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冒険家の皆さん、今日もラクダに揺られて
灼熱の砂漠を横断していらっしゃいますでしょうか。
本日は2023年の3月31日、インドでは午前8時30分を回ったところですね。
今日も音声配信、むらスペを始めさせていただきたいと思います。
どうぞよろしくお願いします。
今日はですね、いつもと違ってボカローっていうね、
あれも使いながら録音しています。
今まではパソコンにインストールされたレコーディングのツールを使っていたんですが、
もっと皆さんが気軽に使えるレコーダーのですね、
それを僕も日常的にちょっと使ってみたいと思いまして、
ボカル、ボカル、ボカローかな、ボカルですよね。
それを使って今日は録音しております。
今日はですね、今日お話ししたいのは、
マットミラーさんのAI for Educatorsですね。
教育者のための人工知能っていう、この本の第4章の中から、
この第4章っていうのはですね、
サブタイトルが、第4章のタイトルがですね、
第4章のタイトルが、人工知能が授業と学習を支援する30の方法、
っていうそういうタイトルなんですけど、
そのうちですね、最初の1から10まではおとといですね、
ご紹介したので、今日は11から20までね、
そこをご紹介してみたいと思います。
でですね、まず最初の11番なんですけど、
AIですね、人工知能を利用して、
人工知能を利用して、パーソナライズドラーニングですよね、
個別化学習、個別学習の体験をカスタマイズする、
ということが挙げられています。
僕もこれも本当にかなり重要な、
人工知能の機能のうちの一つだと思います。
今日ご紹介する10個の方法の中には、
それほど僕はあんまりピンとこないのもあるんですけど、
これは本当にとても大事だと思いますね。
ちょっとじゃあ、そこの一部を日本語に翻訳してみますね。
人工知能は学生のニーズや能力に応じて、
教材や学習ペースを適用させることで、
学生に適した個別の学習体験を作り出すために、
使用することができます。
これは学生のパフォーマンスに基づいて、
教材を調整する適応型学習、アダプティブラーニングですよね。
適応型学習ソフトウェアを使用することによって、
実現できますというふうに書いてありますが、
でもこれは、実はこのChatGPT自体がかなり、
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アダプティブ、適応型学習の機能を持っています。
例えば、説明するレベルを変えたりとか、
読まなければいけないテキストの長さを調整したりとか、
そういうこともかなり細かくカスタマイズすることができます。
それから次、12番ですね。
12番は、僕が一番ピンとこなかったのは実はこれです。
人工知能を使用してグループワークを支援する、
というふうなのが12番目に書いてありますね。
これ、マットミラーさんはあんまり違和感なく引用しているので、
この本の作者のマットミラーさんにとっては、
それほど違和感ないんだろうと思うんですけど、
ちょっと引用してみますけどね。
これは実際にチャットGPTが自分で説明した方法だということで、
今、私っていうのはチャットGPTのことです。
私はグループごとにタスクを割り当て、進捗状況を追跡し、
彼らの仕事の品質にフィードバックを提供し、
改善方法を提案することでグループワークを支援することができます、
というふうに書いてありますね。
これが具体的にはどんなプロンプトを与えるとこれが可能なのかは、
ちょっと僕は今のところピンときていないですね。
それと、この本にも具体的なすぐにそれができるプロンプトというのは
明記はされていないので、ちょっと僕もやってみることができていないので
よくわかりません。
次、13番ですね。これは本当に面白いところだと思いますが、
人工知能で独自の視点を提供するというのが13番目ですね。
これは例えば歴史上の人物とか、あるいは独自の視点を持つ人が
どういうふうに考えたり質問に答えたりするかを知りたいときに
これを使うということですね。
これはジョニーフランクという人がツイッターで共有していた
ということなんですけど、哲学の授業で反論を作るために
このチャットGPTを使ったと。
それから宗教学の授業で仏教の僧侶の面接者としても使ったことがある
というふうに書いていますね。
なので、普通の先生とかビジネスマンとか、よくある視点ではなくて
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普通では話せないような人になってもらって
そしてその視点でこのチャットGPTに話してもらうということができます。
ですから、僕がよく使うのは
ヒンディ語の先生として振る舞ってくださいとか
そういうことを言うと、僕の質問に答えやすくなります。
なので、チャットGPTにあなたはこういう役です
というふうにお願いすることで こういうことが可能になるわけですね。
次は14番ですね。
これは先日、おととい紹介したやつに ちょっと似てるのもあったんですけど
14番、人工知能を使用して忘れられない方法で
学習に応用するということですね、人工知能をね。
これはツイッターでダナっていう人が 書いていたことなんですけど
例えばトピックを決めてそれをラップにしてもらうと
このトピックについてラップを作ってくださいというふうにやると
それに対してその出てきたテキストについて 自分たちでオリジナルのビートを加えて
実際にパフォーマンスとかしたんだと思いますね。
次は15番ですね。
これも例えば社会とかの授業とか あるいはもっとプロジェクトワークみたいな
そういうところには役に立ちそうな 感じがする方法です。
14番、15番ですね。
人工知能を使用して学習者たちが 世界に変化を起こすのを支援するということですね。
でですね、これちょっと面白いなと思ったのは
これ誰だったかな。
