AGI: Artificial General Intelligence for Education

要約

汎用人工知能 (AGI) は、画期的な大規模言語モデルと、それぞれ GPT-4 や ChatGPT などのチャットボットの出現により、将来のテクノロジーとして世界的に認識されています。
通常、限られた範囲のタスク向けに設計された従来の AI モデルと比較すると、トレーニングには大量のドメイン固有のデータが必要であり、教育における複雑な対人関係のダイナミクスを常に考慮しているとは限りません。
最近の大規模な事前トレーニング済みモデルによって駆動される AGI は、推論、問題解決、意思決定、さらには人間の感情や社会の理解など、人間レベルの知性を必要とするタスクを実行する機械の能力が大幅に向上しています。
相互作用。
このポジションペーパーでは、将来の教育目標の達成、教育学とカリキュラムの設計、評価の実施など、将来の教育における AGI の主要な概念、機能、範囲、可能性を検討します。
これは、AGI がインテリジェントな個別指導システム、教育評価、および評価手順を大幅に改善できることを強調しています。
AGI システムは個々の生徒のニーズに適応し、カスタマイズされた学習体験を提供します。
また、生徒の成績に関する包括的なフィードバックを提供し、生徒の進歩に基づいて指導方法を動的に調整することもできます。
この論文は、AGI の機能が教育現場で重要な人間の感情や社会的相互作用の理解にまで及ぶことを強調しています。
この論文では、AGI を使用した教育における倫理的問題にはデータの偏り、公平性、プライバシーが含まれると論じており、宿題、教育、採用などの学術環境で責任ある AGI の使用を確保するための行動規範の必要性を強調しています。
また、AGI の開発には、研究と応用の取り組みを進めるために教育者と AI エンジニアの間の学際的な協力が必要であると結論付けています。

要約(オリジナル)

Artificial general intelligence (AGI) has gained global recognition as a future technology due to the emergence of breakthrough large language models and chatbots such as GPT-4 and ChatGPT, respectively. Compared to conventional AI models, typically designed for a limited range of tasks, demand significant amounts of domain-specific data for training and may not always consider intricate interpersonal dynamics in education. AGI, driven by the recent large pre-trained models, represents a significant leap in the capability of machines to perform tasks that require human-level intelligence, such as reasoning, problem-solving, decision-making, and even understanding human emotions and social interactions. This position paper reviews AGI’s key concepts, capabilities, scope, and potential within future education, including achieving future educational goals, designing pedagogy and curriculum, and performing assessments. It highlights that AGI can significantly improve intelligent tutoring systems, educational assessment, and evaluation procedures. AGI systems can adapt to individual student needs, offering tailored learning experiences. They can also provide comprehensive feedback on student performance and dynamically adjust teaching methods based on student progress. The paper emphasizes that AGI’s capabilities extend to understanding human emotions and social interactions, which are critical in educational settings. The paper discusses that ethical issues in education with AGI include data bias, fairness, and privacy and emphasizes the need for codes of conduct to ensure responsible AGI use in academic settings like homework, teaching, and recruitment. We also conclude that the development of AGI necessitates interdisciplinary collaborations between educators and AI engineers to advance research and application efforts.

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