学校の指導者は AI デジタル ディバイドの不平等にどのように対処できるか

学校の指導者は AI デジタル ディバイドの不平等にどのように対処できるか

タイムスタンプ：2年2024月5日午前00時XNUMX分
ソースノード： 3043127

AI はすでに想像を絶する方法で教育を変えており、学区が AI に関するポリシーを確立し、教師と生徒が AI の利点と限界を理解することが緊急に必要とされています。

しかし、AI が進化し続けるにつれて、教育上の正義と倫理の問題が生じます。考慮する：

  • AI を代替するのではなく、生徒の学習を促進するためにどのような適切な方法を使用できるでしょうか? 
  • AI プログラム内にコード化されたバイアスを排除するにはどうすればよいでしょうか? 
  • そして、有色人種の学生と低所得世帯の学生は公平にアクセスできるのでしょうか？ 

データは厳粛な状況を描いている。調査によると、コンピューターとブロードバンドへのアクセスにおける格差は、人種的および経済的な違いに起因しています。 AI アルゴリズムは人種、文化、経済的な偏見も示します.

ピューの最近の調査研究 AI の大規模言語モデルの出現以来、不正行為が増加していないという証拠が見出しを飾りました。しかし、根底にあり、静かに言及されている一連の事実が埋め込まれているため、既存の懸念が強化されました。

– 白人の十代の若者の 72% が ChatGPT について聞いたことがあるのに対し、黒人の十代の若者では 56% でした。
– 年間収入が 75,000 ドル以上の世帯では、75 代の 41% が ChatGPT を知っていましたが、収入が 30,000 ドル未満の世帯では、XNUMX 代の XNUMX% のみが ChatGPT を知っていました。

実質的な不平等の証拠という厳しい現実が見出しにならず、むしろ不正行為の証拠がないことがそのような不平等を助長しているという議論もあるかもしれない。 

プロトコルを構築することは、リスクを軽減および軽減するのに役立ちます。したがって、学校コミュニティは、以下を保証する原則の基盤に基づいた組織を検討する必要があります。

  • すべての学生には、学習の機会を成功させるために必要なツールへのアクセスが与えられます。 
  • 学生は、多様な視点や背景を表す AI テクノロジーを学びます。 

学生と有色人種のコミュニティ、そして彼らにサービスを提供する学校は、AI が取り残されないように、プラスとマイナスの両方の影響を包括的に理解する必要があります。この知識により、教育者、学生、およびその家族は、開発中の AI テクノロジーへのアクセスを含め、教育の未来の形成やニーズの擁護に積極的に取り組むことができるようになります。

学術的なツール、学生集団の広範な文化的および神経的多様性を反映したコンテンツ、および新たなさらに広範なデジタル格差の出現を防ぐ方法を確保するための手順は、慎重に計画され、十分に伝達され、実行される必要があります。

教育における AI へのアクセスが制限されている場合、生徒の成績には重大かつ多面的な影響が及ぶ可能性があります。これが生徒にどのような影響を与えるかを考えてみましょう。

限られた学習機会

AI ツールへのアクセスが不十分な生徒は、貴重な学習の機会を逃す可能性があります。 AI には、パーソナライズされた学習リソース、適応型評価、インテリジェントな個別指導システムを提供することで、教育体験を向上させる可能性があります。これらのツールにアクセスできない場合、学生は他の学生と比較して不利な立場に置かれる可能性があります。

拡大する達成度の差

AI ツールへのアクセスにおける不平等は、達成度の差の拡大につながる可能性があります。 AI ツールを購入する余裕がない、または AI ツールにアクセスできない学生は、AI の効率と有効性によって強化されるスキルや知識の習得が遅れる可能性があります。それが学力格差を生む可能性が高い。

スキル開発の格差

AI ツールは、学生が批判的思考、問題解決、デジタル リテラシーなどの必須スキルを開発するのに役立ちます。アクセスが制限されている学生は、これらのスキルを習得するのに苦労する可能性があり、進化する AI の世界で不利な立場に置かれる可能性があります。

