GPT-4 支援教育を 6 週間使用すると、通常の勉強の 2 年間に相当します。

これが起こったことです。

世界銀行の教育専門家、データ サイエンティスト、研究アナリストからなる権威あるチームが、ナイジェリアで学生に対する GPT-4 個別指導の使用に関するランダム化比較試験を実施しました。

AI支援による放課後補習を6週間連続で受けた後、生徒たちは2年間普通に学校に通った生徒と同じ学習成果を達成したことがわかった。

さらに、この方法は、発展途上国における教育介入のランダム化比較試験のデータベースにおいて、他の教育介入の80%を上回っています。

実験に参加したほぼすべての学生が学業で進歩を遂げ、AI支援コースを受講するほど、進歩がより顕著になりました。

ウォートン・ビジネス・スクールのイーサン・モリック教授がX誌に発表したこの研究は、ネットユーザーからすぐに大きな注目を集めた。

Greg Brockman 氏もこれを共有しました。

コメント欄では、ネットユーザーが学習を支援するためにAIを使用した経験を共有しました。

13歳の娘は1年以上、ChatGPTを家庭教師として使っています。微積分の微分や積分、物理学の電磁気学や熱力学といったトピックについて、すでに議論できるようになりました。昨年、学校から飛び級を勧められましたが、私たちは断りました。

学生が作成した法学修士課程の個別指導ツールを大学の授業に導入しようとしています。このプロジェクトをランダム化比較試験として実施する方法について、何かアドバイスはありますか？

生徒の半分だけにこの個別指導サービスを提供するのは不公平に思えます。

イーサン・モリック氏は、教師が生徒にAIの使い方を指導することが非常に重要だと付け加えた。

場合によっては、AI を単独で指導に使用すると、学習しているという錯覚を与えてしまい、学習に悪影響を与える可能性があります。

プロジェクトの詳細

1984年、教育心理学者のベンジャミン・ブルームは、個別指導を受けた生徒は、従来の教室で学ぶ生徒よりもはるかに優れた成績を収めることを実証しました。個別指導のメリットは実証されていますが、非常に費用がかかるという問題もあります。

世界銀行の教育チームは、生成 AI によって人間のような新しいコンテンツが作成でき、教育アプリケーションの可能性が広がると考えています。

この可能性に基づいて、彼らはナイジェリアのエド州で実験を行った。

2024年6月から7月にかけて、 7つのパイロット校の高校1年生800人が、週2回、コンピューターラボで放課後のAI英語個別指導セッションに参加することが義務付けられる。

具体的には、各レッスンは教師がその週のテーマを紹介することから始まり、続いて生徒が GPT-4 を搭載した Microsoft Copilot を操作して、英語の文法学習とライティングのタスクを完了します。

教師は生徒に AI の使い方を指導し、いくつかのヒントを提示し、各レッスンの最後に生徒に短い反省の練習をさせます。

プロジェクト期間中、チームは学んだ教訓の初期要約をいくつか作成しました。

• パイロット プログラムに参加した学生は非常に積極的に参加しており、多くの学生がコンピューター ラボで AI ツールを使いたいという強い希望を示しました。
• パイロット プログラムが終了した後、教師たちは AI の使用に対する当初の懸念から、AI の可能性と、生徒の学習の向上における AI の指導的役割への理解へと変化しました。
• このプロジェクトは6週間続きましたが、もっと長い期間であればより効果的だったかもしれません。当初、生徒たちは主にメールの設定、Microsoft Copilotアカウントの作成、そしてコンピューターの使い方を学びました。プロジェクト期間を延長することで、生徒たちの実際の学習ニーズに焦点を絞る時間を増やすことができました。

• 雨季には停電やネットワーク障害が頻繁に発生し、生徒と AI のやり取りに支障をきたすため、授業が円滑に進められるよう、教室にバックアップ電源とネットワーク接続を装備することが重要になります。
• 学生と教師に必要なサポートを提供する必要があります。例えば、プロジェクトチームはコースをガイドするためのツールキットと、綿密に設計されたプロンプトを開発しました。
• 他のプロジェクトと同様に、設計と実装の間には大きなギャップが生じる可能性があります。そのため、各パイロットプロジェクトを綿密に監視し、重要な洞察を収集し、プロジェクトが計画通りに進行するようにフィードバックを提供する、小規模なモニタリングチームが必要です。
• 教師たちは、AIへの過度な依存、誤ったフィードバックや誤解を招く事実の生成、質問の誤用など、AIの主要なリスクについても指摘しました。これらのリスクに対する適切な軽減戦略を策定することは、この新しい学習方法を模索する生徒にとって非常に重要です。

6 週間後、生徒たちは筆記テストを受け、英語（重点を置く）、 AI の知識、デジタル スキルの3 つの主要分野でのパフォーマンスを評価しました。

結果によると、プロジェクトに参加するために無作為に選ばれた学生は、プロジェクトに参加しなかった学生よりも 3 つの領域すべてで大幅に優れた学習成果を達成しました。

このプロジェクトに参加した生徒たちは、6週間の介入期間中に扱われた内容をはるかに超えるトピックを扱った通常の学年末試験でも、より良い成績を収めたことは注目に値する。

これは、AI を効果的に活用することを学んだ生徒が、すでにこれらのスキルを使用して他の科目を独自に探求し、習得している可能性があることを示唆しています。

さらに、チームは、このプロジェクトが成績優秀な生徒だけでなく、すべての生徒にプラスの影響を与えていることを発見しました。さらに、 AI支援を受けた授業に参加する生徒が増えるほど、彼らの進歩は顕著になりました。

前述の通り、雨期の洪水などの影響で、多くの生徒が授業への出席が困難になっています。チームはこのプロジェクトのために、生徒の出席状況を正確に把握するための厳格なモニタリングシステムを特別に開発しました。

結果は、出席日数が増えるごとに学習成果が著しく向上することを示しました。下のグラフに示されているように、生徒の平均評価スコアも出席日数の増加に伴って上昇傾向を示しました。

AI の支援により、学生の学習成果は標準偏差約 0.3 と著しく向上しました。つまり、わずか 6 週間で、学生の進歩は通常の学習の 2 年間に相当することになります。

研究チームはこれらの結果を、発展途上国における教育介入のランダム化比較試験のデータベースと比較し、このプロジェクトが、構造化指導や能力ベースの指導などの費用のかかる戦略を含む他の介入の80%よりも優れた成果を上げていることを発見した。

しかし、これはまだ始まりに過ぎません。チームは、解決すべき重要な課題がまだ数多く残っていると述べています。

この介入の長期的な効果は何でしょうか？ 学習効果の即時的な向上以外に、生徒はどのようなメリットを得られるでしょうか？ 生徒は大規模言語モデルとどのように関わっているのでしょうか？ 教師はこの関わりをどのようにサポートできるでしょうか？ これらのメリットは他の教科にも波及するでしょうか？ 何かマイナスの影響や望ましくない影響はあるでしょうか？

参考リンク: [1] https://x.com/gdb/status/1879... [2] https://blogs.worldbank.org/e...