- 学ぶことを学ぶというメタスキルが、AI の加速の鍵として浮上しています。
- ハサビス氏は、不確実な10年間に備えて継続的かつ適応性のある学習を提唱している。
- Google は、ガイド、視覚化、評価を行う教育機能によって Gemini を強化しています。
- スペインの学生はすでに AI を広範に使用していますが、教師のトレーニングと責任ある使用が早急に必要とされています。
人工知能の拡大の真っ只中、ある考え方が広まりつつあります。 学ぶ能力 学習者や仕事に就く人にとって、決定的なスキルとして浮上しつつあります。知識を蓄積するだけでなく、 技術の変化のペースが追いつかないときに、技術の取得方法を調整する.
このアプローチは、学術的な議論とテクノロジー業界の両方で注目を集めています。この分野の第一人者であるデミス・ハサビス氏は、変化は絶え間なく起こり、 それは必要だろう 職業生活を通じての継続的なリサイクル一方、Google などの企業は、すぐに回答を提供するだけでなく、学習をサポートする AI 教育ツールを強化しています。
学ぶことを学ぶことがなぜ変化をもたらすのか
アテネでのスピーチで、タンパク質構造予測の進歩により2024年のノーベル化学賞を受賞したディープマインドのディレクターは、 AIの進化により、近い将来を予測することがより困難になっているこの不確実性に直面して、 メタスキルを開発する —自分の学習を整理し、アイデアを結びつけ、注意を最適化する方法を知る— 最高の命の恩人になることができる.
ハサビス氏は、今後10年ほどで汎用的な情報システムが登場し、 前例のない繁栄 同時に、管理すべきリスクも伴う。実際的な結論は明らかだった。数学、科学、人文科学といった古典的な分野と、 適応型学習戦略.
教室におけるAI：応答からサポートまで
教育界はすでにこの変化を経験している。 演習を解くアシスタント 瞬時に体重が増えるモデル プロセスを導き、反省を促す学生が結果だけでなく理由も理解できるように、手順を細分化して代替案を提案します。
この変化は、学習方法を学ぶという考え方に合致しています。 研究を構成するサポート ヒント、ガイド付きの再読、段階的なフィードバックなどを通して、概念を定着させ、新しい文脈に応用するのを助けます。目標は、手抜き学習ではなく、習熟度の向上に合わせて生徒の自主性を高めることです。
Googleが教育AIで提案するもの
Googleは、Geminiを特に教育的な視点で強化しました。同社によると、開発は教育者、神経科学者、教育専門家と協力し、 学習科学の原則 経験上。
注目すべき機能には、 ステップバイステップで伴う最終的な解決策を提供するのではなく、中間の質問をし、生徒のレベルに合わせて説明を調整し、生徒が自分の判断で先に進めるように支援します。
もう一つの改善点は、 視覚的なアポヨス。 システム 複雑な概念を明確にするために、必要に応じて画像、図、ビデオを回答に統合します たとえば科学では、内容の空間的または時間的な理解を促進します。
さらに、それは組み込まれています 試験対策のための実践的なツール： パーソナライズされたテストとガイド インタラクティブなクイズ 授業資料や過去のパフォーマンスから作成されます。以前は数時間かかっていた要約の作成が、今では数分で完了し、詳細度を調整できるオプションも用意されています。
学生の実際の使用状況：スペインとヨーロッパのデータ
学生の間でAIツールの導入はすでに大規模に進んでいます。人工知能と雇用可能性に関する調査では、その数字は約 ユーザーレベルでの使用率は65% 一方、Google が 7.000 人のヨーロッパの XNUMX 代の若者を対象に行った調査では、XNUMX 分の XNUMX 以上が学習のために毎週スマートフォンを使用していることが示されています。
好みの点では、ONTSIのデータによると、スペインで生成AIを使用する人の中で、 ChatGPTは約83%を占める 利用者数。CISによると、人口の約41%が過去XNUMX年間に少なくともXNUMX回はこのツールを利用しており、これはこれらのサービスの標準化を示すもう一つの兆候です。
責任ある公平な使用の条件
実際には、教育上のメリットはこれらのテクノロジーの使い方に左右されます。家族や教師がテクノロジーの使い方を指導し、テクノロジーが 学習を貧弱にする近道 むしろ、より良い思考、推論の検証、スキルのトレーニングのサポートとして機能します。
そこには二つの根本的な前線がある。 教師のトレーニング 明確な教育的・評価基準をもってAIを教室に統合すること。一方で、 ツールへのアクセス格差が拡大せず、教育制度が求める機会均等が保証されるよう努めます。
また、より広範な社会的議論も必要となる。市民がAIの個人的な利益を認識しなければ、不信感は高まるだろう。だからこそ、AIの進歩は 具体的な改善 不平等や緊張を避けるため、大企業だけに集中しないようにする必要があります。
雇用と継続教育への影響
テクノロジーの加速により、柔軟なトレーニングパスの設計が求められています。専門分野の知識と 転用可能なスキル —学ぶための学習、批判的思考、コミュニケーション、データ管理— により、タスクが変わったり新しい職業が生まれたりしても再訓練が可能になります。
流行り廃りではなく、この合言葉は実用的です。自分自身をアップデートするための時間を確保し、AIを活用してギャップを診断し目標を設定し、 勉強を習慣にするこのアプローチでは、AI ツールは機能を置き換えるのではなく、機能を追加します。
浮かび上がる情勢は、言説と実践を結びつけている。科学界のリーダーたちは不確実な未来に備えてメタスキルを求めており、学生たちはすでにAIを大規模に活用し、大手テクノロジー企業は教育ソリューションを微調整している。この展開が、 より良く、より自律的に学ぶ教師のサポートと明確なルールにより、進捗状況を共有できます。
私はテクノロジー愛好家であり、その「オタク」の興味を職業に変えています。私は 10 年以上、純粋な好奇心から最先端のテクノロジーを使用し、あらゆる種類のプログラムをいじくり回してきました。現在はコンピューター技術とビデオゲームを専門にしています。これは、私が 5 年以上、テクノロジーやビデオ ゲームに関するさまざまな Web サイトに執筆し、誰にでも理解できる言語で必要な情報を提供することを目的とした記事を作成しているためです。
ご質問がございましたら、私の知識は Windows オペレーティング システムから携帯電話用の Android に関連するあらゆるものまで多岐にわたります。そして、私はあなたに対して、いつでも喜んで数分を費やして、このインターネットの世界であなたが抱いている疑問を解決するお手伝いをしたいと考えています。