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ヘッダー画像：ロボットと戦うパウロ・フレイレ。水彩画。ミッドジャーニーで生成されます。
1960年代、教育者で批判教育学の創始者であるパウロ・フレイレは、ブラジルの社会から取り残された労働者階級のための独創的な識字プログラムを設立しました。彼の「カルチャーサークル」は、単に読み書きを学ぶ場ではなく、政治的意識と民主的思考の場だったという点で独特でした。フレイレは、知識伝達（暗記された事実と技能）が唯一の教育手段であるという考えに憤りを感じていましたが、より良い未来のために戦うには識字能力が最も重要であることを認めました。彼が書いているように 被抑圧者の教育学、
真の寛大さとはまさに、偽りの慈善を助長する大義を破壊するために戦うことにあるのです。偽りの慈愛は、恐れおののき、落ち着いている「人生の拒絶者」たちに、震える手を差し伸べることを制限してしまいます。真の寛大さは、これらの手が個人であれ全民族のものであれ、嘆願の際に差し伸べる必要がますます少なくなるように努力することにある。そうすれば、ますます多くの人が、働き、働いて世界を変える人間の手になるのだ。
識字能力は、世界をナビゲートする上で最も重要なスキルの1つです。私たちは、学生に単に生活費を賄うだけの読み書き能力を持たせるのではなく、周囲の社会を形作っている文脈、視点、批判的な対話を理解することを望んでいます。批判的意識 (良心) が最も重要です。それがなければ、私たちの世界は、プロパガンされやすい人々が最新の搾取的な市場動向や悪質な政治的日和見主義者にさらされるという、計り知れない脅威に直面することになります。
過去数十年にわたって、フレイレの批判的リテラシーは批判的なものにまで拡大しました デジタル メディア リテラシー。読み書きと同じくらい基本的なことですが、インターネットの使用と閲覧は私たちの社会の中心的な部分です。人々は毎日、偏ったニュースレポート、YouTube 動画、ミーム、広告などにアクセスして、自分の世界観を形作っています。もちろん、このメディアのいずれにも視点があっても問題はありませんが、若者にはそのためのスキルが必要です。 認識 これらの視点には微妙な意見があり、誤った情報やプロパガンダを見分ける方法を知っています。
ChatGPT（およびその他の大規模な言語学習モデル、しばしば「AI」と広く呼ばれる）は、今や教育ワークショップやカンファレンスのいたるところで話題になっています。から 私たちが知っているように、教育の終焉への恐れ、へ 速やかに取って代わったり禁止したりする方針を採用、へ 授業計画の簡単な方法を見つける —AI教育学は無数の方法で解釈されてきました。他のリテラシーと同様に、AIは学生が使い方を知らなければならないスキルであることを認識しつつ、AIが教室や世界全体に及ぼす影響を批判的に捉えなければなりません。データジャーナリストで著者のメレディス・ブルサード博士として 不具合だけではない：テクノロジー業界における人種、性別、能力の偏見との対決 書く、
テクノロジーは人種差別、性差別、そして能力主義です。世界がそうだからです。コンピューターは既存の現実を反映し、物事は変わらないだろうと示唆しているだけです。つまり、現状を予測するのです。テクノロジーに対してより批判的な見方をし、私たちの生活や社会に取り入れるテクノロジーについてより選択的になることで、テクノロジーを採用して世界を現状のまま再現することをやめ、本当により公正な世界に近づくことができます。
教室でのAIに関する提案の概要を説明する前に、大規模な言語モデル（AIの会話を推進する主要なツールであるため、以降「ChatGPT」と呼びます）と画像生成ソフトウェアが実際に何をするのかを最初に説明したいと思います。
まず、ChatGPTと画像ジェネレータはその一例です ナローAI。彼らは特定のタスクを実行する方法しか理解していません。彼らは知覚力のある機械ではなく、自分が何をしているのか理解していません。 複素計算統計 ベストアンサーを予測するんだウォーリーやHAL 9000からは極端に遠いんだ
Wolfram AlphaはChatGPTがどのように機能するかについての詳細な分析を行いました。モデルは、何十万ものデータポイント（ウィキペディア、デジタルアーカイブ、Redditなど）からトレーニング（調達）され、相互参照されて最も可能性の高い答えが決定されます。
これを簡単に説明すると、基本的な確率の質問から始めることができます。言語モデルに「飼うのに最適な動物は...」と尋ねると、さまざまな情報源から得られる最も可能性の高い結果に応じて、一連の回答が得られる場合があります。例:犬 (30%)、猫 (25%)、鳥 (5%) など。ユーザーから特に指示がない限り、AI はデータセットから最も可能性の高い情報を使用して応答します。
この場合、単純な質問->回答式があります。ユーザが X をリクエストしたら、Y とすると、一次式になります。
