豊かなものへと変えつつあるってことですね。
ええ、そういうことだと思います。
普段はカスタマーサポートとかで聞くmiiboみたいな技術が教育の場でこんな価値を生むっていうのはこれは本当に注目すべき点ですね。
まさに今回の事例ではっきりしたのは、miiboみたいな会話AI技術もちゃんと教育現場のニーズに合わせて設計して導入すれば、
学生が一人で黙々とやるちょっと孤独な学習を対話を通じて深めていく、もっとインタラクティブな学習に変えられる力があるってことですよね。
京都芸術大学のネイバディの成功はその可能性を具体的に示してくれたと。
そうですね、このプロジェクトを今も100名くらいの学生と検証を続けているらしいです。
まだ続いてるんですね。
はい、今後は他の教育機関とか研究者とも連携していく予定だそうです。
なるほど、広がり性ですね。
さて最後にですね、ちょっと皆さんと考えてみたいことがあるんですが。
はい、何でしょう。
情報源の記事で触れられていた点です。
AIとの対話で授業外学習が可視化され評価できるようになったという話。
ああ、学習プロセスの評価ですね。
ええ、これまでは結果、つまりテストの点数とかレポートが主だった評価対象が、その過程、プロセスも評価されるようになる。
これはより公平で多角的な学生理解につながるかもしれませんよね。
確かに頑張りが可視化されるのは良い面もありそうです。
一方で、それは学習に関するあらゆる行動、AIとの対話内容とか学習時間とかがデータとして記録されて、
ある意味常に評価されたり、もしかしたら監視されたりする環境にもなりかねない。
ああ、なるほど。それはちょっと考えちゃいますね。
ええ。あなたはこの新しい可能性、つまり学習プロセスのデータ化と評価についてどんなメリットを感じますか。
そしてどんな懸念を覚えるでしょうか。
ちょっと考えてみていただけると嬉しいです。