金融障壁

AI ツールに関連するコストは、これらのリソースへのアクセスが制限されている経済的に恵まれない背景を持つ生徒にとって経済的障壁を生み出す可能性があり、学習体験において AI の利点を活用する能力をさらに低下させる可能性があります。

データの貧困と接続の問題

特に恵まれない家庭においては、信頼性が低く不十分なデータ アクセスが大きな課題となっており、ほとんどの家族や学習者が必要とし依存しているテクノロジーへの完全なアクセスが妨げられています。これにより、重要な学習リソースや情報収集リソースへのアクセスが妨げられます。この問題は、都市部の一部、農村部、深南部のクラスターなど、社会経済的に恵まれない地域で蔓延しており、データの貧困がこれらのコミュニティにとって大きな障壁となっています。 AI の制限により、アクセスできる人が遠ざかってしまうため、この問題はさらに悪化します。

公平なアクセスに関する懸念

AI ツールの公平なアクセスと使用は、潜在的な格差に対する意識の高まりを示しています。 

包括性と多様性への影響

すべての学生が AI ツールにアクセスできない場合、教育経験の包括性と多様性に影響を与えるというコストがかかります。疎外されたコミュニティや低所得環境の出身者など、特定のグループはさらなる障壁に直面し、教育における既存の格差が永続する可能性があります。

責任ある AI 使用のサポート 

これらの課題に対処するには、学校コミュニティの関係者が協力して AI ツールの公平な教育とアクセスを確保し、教育におけるデジタル格差の拡大を防ぐ必要があります。 

AI が情報を取得する大規模言語モデル (LLM) は、人間の知能を模倣しているように見えますが、実際には、大規模な Web を調べて、コマンド プロンプト (検索) への応答をまとめて、リクエストを解釈しています。 LLM は統計モデルを使用して膨大な量のデータを分析し、単語やフレーズ間のパターンやつながりを学習します。

解決策はブロードキャストして教える必要があります。 

個人がそのようなプロセスを確実に実施できるようにするための認識と指示を提供することで、公平なアクセスが最大化されます。なぜなら、より大きな障壁があるコミュニティとその内部の個人は、私たちの日常経験に浸透しているインターネット軌道内に存在する分断に直面する可能性が低いからです。

AI リソースと情報へのアクセスが比例的かつバランスのとれた方法で提供されるようにするために、学校の指導者とそのコミュニティが格差を縮小、さらには解消するために確立できる追加の戦略的手順をいくつか紹介します。

責任あるAIの使用: 

  • 暗黙の偏見や幻覚などの潜在的なリスクを強調する。幻覚とは、AI が誤った情報をあたかも事実であるかのように生成することです。 AI の幻覚は、トレーニング データやアルゴリズムの制限によって引き起こされることが多く、間違ったコンテンツや有害なコンテンツが生成されることもあります。に関する優れたチュートリアル 幻覚についての理解はここで見つけることができます. 
  • AI が生成したコンテンツを使用する場合は、批判的思考と事実確認を奨励します。。などのリソースを使用して、 perplexity.ai および コンセンサス.app は、事実の情報を示すことを目的とした AI リソースの例です。これらについての教育と事実確認のプロセスは、プロセスにとって重要です。これをチェックしてください 無料で信頼できる AI リソースのリスト 毎月更新するということ。 
  • 教育と意識。学生とスタッフに対する定期的な AI 教育に努めます。公平性と安全性を重視して、学校における AI の適切な使用を伝えます。 

学校向けに明確で公平な AI ポリシーを確立することは、潜在的なリスク、特に倫理上のリスクに対処しながら、AI の利点を活用するための積極的なアプローチです。明確なガイドラインを設定し、責任ある使用を奨励し、学習体験を促進することで、学校は生徒に倫理的誠実さと学業の成功を持って進化するデジタル環境を乗り切ることを教えることができるほか、AI の力を活用する際のバランスを取り、デジタル化が深化するリスクを最小限に抑えることができます。分ける。 

これらのリソースへの公平なアクセスを優先し、潜在的な偏見に対処することで、学校は AIの著しく不完全な生産性これにより、バックグラウンドに関係なく、すべての学生が AI 主導の学習リソースの利点を享受できるようになります。 

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