AIと教育
勉強会開催日程
10月下旬を予定
開催場所
インフラ勉強会のDiscord
編集権限
まとめ
一般人がAIとして想定するような、人間の能力をPCで複製する技術は、機械学習に限定されるものではなく、テクノロジー全般の技術を組み合わせて実現され（うる）ものと対応している。
なんでもディープラーニングで解決するわけではない。
機械学習はビッグデータを用いて、画像認識、音声認識、推薦（レコメンド）することに特化している。
画像認識
キャプチャ→OCR
全文検索
監視、検知
音声認識
？？
推薦
顧客情報から、ニーズに応じた情報の提供
ビッグデータからページランクによる情報の提供
クローラーも広義の意味でAIのようなもの
機械学習の進歩によって複製技術は次のステージへ。フェイク動画、フェイク画像、フェイク垢などの精度が上がっていく。
AIが仕事を奪うという文脈では見落とされがちだが、グルーバル化による特定分野への人材の海外からの流入による仕事の喪失もあるので、必ずしもAIによる自動化の影響で変化が生じるというわけではない。
ポスト真実の時代において、信頼を見出すにはどうすればいいのか。
できる限り多様な人が集まって「協働」しながら、持続的なイノベーションを効率よく起こせるタイプの社会をつくっていくほうが、これからの日本の環境には合っている
まつど.iconもし教員に伝えたいということがあるとしたら、情報化が進んだ現代において、働き方改革のなかでコミュニケーションのあり方も変わってきていますし、従来型の教育をすることで育てたい人間像のあり方も変わらざるを得ないと考えています。書籍でいうと『職場の問題地図」のような働き方が可能になるような、情報化に対応した人材の育成が求められていると考えています。 まつど.icon教育をAIで解決するという方向だと、音声認識による書き起こし、チャットのログから生徒のニーズを抽出して適切な対応をする、教育の採点の自動化、教育動画を気軽に録画して、適切にニーズに応じたレコメンドをすることなどといった感じ まつど.iconVRのモデリングも機械学習で簡単になれば、教育Vutberなどがやりやすくなりそうだし、音声合成の技術が上がれば好きなキャラに教わるみたいなこともできそうでワクワクしますけど、そんなことできるようになるのかはさっぱりわかりませんが（声優統計コーパスなどの取り組みをみるかぎり現状では難しそう）。 AIの歴史
AIと教育を考えるにあたって押さえておきたい資料
向上心を持つためには、特定のことに専念する必要があって、そのためには誘惑をカットする必要があり、ネットを断つこと、人間関係を断つこと、特定の所属を離れることが情報過多の時代において重要になることも多い。機械学習を使えば、意図的に、特定の時間に、必要な事項以外の情報の遮断を、マシュマロのAIみたいに検知して排除することができるようになるかも。 社会人教育、企業研修について
AIは意味を理解できないという話題とレコメンドの話に繋げると良さげ。
AIの時代において信頼とは
機械学習で情報格差、文化資本の格差、勉強への動機づけの格差は埋まるか。
Googleのページランク
原因は「情報過多」だけではない 現代人が欲望に振り回される根本原因
まつど.icon情報化の教育への導入の反対の根拠となる部分は、欲望を刺激するから。現代だと、複製技術の発達で、理屈では、研究の歴史的文献を写真で複製してネットからアクセスできるようになっているけど、これによって研究コストが下がったし、大学全入時代で（選ばなければ）大学にも入れる時代になって、広い人材の知性の育成が可能になったけど、娯楽もまた増えたなあ。教育においても可処分所得を意識したサービスを提供する必要がある。 自分の見たいものしか見ない現代社会
まつど.iconこれまでの社会において自分の見たいもの以外を見ることが可能な時代はあったのか？
ただ、ひとつ疑問を投げかけるとすれば、人々が視野狭窄に陥っているのは、本当に情報過多が主要因なのだろうか。
人間は思ったほど理性的でも合理的でもないことが明らかになれば、そこにつけこむ人間が出てきてもおかしくない。人間の感情や直感は非常にダマされやすい。それを見越して、上手にダマすための技術を生み出してしまうのも、また人間なのだ
まつど.icon機械学習でフェイク動画を作ったり、ニセ垢botを生成することが可能になってきている。そういった時代においてリテラシーとはなにかということが重要になるのではないか。
