「教育×AI」モジュール 教育における人工知能活用

　映像教材にテロップとして追加された文字情報は映像閲覧時の理解促進に役立ちますが、この文字情報を検索にも役立てることができます。
　学習者が気になる語句をキーワード検索することで、その文字を含む動画と動画中に出現した時間を掲示し、該当箇所を再生することができるようになります。　
　これにより学びたい内容の関連教材に素早くアクセスでき、学習の利便性の向上を図り多面的な学びの環境を提供することができます。自分の苦手な領域や深く知りたいことがあれば、それを説明した映像教材に素早くアクセスすることができるのです。　
　さらに映像教材を知識やノウハウの詰まったデータベースとして活用することもできます。
　例えば企業内で様々な手順や情報を映像コンテンツとして蓄積しておくと、AI により音声が適切にテキストデータ化され文字検索可能となるため、調べたい情報にアクセスすることができるようになり、ノウハウの形式化、知の伝承に繋がります。 教育システムとしてだけでなくナレッジデータベースとしても活用できるのです。

　テキストであれe ラーニングであれ従来の学習には学習内容をカテゴリ分けし学習の順番を示す目次があり、その目次の順番に従って学習を進めるのが一般的です。
　テスト問題を解く際もあらかじめ用意された画一的な問題のセットを解くのが主流でした。
　ただ、個々の学習者の理解度や弱点はそれぞれ異なるため、提示されるコンテンツが適切である保証はありません。
　ベテランの先生であれば、一人ひとりに寄り添った教材の提示や出題をすることできめ細かい教育を提供することでしょう。
　この一人ひとりに寄り添った教育をAI などの力を使って実現するのが適応型学習＝アダプティブラーニングです。　
　AI 以前から様々な方法で実装されており、ある教材に関連する教材を紐づけたり、カテゴリや難易度や重要度を追加したり、教材構造や学ぶ順番を定義することで実現していました。
　さらにAIを活用することで、他の学習者の行動、特に合格者や成績優秀者などの行動特性を調べ、その結果に基づいたより適切な指導を行うように進化しているものもあります。

　英語などの外国語を習得するのに、読んだり聞いたりする力を養うには従来の書籍やeラーニングなどの学習方法で行えますが、発音や発話のトレーニングにはその外国語に堪能な先生が必要で、実施するにはコストや場所・時間の制約がありました。
　AIを活用することで人間の話す言葉を聞き取り、発音の正確さを診断することができます。
　このAIを用いた発話トレーニングを活用することで、外国語が堪能な先生なしで学習者一人ひとりがじっくり何度でも発話トレーニングが行える機会を提供できます。
　予め決められた文章を学習者が読み上げ、その学習者の発音をチェックしたり、システムが提示した問いかけに対して学習者が正しい発音と適切な意味で回答したかをチェックするようなシステムもあります。　
　外国語の発話トレーニングを阻害する要因に学習者の恥ずかしいという感情があります。
　生身の先生、それも外国人の先生と向き合うと、間違えたり伝わらなかったりして恥ずかしい思いをするのを嫌がる傾向があるものです。
　AIの発話トレーニングは生身の人間を介さず独学できるのでこうした恥ずかしい思いをすることがなく、学習者にとっては学びやすいスタイルのようです。

　小学生から高校生向けの学習では、手書きによる記述式答案解答が求められることが多くあります。そうして解答された手書き答案の採点をするのは先生にとって大変手間のかかる作業です。　
　以前からOCR として確立していた領域ですが、昨今のAI の文字認識技術の発達で、さらに精度高く文字認識できるようになってきています。
　特に数字や英文では文字認識の精度が高く、実用域に入りつつあります。紙で書いたものをスキャンし認識する方式、タブレットやスマートフォンに直接書いたものを認識する方式があります。　
　オンライン教育サービスで手書きの答案を即時に採点するという採点の自動化によるサービスレベル向上という観点もありますが、実際の教育現場で先生の採点を支援することで先生の労力を軽減するためのツールとしても期待されています。　
　あらかじめ用意された正答との一致による採点だけでなく、さらに一歩進んで模範解答との意味の類似性のチェックや長文の評価、文法チェックを行う手法も登場しています。

　資格試験や大学の単位修得試験など、なりすまし防止のために本人確認を厳格に求めることがあります。
　試験会場で受験する際には学生証や受験票の顔写真と受験者とを試験官が確認することができますが、オンラインで受験する際には別の対応が必要です。
　特に昨今広まる通信制大学では、本人のなりすましの対応をしっかり行うことが必須です。　
　AI を使った顔認証では、あらかじめ登録された受験者の顔写真と、受験の際にPC やスマートフォンのカメラを用いて撮影された顔画像とをAI が類似度を算出し本人かどうかを判定します。
　より厳格性を担保し、　試験途中の入れ替わり、いわゆる替え玉受験を抑止するために試験中に定期的にカメラで撮影し本人が継続的に受験しているのかを確認することも有効です。
　試験の運用性を考慮し、AI が本人でないと判断した場合でも即座に試験を中止するのではなく、管理者に通知し、後ほど管理者の目視で確認し、違反性があるかどうかを判断し対応するなどの配慮が必要になります。