しかし、AIモデルは、大量の異なる計算統計を通してプロンプトを実行し、文法、フレーズ、テーマ、および複数のタイプの回答を相互参照します。これは、1人で行うことができることをはるかに超えて、わずか数秒で行うことができます。最終製品は、複数の軸とネットワークで構成された3Dグラフとして視覚化でき、それを統合して1つの答えが得られます。
このプロセスの基本的な理解は、AI モデルの動作の「ブラックボックス」を解明し、AI が実際に何をしているのかを理解していないことを認識しやすくなるため、教育者や学生にとって重要です。これを認識すれば、AIの限界を知りながら、AIをどのように、なぜ使うべきか、また使用できるのかを分析するのがはるかに簡単になります。
ChatGPTはヘッドラインを飾り、ソーシャルメディアを席巻してきました。起業家からも好評を博しています。」人生に革命をもたらす10の新しくて素晴らしいChatGPTプロンプト。「人工知能の最近の進歩は紛れもなく印象的で畏敬の念を起こさせるものですが、AIは必要なシステムの変化に代わるものではなく、私たちの生活を向上させることを目的としたツールであることを認識することが重要です。
電卓、インターネット、タブレット/スマートフォン、電子書籍、ビデオ会議、オンライン学習管理システム（LMS）など、数多くの革新的なツールが教室に導入されています。
電卓は数学において貴重な助けとなるが、数学が時代遅れになるわけではなく、数学の授業に内在する教育上の課題に単独で対処することもできない。同様に、ウィキペディアは研究のための優れたリソースですが、他のすべての形態のオンライン調査に取って代わることはできません。数学の授業や学校の研究課題の核となる性質は、ほとんど変わっていません。カリキュラム基準、学生の評価、学校や教師への十分な資金調達、子どもの権利、懲戒方針など、重大な懸念事項に取り組むためには、依然として制度の変更が不可欠です。
そして、これらのツールが導入されたにもかかわらず、教育の基本的な構造はほぼ同じままです。（言うまでもなく、教室でのAIは言うまでもなく、学生に電卓とウィキペディアの使用を許可すべきかどうかについては議論が続いています。）
同様に、強力なコンテンツや教育方法をツール自体に外部委託することはできません。教育をより効率的にする方法として、テクノロジーはしばしば台座に置かれますが、効率化はしばしば学生の学習を犠牲にしています。単純に子供たちをコンピューターに乗せて、一日中 AI の家庭教師から学ばせれば、学生は事実をより生産的に学ぶことができるようになります。しかし、この知識だけでは世界をナビゲートするほどの批判的意識は持てないでしょう。同級生でいっぱいの民主的な教室と、その道を導くプロの教師がいることには、計り知れない価値があります。完璧なAIツールを作るための教育技術の軍拡競争が起きているからといって、教育の目的を見失うわけにはいきません。
パウロ・フレイレの精神を活かして、学生がAIを理解して活用して今日の世界をナビゲートできるようにすると同時に、AIを使って世界をより良い場所にすることができるようにする必要があります。若者たちが学校ですでに（禁止されているかどうかにかかわらず）AIを学校で使用しており、メディアや企業のほぼすべての分野で何らかの形でAIが取り入れられることは間違いありません。
ツールの使用を禁止するだけでは、これらのテクノロジーを責任を持って適切に利用する方法を学生に指導するという重要なニーズに応えることはできません。繰り返しになりますが、ウィキペディアを例にとってみましょう。ほとんどの人にとって、最初のオンライン参照ポイントはウィキペディアであることが多いです。しかし、他の情報源とは対照的に、ウィキペディアをいつ、どのように、なぜ利用すべきかについての指針を欠いている人が多くいます。特に、ウィキペディアは有効な引用として禁止されることが多いためです。多くの人がウィキペディアを適切に使用するために必要な文脈情報を提供されていないため、多くの人々は単に学者は現実から切り離されていると推測し、疑いなくウィキペディアを使っています。これだけに頼ることには非常に現実的なリスクが伴いますが、このやり方は根強く残っています。TikTokに個人情報を投稿したり、Instagramの投稿の主張を批判的に評価したりする場合も、プロアクティブとリアクティブな考え方は同じです。
そのため、私たちの目標は、教室でAIを使い始める方法のリストを提供することですが、その過程で人間性を失うことはありません。AIは人に取って代わるものではなく、DesmosやWikipediaのように、私たちの能力を拡張するツールです。学生がAIの未来を理解するには、誇張された誇大広告を見抜き、悲観的な状況を乗り越えて、これらのツールがどのようなものかを理解する必要があります。私たちは、AIの仕組みや潜在的な落とし穴を批判的に見つめながら、いつ、どのようにAIを使うべきかを学生に積極的に教える必要があります。
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