デジタルレディネスをサポートする AI 教育
人工知能 (AI) は、現在製造されているほとんどすべての電気製品、デバイス、自動車の性能や機能を向上させます。生徒は、現在そして将来的に成功を収めるために、AI とその関連テクノロジーを理解および管理することを学ぶ必要があります。
生徒は、責任を持って効果的にテクノロジーを使用できるように、デジタルスキル、知識、理解を習得する必要があります。「デジタルレディネス」という言葉は、生徒が将来に備えるためのスキルセット、ツールセット、マインドセットを組み合わせたものを表します。
現在の幼稚園児から高校生までの生徒たちが社会人になる頃には、現在も今後数年も、AI、機械学習、データ分析、その他のコンピューター・サイエンスの専門分野のスキルを持つ従業員に対する需要が増え続けるでしょう。世界経済フォーラム1 は、AI だけで、2025年までに 9,700 万人の新規雇用が創出される可能性があると予測しています。
生徒のデジタルレディネスと将来の成功をサポートするために、教育者は AI の概念を紹介し、AI のユースケースを示し、生徒が AI の倫理を取り巻く問題を理解できるようにする必要があります。このような学習は、小学校低学年から始めることができ、中学・高校時代に高度なスキルを身につけるための基礎となります。
AI の概念の紹介
進化する雇用市場に向けて生徒に適切な準備をさせるために、小学校の教育者と学校は、教育における AI と生徒の関わりを増やすようサポートすることができます。
生徒の現在の能力に合わせた授業を行い、実践的な学習体験を組み込むことで、教育者はこの高度に洗練された高度なテクノロジーをわかりやすく説明し、データ主導の未来に向けて生徒に準備をさせることができます。AI のスキルと理解は、最年少の生徒であっても、魅力的で実用的なカリキュラムに組み込むことができます。
多くの、またはおそらくほとんどの生徒は、コンピューター・サイエンスの分野に進学したりキャリアを積んだりすることはないでしょう。それでも、AI を理解することは、彼らの将来の成功に役立ちます。
世界経済フォーラムのレポートによる報告:2
雇用主が 2025年までに注目されるようになると見ている上位のスキルとスキルグループには、批判的思考力と分析力、問題解決力およびアクティブラーニング、レジリエンス、ストレス耐性、柔軟性などの自己管理スキルが含まれます。
AI 教育は、たとえコードを 1 行も書かない生徒であっても、AI のアプリケーションを探索し、AI における社会的影響や倫理を分析することで、批判的思考を促進し、感情的な知性を育むことができます。
AI の認識
コンピューター・サイエンスの教育者と AI の実践者が主催するイニシアチブ AI4K12 によると3、すべての生徒が AI について理解すべき 5 つの大きな考え方は次の通りです4。
- 認識: コンピューターはセンサーを使用して世界を認識します。
- 表現と推論: エージェント (アルゴリズムなど) は、世界の表現を管理し、推論に使用します。
- 学習: コンピューターはデータから学ぶことができます。
- 自然なインタラクション: 知的エージェントが人間と自然に対話するためには、さまざまな種類の知識が必要です。
- 社会的影響: AI アプリケーションは、ポジティブな意味でもネガティブな意味でも社会に影響を与える可能性があります。
これらの 5 つの概念は、どの学年でも発達段階に応じた方法で伝えることができます。AI4K12 イニシアチブは、米国の幼稚園児から高校生までの学年で AI 教育のための全国的なガイドラインの確立とリソースの共有を目指しています。
実践的な学習による AI の構築
中学・高校では、生徒は実践的な学習に取り組むことができるようになります。
レッスンプラン、アクティビティー・ガイド、専門能力開発プログラムなどのリソースは、インテル® Skills for Innovation から教育者向けに提供されています。さらに、サンプル・プロジェクトとレッスンはインテル® Future Skills のサイトでご覧いただけます。
これらのリソースやガイドラインは、最も基本的な入門レベルから大学準備コースやアドバンスト・プレイスメントまで、教育者や生徒が AI やデータサイエンスをコンピューター・サイエンスのコースやクラブに統合するのに役立ちます。
AI の倫理
AI 対応のプログラムやツールは非常に有益ですが、テクノロジーが害を及ぼす可能性もあります。AI のアルゴリズムや基礎となるデータが、偏見をもたらしたり、個人のプライバシーを侵害したり、その他の人権を損なうような方法で導入されると、倫理的な問題が発生します5。
AI の倫理に関するディスカッションやワークショップは、どの学校のカリキュラムにも追加できる貴重なものとなりえます。この分野の研究は、コンピューター・サイエンスのラボと同様に、哲学や社会科の授業にも適しています。
ただし、コンピューター・サイエンスを学ぶ生徒が AI の倫理問題に取り組む際には、自分の考えをコードで表現するだけでなく、クラスのディスカッションやエッセイでも表現することができます。
別のアプローチは、個人またはグループ・プロジェクトとして、生徒に独自の倫理ガイドラインや実施戦略を開発させることです。
インテル® AI For Youth
AI モデルを構築する実践的な実験は、高校生に最も適しているかもしれません。インテル® Digital Readiness の取り組みの主要プログラムであるインテル® AI for Youth プログラムは、若者を AI の技術的・社会的スキルで包括的に支援する、実践的なプログラムの成功例です。
学齢期の参加者は、データ、自然言語処理、コンピューター・ビジョンなど、AI の概念を導入して、社会的に意義のある独自の AI プロジェクトを作成します。
このプログラムは現在多くの国で利用可能であり、問題解決のスキルを磨き、創造的思考を育むために、AI 倫理、プライバシー、潜在的な偏見に関連するトピックが含まれます。
教育における AI に適したデバイスの選択
適切なデバイスは、生徒のデジタルレディネスをサポートし、高等教育や将来のキャリアに備えることができます。たとえ生徒がコンピューター・サイエンスの学位を取得しなくても、日常生活における AI の位置づけを認識する能力を身につけていれば、進化する労働環境に参入するための準備が整います。
AI を教える際には、最小限の待ち時間でかなりのワークロードを処理できるデバイスを生徒に与えることが重要です。生徒は、AI のユースケースを評価して AI モデルを構築したり、大容量のオーディオやビデオのデータを分析したり、処理能力を必要とするその他のタスクに取り組みます。
また、管理性も、教室で AI に対応できるデバイスを決定する上で重要な要素となります。
例えば、インテル® vPro® Enterprise for Windows 搭載のインテル® Core™ Ultra プロセッサー・ファミリーは、IT 担当者が生徒の自宅にあるデバイスを遠隔で修理するこを可能にします。これにより、学校区の IT スタッフは生産性を向上させ、移動にかかる時間を短縮することができます。
アウトオブバンド管理ツールももう一つの重要な管理機能です。インテル® アクティブ・マネジメント・テクノロジーなどのツールを使えば、OS の問題やハードウェアの問題が発生していても、IT スタッフはデバイスにアクセスして問題を解決することができます。
デジタル世界で生徒が安全に過ごせるように、インテルは、5 歳から 18 歳までの子供たちにインターネットを安全で責任を持って使用する方法を教える子供のためのオンライン・セーフティー・プログラムを提供しています。