【AI x 教育】教育におけるAI活用事例を紹介

2020年03月03日

AI x 教育とは?

AI x 教育(教育におけるAI)は、研究や開発、実装が進む分野です。小学校から高校までの教育課程では、知的学習支援システムやスマート学習コンテンツの活用が始まっています。この技術は、結果の分析による弱点の発見、新たな課題の設定、アドバイスの提供などを行います。

大学では、学生がノートを取ったり教師が授業概要をまとめたりする際に音声認識システムが役立っています。音声アシスタントは、スケジュールや次の試験について学生に情報を提供します。管理タスクや採点を自動化するAI技術も絶えず開発が続いています。また、企業では、変化する作業環境に社員が適応できるように、自動化されたAIシステムを用いた研修、教育が行われています。

この記事では、現在活用されているいくつかの技術例に挙げて、教育におけるAIについて見ていきましょう。どのようなものか、どこで利用されているのか、そしてその裏にあるAIデータと機械学習モデルについてご説明します。 

 

学習支援システム

学習支援システムとは、個別指導のAI版であり、AIが人間の家庭教師の役割をします。人間の家庭教師のように生徒の間違いを認識し、正しい答えを教え、ニーズや弱点に応じて今後の学習内容をカスタマイズするのが理想です。学習支援システムを実装することで、より多くの生徒が個別学習システムにアクセスし、一人一人のニーズに合った指導を受けることができます。このようなことは、AIシステムの実装なしには難しいでしょう。

学習支援システムは、学習トピック内のモジュール専用にアノテーションを付けたデータベースを利用します。これには、解答例、誤答例、生徒の進歩に関する統計的データ、難易度そして関連トピックなどが含まれます。まず生徒が問題を解くと、システムが生徒の解答をデータベースと比較し、必要に応じて解答を修正します。そして、生徒が学習を進めるにつれ、進捗に基づいてフォローアップ用学習や個別資料を推薦します。生徒が知的学習支援システムを利用するほど、データベースが拡充し、人間が微調整することでより正確かつ適切に指導できるようになります。 

 

音声認識によるノートのとり方

音声認識技術によって、教室で自動的にノートを取ることが可能です。これによって、学生はノートの取り方に気を取られず、講義を聞くことに集中できます。教師にとっては、クラス終了時の講義要約を準備するのが楽になるだけでなく、学生の質問から自然発生的に生じた議論を簡単に記録しておくことができます。

音声認識技術は、アノテーションを付与した音声サンプルに依存しています。これらの音声サンプルは多くの場合、より小さなデータ片(音素)に分割され、機械学習モデルが、聞いたものを理解し音声を正確に書き起こせるようにしています。音声認識システムは、多様な音声入力に対応する大規模なデータセットがある場合、最もよく機能します。これには年齢、性別、人種の多様性も含まれます。

 

音声アシスタント、チャットボット

音声アシスタントやチャットボットは、自動化された対話システムを用いて学生や教師が容易に情報にアクセスできるようにします。大学では、課題の提出日や授業の場所、試験日に関する学生の質問にチャットボットが回答します。学生が即座に回答を得られるだけでなく、大学の職員も繰り返し同じ質問に答える必要がなくなります。

チャットボットは、使用用途に適したトレーニングフレーズを基に学習します。上の事例で使用される学習用テキストデータはおそらく、一般的な問い合わせや発言に関連する質問・回答の対話コーパスになるでしょう。これには、質問に対する回答だけでなく、質問の様々な言い回しも含まれます。一方、音声アシスタントは、対話を中心とした同様の音声データが必要です。

 

文章解析、コンテンツ要約

コンテンツ要約とは、論文や書籍を要約する技術を包括する用語です。この技術は教科書を要約した学習ガイドを作成したり、教科書や講義から学習資料を生成するために用いられます。 

コンテンツ要約は多くの場合、文章解析および自然言語処理モデルを利用します。文章要約は文章から固有表現抽出を行い、結合するだけの簡単なものから、重要な部分を言い換えてオリジナルの要約を作成するような複雑なものまであります。モデルが重要な固有表現やコンセプトを学習するにつれ、クイズなどの復習資料を作成し始めることが可能になります。この資料は、望ましい復習資料の特性に基づいてデータセットで微調整されます。

 

教育AIの開発に必要な教師データ

教育分野は、新しい技術が毎日開発されている成長部門なので、今後10年間で大きく変わっていくでしょう。上記の事例の他に、コース構築のためのデータ分析や自動管理タスク用AIの分野でも研究や開発が続けられています。上記の事例はAI教育の活用事例の一部でしかありません。改良や革新の余地はたくさんありますが、その中心にあるのはいつもデータです。

独自のAIソリューションの実装を検討している場合でも、教育の将来に役立つ自動化技術を構築している場合でも、高品質の学習データは製品の質を決定する鍵となります。エラーやバイアスが生徒の将来に大きな影響を与える可能性がある教育分野ではなおさらです。安全なデータ収集、セキュアなデータプライバシー、高品質のアノテーションについて詳しい情報が必要でしたら、ぜひお問い合わせください。

AI開発に肝心な学習データを提供いたします

メディア掲載結果

    AI・機械学習の最新情報をお届けします!

    Lionbridge AIのブログで紹介している事例記事やトレンドニュースといったビジネスに役立つ情報はもちろん、オープンデータセット集なども合わせてメール配信しております。