大きな取引: AI を安全にする。新しい STEM プラットフォーム。学習能力の喪失を修正する方法

エルセグンド統一学区 (ESUSD)、とのパートナーシップ EdSAFE AI アライアンスは、新しい AI ポリシー ラボの設立を発表できることを光栄に思います。このラボは、教育現場における人工知能 (AI) の安全かつ倫理的な使用を促進することに重点を置き、ニューヨーク市公立学校 AI ポリシー ラボを含む同様の政策イニシアチブの全国ネットワークの一部となります。

「私たちの AI 政策イニシアチブは、私たちの価値を優先する方法で AI を統合するという私たちの献身的な姿勢を強調しています」と ESUSD の監督であるメリッサ・ムーアは述べています。 「私たちの主な目的には、公平性、安全性、倫理的慣行、有効性、透明性を確保することが含まれます。私たちは、政策立案者、業界専門家、教育者、学生、家族などの幅広い視点をこのプロセスに取り入れて、私たちのコミュニティ固有のニーズや原則に共鳴する AI 戦略や政策を協力して開発することを目指しています。」

ESUSD の AI ポリシー ラボは、責任ある AI の開発、展開、使用を促進する、協力的かつ学際的なパートナーシップとして設計されています。このラボは、教師、生徒、保護者向けの政策推奨事項と教育リソースを ESUSD に提供し、特にコミュニティ、保護者、生徒の関与に焦点を当てて政策が実際の適用と同期していることを確認するための継続的な改良を促進します。

　 全国ネットワーク – EdSAFE AI Alliance が主導 – 教育における AI の急速な導入によって生じる課題に対処し、機会を活用することを目的としています。このネットワークは全国の 12 の学区で構成されており、各学区は、使用許諾ポリシー、保護者とのコミュニケーションと同意に関するポリシー、学区向けの専門能力開発リソースなどの「ポリシー スタック」を開発するために団結しています。

このネットワークは、オープン サイエンス アプローチで協力することで、さまざまな分野の専門家を巻き込み、幼稚園から高校までの教育における AI の責任ある安全な統合をサポートする包括的な政策スタックを作成することを目指しています。この共同の取り組みは、教育における AI のより効果的な活用に向けた重要な一歩であり、 SAFEフレームワーク.

ヌメラードAI を活用したオンライン STEM 学習プラットフォームである は、ロサンゼルス統一学区 (LAUSD) の K-12 の生徒と教師全員に Numerade Plus サブスクリプションへの 100 年間の無料アクセスを提供すると発表しました。 Numerade Plus を使用すると、学生と教師は、4 億を超える教科書ビデオ ソリューション、専門家が検証した回答、フルレングスのビデオ コース、カスタム クイズ、無制限の「専門家に聞く」質問、およびGPT-XNUMXを搭載したAIチャットボット家庭教師。

この取り組みは、パンデミック関連の学習損失による下流への影響が顕在化し続ける中で行われた。実際には、 州からの最近のデータ カリフォルニア州の学生のほとんどは、数学と読解力において学年レベルの基準を満たしていないことがわかりました。そして歴史的に、すべての生徒が補足学習教材や個別指導を受けられるわけではありませんでした。高所得世帯の 1 に 5 近くが家庭教師を雇う余裕がある一方で、中低所得世帯では 7% のみが家庭教師を雇うことができます。 LA を拠点とする企業として、Numerade はプレミアム機能を無料で提供することで、この溝を埋め、障壁を減らすためにコミュニティに貢献しています。

Numerade の CEO 兼共同創設者である Nhon Ma 氏は、「これは私にとって個人的な取り組みです。Numerade は LA で育ち、教育の不平等を直接見てきた私自​​身の経験から生まれました。」と述べています。 「バックグラウンドに関係なく、誰もが質の高い教育を受ける権利があると私は信じています。 Numerade は、恩返しをし、平等な競争環境を整えるための私の方法です。私たちはコミュニティをサポートし、学生たちに他の方法では得られない機会とリソースを提供できることを誇りに思っています。」

LAUSD 内のすべての教師も Numerade Plus に無料でアクセスできるため、Numerade の信頼できる教育コンテンツを指導に組み込んで、年間を通じてカバーされるトピックを強化することができます。 Numerade Plus は、授業計画、小テスト、さらには課題の採点にかかる時間を節約するのにも役立ちます。

