AIによる指導の差別化

キャロル・アン・トムリンソンが説明する差別化された指導では、コンテンツ (生徒が何を学ぶか、または生徒がそれにどのようにアクセスするか)、プロセス (生徒がそれをどのように理解するか)、成果物 (生徒が学習をどのように示すか)、学習環境の 4 つの要素が調整されます。教師は準備状況、興味、学習プロフィールに基づいて区別します。 AI は、テキストの平準化、足場の生成、段階的な練習の作成など、コンテンツとプロセスに最も自然に適合します。 Diffit などのツールはこのために構築されており、テキストまたはトピックを取得し、語彙リストと質問を含む選択した読解レベルのバージョンを作成します。一般的なチャットボットは、明確なプロンプトを使用して同様の作業を実行できます。手書きで 3 つのバージョンの朗読を書くと一晩かかる場合があるため、時間の節約は現実的です。主なリスクは水がなくなることです。主要な概念を削除したり、正確な語彙を曖昧な言葉に置き換えたりする簡略化されたテキストは、一部の生徒にとって、同じ学習への別のルートを提供するのではなく、学習する内容が少なくなります。優れたレベルのバージョンでは、核となるアイデアや重要な用語が保持され、定義、短い文、ビジュアルなどのサポートが追加されます。 2 番目のリスクは固定追跡です。同じ生徒が常に最も簡単なバージョンを取得すると、期待は下がります。最近の証拠に基づいて再割り当てされる柔軟なグループ化により、これを回避できます。足場とは、1976 年にウッド、ブルーナー、ロスによって導入された用語で、しばしばヴィゴツキーの近位発達領域に関連付けられており、能力が成長するにつれて取り除かれる一時的なサポートを意味します。 AI によりサポートを簡単に追加できますが、教師はサポートをフェードアウトすることも計画する必要があります。よくある誤解は、差別化とは、視覚学習者や聴覚学習者などの「学習スタイル」に指導を一致させることを意味するということです。パシュラー氏らによる 2008 年のレビューでは、教育と学習スタイルを一致させると成果が向上するという証拠はほとんど見つかりませんでした。差別化は、学生が現在理解していることの準備と証拠に基づいて行うのがよいでしょう。