生徒はモルモットのように扱われている: AI を活用した私立学校の内部

AIを活用した私立学校については、学生が実験学習アルゴリズムのリアルタイム被験者となるケースが増えており、同意、データプライバシー、教育責任に関する緊急の倫理的問題が生じており、激しい議論を巻き起こしている。パーソナライズされた学習の約束は、大規模ではほとんど実証されていないテクノロジーのリスクを子供たちが負っているという現実と激しく衝突しています。

AIを活用した私立学校の内部で一体何が起こっているのでしょうか?

米国全土および世界中で私立学校の波が高まり、教育テクノロジーの最先端に位置しています。これらの教育機関は、あらゆるキーストローク、読みの一時停止、クイズのためらい、行動信号を追跡する適応型 AI プラットフォームを導入して、個別の学習プロファイルを構築しています。テキサス州オースティンのアルファスクールなどの企業やさまざまなマイクロスクールネットワークは、アルゴリズム指導をモデルの中心に据えており、学生は1日わずか2時間で主要な学業を完了し、残りの授業時間は起業家精神やライフスキルに焦点を当てることができると主張している。

これらの教室内の現実はさらに複雑です。年間 20,000 ドルから 40,000 ドルを支払う保護者は、入学前に洗練されたマーケティングビデオを見せられることがよくありますが、彼らが遭遇するのは、依然として活発に反復されているモデルです。カリキュラムモジュールは学期の途中で移行します。学習ダッシュボードは予告なく変更されます。指導経路を推奨する AI システムは、現在新しいデータを与えている生徒の多様性を反映していない可能性のあるデータセットでトレーニングされています。つまり、子供たちは AI の恩恵を受けているだけではなく、AI を積極的にトレーニングしているのです。

なぜ批評家たちはこれを教育における倫理的危機と呼ぶのでしょうか?

中心的な倫理的懸念は単純明快です。これらの学校は、未成年者から膨大な量の生体認証データ、行動データ、認知データを収集していますが、その多くの場合、同意の枠組みが曖昧または法的に曖昧です。連邦学生プライバシー法 (FERPA) は異なる時代に制定されたものであり、その施行は最新の教育技術データ パイプラインの洗練に追いついていません。電子フロンティア財団などの団体の批評家は、子供たちは実験被験者になることに意味のある同意をすることができず、親はリスクを評価するための技術的リテラシーを欠いていることが多く、プレミアムな教育ブランドと引き換えに子供のデータ自主性を放棄するよう求められていると主張している。

「完全に理解していないアルゴリズムを使用して子供の学習経路を最適化し、その特権のために授業料を請求する場合、あなたは学校を経営しているのではなく、他人の子供を使って実験を行っているのと同じです。」

— オードリー・ワッターズ博士、教育テクノロジー評論家、『Teaching Machines』著者

データプライバシーを超えて、教育上の説明責任の問題があります。伝統的な学校は州のカリキュラム基準、免許を持つ教師の要件、公的監視の対象となります。これらの AI ファーストの私立学校の多くは、規制上のグレーゾーンで運営されており、特にホームスクール協同組合として組織されたマイクロスクールは標準的な認定を完全に回避しています。

AI主導のパーソナライズされた学習について、研究は実際に何を示していますか?

幼稚園から高校までのレベルでの AI 主導のパーソナライズされた学習に関する証拠ベースは、マーケティングが示唆しているよりも薄いです。 Journal of Educational Psychologyに掲載された2023年のメタ分析では、適応学習ツールは狭いスキル領域、特に数学事実の流暢さにおいて適度なプラスの効果を示しているものの、広範な学力向上や長期的な成果を示す証拠は依然として限られていることが判明した。さらに重要なことは、社会経済的背景が低い生徒や学習面での差異がある生徒は、人間による質の高い指導と比較して、アルゴリズムによる指導では成績が劣ることが多いという研究結果が繰り返し示されているということです。

支持者は、このテクノロジーは単に歴史が浅いだけであり、早期採用者は常に潜在的な利益と引き換えに不相応なリスクを吸収すると反論します。この議論は消費者向けテクノロジーでは受け入れられるかもしれない。コンシです

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