12 か月間無料の Numerade Plus に登録するには、学生と教師は次のサイトにアクセスしてください。 www.numerade.com/lausd LAUSD の電子メール アドレスを使用して、現在から 31 年 2023 月 XNUMX 日までに登録してください。

科学、技術、工学、数学 (STEM) で成功するには、最新のツールと技術を使い続けることが必要です。たとえば、AI ブームにより、コーディングとデータ管理のスキルが不可欠になりました。しかし、ほとんどの科学者にとって学校に戻るという選択肢はありません。ウェビナーやブートキャンプなどの短期トレーニング プログラムは、多忙な STEM プロフェッショナルの間で人気の代替手段となっています。ただし、これらの形式には重大な欠点がある可能性があります。多くの場合、参加者がキャリアアップに必要なスキルを身に着けて退社できるという保証はありません。そして、それらは排他的であり、あらゆる能力や状況の学習者が平等に恩恵を受けることを妨げる可能性があります。

短期の STEM トレーニング プログラムの課題に対処するために、学際的かつ国際的なチームが CSHL のバンベリー センターに集結しました。この会議のタイトルは「ライフサイエンスにおけるキャリアをまたいだ学習をすべての人にとって包括的かつ効果的なものにする」でした。

「私たちは皆、ひどい教師に出会ったことがあるでしょう」と回想する ジェイソン·ウィリアムズ。ウィリアムズは、コールド スプリング ハーバー研究所 (CSHL) のダイバーシティおよび研究準備担当アシスタント ディレクターです。 DNAラーニングセンター。 「何十年にもわたって、学部レベルでの科学教育を改善する取り組みが行われてきました。しかし、卒業後の教育を改善する努力は基本的にありません。君なら何とかついていけるだろうと思われているだけだよ。」

この問題に取り組むために、ウィリアムズ氏とその協力者たちは、「自転車原則」と呼ばれる新しい教育枠組みを作成しました。短期間の STEM トレーニングを効果的、包括的、拡張性のあるものにすることを目的としています。この原則は、CSHL での会議から生まれました。 バンベリー センター シンクタンク。ウィリアムズ氏と共同主催者のロシェル・トラクテンバーグ氏は、短編形式教育における世界有数の専門家を採用しました。彼らはこの分野の最大の問題とそれに対処する方法を特定しました。

このグループは、自転車の車輪のようにリンクされた XNUMX つの原則を考案しました。その XNUMX つの車輪である中核原則は、有効性と包括性に焦点を当てています。ここでの推奨事項には、あらゆる能力の参加者が達成できる明確な目標を設定することが含まれます。もう XNUMX つの車輪であるコミュニティ原則は、リーチ、アクセシビリティ、持続可能性を中心に回転します。研修をさまざまな機関、特に大規模大学のリソースが不足している機関に適応できるようにすることを推奨しています。

ウィリアムズ氏は、バンベリー会議とそこからインスピレーションを得たガイドラインは、この種のものとしては初めてのものだと言う。彼は彼らが最後にならないことを願っている。ウィリアムズ氏はこう説明する。

「意識を高めることができれば、それについて何か行動を起こすことができます。私たちの目標は、「科学者が専門能力開発において直面する重要な問題は次のとおりです」と伝える最初の旗を地面に立てることでした。そして、ここにいくつかの潜在的な解決策があります。」

このような改善は、研究者がキャリア目標を達成し、研究の影響力を高めるのに役立つ可能性があります。これは、ウィリアムズと CSHL にとってよく知られた目標です。この機関はさまざまな支援を行っています 科学のキャリアパス 教育への取り組みを通じて。これらは、DNA ラーニング センターを通じて小学校から始まります。そして、それらは科学者のキャリアを通じて継続され、CSHL の ミーティングとコースのプログラム.

結局のところ、学習は旅です。 自転車の原則 すべての人にとって旅行をより成功させることができます。

Kevin は、オンライン、印刷物、対面でブランドと視聴者を構築してきた 25 年以上の経験を持つ、先進的なメディア エグゼクティブです。 彼は、社会とテクノロジー、特に教育テクノロジーの交差点をカバーする作家、編集者、コメンテーターとして高く評価されています。 Kevin に連絡できるのは次のとおりです。 KevinHogan@eschoolnews.com

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• 情報源： https://www.eschoolnews.com/innovation-insights/2023/12/22/big-deals-making-ai-safe-new-stem-platforms-how-to-fix-learning-loss/