これもツイッターか何かだったのかな。
ちょっとこれも引用してみますね。
ある生徒が昨年の社会的起業家プロジェクトを したということですね。
それでチャットGPTに対して問題解決の欠陥を すべて見つけるように頼んだというわけですね。
そしたら実際にいろいろ欠陥を見つけてくれて そのリストを使ってそのプロジェクトをもう1回デザインして
このプロジェクトはどういうものかというと
おじいちゃんとおばあちゃんが 孫とのつながりを促すという
そういうプロジェクトだったらしいんですけど
そのプロジェクトを構築することができた というふうにあります。
これは面白いですね。
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プロジェクト自体をアップロードして
そこから良くないところ、欠陥を 見つけてもらうこともできるということですね。
これもしかしたら教案とかを先生の場合は 教案をアップロードして
これで何か問題ないですかみたいなことを チャットGPTに質問するという
そういう使い方とかもできるかもしれません。
もしかしたらね。
次は16番です。
16番は人工知能を使用して説得力のある 文章を書くのを支援するということになっていますが
でもこれは実際の文章自体を 支援するということではなくて
例えば短編映画の脚本とかですね。
そういうものを書くときに
例えば背景の音楽とかですね。
それから画像とかビデオとかそういうものを チャットGPTに聞いてみるということです。
それらを使って多分ナレーションという 意味だと思うんです。
脚本ですからね。
ナレーションとか俳優さんの セリフとかだと思うんですけど
それにもっと説得力を持たせる ということなんだと思います。
しかも人工知能にどうして こういうものを使ったんですかというふうに
そういうふうに尋ねることも できると言っていますね。
次は17番でこれも語学の教師にとっては 非常に重要な方法だと思います。
17番は人工知能を使用して語彙力を 向上させるということですね。
これもTwitterのアイディアだそうですけど
IbEnglishGuyという人ですね。
その人がまず学習者が作文を書くと
それをチャットGPTとかの人工知能の アシスタントにコピー&ペーストして
それで語彙ですよね。
ボキャブラリーを向上させるように お願いするということですね。
そして実際のチャットGPTが出してきたテキストと
元のテキストとどこが違うかを観察して
それについてリフレクションすると 帰り見てみると。
それが語彙力を向上させるということですね。
自分の作文をチャットGPTに見てもらって この語彙を向上させてください
というふうにお願いするわけですね。
次は18番ですね。
これもさっきの適応型学習に ちょっと似ているところですけど
それにも関係してくるところなんですけどね。
これもTwitterのAlona Feischさんという人かな。
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その人が書いていることを Matt Millerさんが引用していますね。
例えば何かの説明をするときに
ちょっとタイトルそのまま読んでみますね。
18番は人工知能に様々なレベルの定義を 尋ねるということですね。
教育ですから物事を教えるときに 一つの概念の定義というものを
説明しなければいけないということは 時々あると思います。
というかよくあると思いますね。
そういうときにこのAlona Feischさんという人は
5歳の子供に説明するようにチャットGPTに お願いしたというんですね。
そうしたらご本人が自分で説明しようとしていた方法よりも
少しいい方法が書いてあったということです。
それから19番ですね。
19番は人工知能に様々な声でテキストを尋ねる。
これは要するにAsk AI for Text in a Variety for Voices
というふうにそのまま書いてあるんですけど
でも実際にはこれはTTS Text to Speechではないので
もう本当にテキストだけが変わるだけですね。
要するに文字が変わるという文章が変わるだけです。
実際にどういうことをやるかというと
例えばこのマットミラーさんがチャットGPTに
犬は猫よりも優れているという趣旨に対して
アメリカの大統領のバラック・オバマのように
返答するようにお願いしたというふうに書いてあります。
実際にそのときにチャットGPTが返事をしたテキストが
この本にはかなり書いてありますけどね。
で、どうしてこれがバラック・オバマっぽいんですか
というふうに聞いたら、それはこういう理由で
こういうふうになってますというのも
チャットGPTは教えてくれるそうです。
次は最後ですね、一番最後です。
これも作文のところなんかでかなり利用できる
使い方だと思いますけど、20番ですね。
人工知能に学習者の作品に対するフィードバックを
尋ねるというのがありました。
これは学習者ではなくてマットミラーさんが
自分のブログ記事の一つをこのチャットGPTにコピーして
どう改善できるかというのを単にそれを尋ねてみたと。
そうしたらいくつかのフレーズを変えたりとか
それからもっと例を追加するとか
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あるいは短い段落に分けるとかですね
そういう改善案を5つもリストで出してくれたというふうに
言っています。
なのでこういうふうに作文を改善してもらうというのも
このチャットGPTが本当にこういうのは得意なやり方の
一つなのではないかと思いますね。
それでは今日はこのマットミラーさんの
教育者のための人工知能の第4章ですね。
授業と学習をサポートするための30の方法のうちの
11から20までをご紹介しました。
皆さんももしご質問とかありましたらお気楽に
どうぞよろしくお願いします。
それでは本日も良い1日をお過ごしください。
そして冒険は続きます。
