教育における AI

学習目標とシステムの役割を定義します。ヒント ジェネレーター、ライティング アシスタント、評価スコアラー、登録ツールは、学習者にさまざまな影響を与えます。重要な箇所では学習者自身の推論を見えるようにし、教師の判断を説明のつかない予測に置き換えないようにしてください。現実的な学習者、タスク、言語、アクセシビリティのニーズを考慮して評価します。フィードバックが正確で、有用であり、適切に挑戦的であるかどうかを確認します。単にチャットに費やした時間だけでなく、学習やタスクの完了を長期にわたって測定します。回答が早すぎるシステムでは、アクティビティが作成するように設計された実践が減ってしまう可能性があります。生徒の情報を保護し、プロンプト、作業、録音がどのように処理されるかを伝えます。ユネスコのガイダンスでは、教育と研究における人間中心のアプローチ、データプライバシー、年齢に応じた使用、倫理的検証が推奨されています。これらの原則を普​​遍的な法的証明として提示するのではなく、実際の製品と管轄区域に適用してください。教師と学習者に修正パスを提供します。結果的な決定を自動化された出力に依存する前に、生成された素材にラベルを付け、ソースの証拠を保存し、対応策をレビューします。