Khái niệm cốt lõi
AIを活用した個別学習システムは知識・スキルの習得を効率化するが、学習者の主体性や一般的な能力の育成、協働学習などの現代の教育目標との整合性が課題となっている。
Tóm tắt
本論文では、AIを活用した個別学習システムの特徴と課題を、OECD Learning Compass 2030が示す現代の教育目標に照らして分析している。
個別学習システムの主な特徴は以下の通り:
- 学習者の特性に合わせて学習コンテンツ、ペース、方法を最適化することで、知識・スキルの習得を効率化する
- 学習者のモデリング、教授モデル、知識ベースを組み合わせることで、個別最適化された学習経路を提供する
- 繰り返し練習と即時フィードバックにより、長期記憶と理解の定着を促進する
一方で、現代の教育目標との整合性には以下のような課題がある:
- 個別学習システムは個別学習を重視するが、協働学習の重要性が軽視されている
- 学習成績の向上に偏重しており、思考の活性化や一般的な能力の育成が不十分
- 特定の教科領域の知識・スキルの習得に特化しており、創造性や問題解決力などの汎用的な能力の育成が困難
- 学習者の主体性や自己調整学習能力の育成が不十分で、システムに依存しがちになる
最後に、大規模言語モデルの活用や教師との協働的なアプローチなど、個別学習の新たな可能性について提案している。
Thống kê
個別学習システムでは、学習者の特性に合わせて学習コンテンツ、ペース、方法を最適化することで、知識・スキルの習得を効率化できる。
個別学習システムでは、学習者のモデリング、教授モデル、知識ベースを組み合わせることで、個別最適化された学習経路を提供できる。
個別学習システムでは、繰り返し練習と即時フィードバックにより、長期記憶と理解の定着を促進できる。
Trích dẫn
"個別学習システムは知識・スキルの習得を効率化するが、学習者の主体性や一般的な能力の育成、協働学習などの現代の教育目標との整合性が課題となっている。"
"個別学習システムは特定の教科領域の知識・スキルの習得に特化しており、創造性や問題解決力などの汎用的な能力の育成が困難である。"
"個別学習システムでは学習者の主体性や自己調整学習能力の育成が不十分で、システムに依存しがちになる。"