まつど.icon学校教育の中心的な課題の一つは、生徒を特定の決まりに則ってコントロールすること（それが育てるという風に呼ばれている営みの実態）にあるので、個々に応じたきめ細かい対応をするということは基本的にはマンパワーが割かれないことが多いんですよね。個々のニーズに対応することは秩序を乱すから。
まつど.icon教員をYouTubeのレコメンドエンジンに喩えると、個々の生徒からどんな情報を受け取って、どんな最適な情報の提供をしているのか。それはマンパワーでどこまで対応できるものなのか。 究極的には、知識教授型の授業とは、質の悪い動画配信機（レコメンド機能はYouTube以下）なのではないか。
21世紀型スキル
これまでの時代は知ることを諦めないといけない時代だった。
活版印刷というメディア、大学というメディア、インターネットというメディアを通じて、知ることに対して開かれた時代になったが、一人の人間ではブラックボックスな事象が多くなった（将来予測への複雑性が増した）。
自分が正しいと思ったことを修正していくすべはあるのか。 山口周 @shu_yamaguchi
僕はいろんなところで「正解のコモディティ化が起こっている」と言っていますが、では「正解に価値がないのなら、これから何に価値があるのですか」と聞かれれば、それは「問題」ということになります。 算数、数学教育について
統計の位置づけ
ベクトル、行列の位置づけ
生徒の科目への好きという気持ちを、これまでの教育現場ではしっかり把握できていたのか。 たとえばYouTubeの自分のログをみれば、自分の好きのデータがたくさん残っている。
たとえばファボログには、自分がファボをする相手と、どれくらいのファボをしているかというログから、自分がどんな人やことに興味を持っているのかを可視化できる。 ランダムに生徒を指名して、なんにも分からない（ついていけてない）ことを申告しても、なにか答えるまで待つというスタイルの授業って、教育効果高いんですかね。個人的には、高校のときに理系を辞めたのはそういった授業に耐えられなかったことも大きいですが。 現状の学校の空間では、こういうことを考えているというフィードバックが先生に戻らないし、こういうところで根本的なディスコミュニケーションが放置されているように思えるのだが。
本心の共有というのはICT教育でも重要なトピックなんだということを昨日から呟いているが、証拠教育のように、科学的な手法で統計的に正しさを導くのはとても大変だけど、そこまでいかなくとも工夫次第でそのクラスのなかの理解度の状況を可視化できることができるのではないかと思うんだけど。 なんで生徒が勉強しないんだろとか、成績が上がらないんだろとか、授業を聞いてくれないんだろとか、教師は思って色々と工夫してみるんだけど、そういうのって、学生が何を考えているのかということを踏まえた上で行わないと空回りしてしまう気がする。
N高の授業とかも、定期的に授業についていけてる人の把握とその情報の共有（ついていけていない人がいる場合は、待つなどの対応をする）をやっていて、インフラ勉強会のDiscordのテキストチャットとかも似たようなことができる。
この間、レポート課題で学力調査を分析して、指導に役立てる方法を考えるということをやったんだけど、こういうことって指導をするときに、絶対に意識していないといけない（これを考察せずに教えるとかあり得ない）ことだな。データ分析って大事なんだなと実感した。
脱数学化
国語教育について
まつど.icon小学校の教員向けの国語教育の聴き方の授業を受けたことがあるのだけれど、特別な教育的ニーズの話もICT活用の話もなくて、この授業を真面目に受ければ学校関係なしに社会にでてからも役に立ちますみたいなこと大学の講師が言っていて、さすがにこれはまずいでしょって思った。まあ、小学校における実践としてはありかもしれない（それでも不十分だと思う）けど、それがどこでも通じるわけではないし、旧来の慣習による不合理な側面だってある。その不合理さを受け入れざるをえないとしても、改善していく意志を失ってはならないと思う。不条理の再生産はだめ。
エンジニアにとって聴く力ってどんなものですかね。一番最初に思いつくのは、集中してる人を邪魔しないように非同期のメディアを活用する（Slack）とか、聴いたことを録音の許可をもらったり、その場で書き起こしたり、図を書きながら説明してもらったり、互いに伝達を工夫する力ですかね。
横山雅彦のロジカル英会話編でも、石原千秋の新書でも、問題に対してそれに正解を与えるということに対して検証している部分があって、このあたりの議論は教員同士で理解をもっと深めていくべきだと思っているのだけれど。安易に正解がない問題という風に受け止めてしまうことの弊害というものはあると思っていて、どんな解答にもそれなりの評価を与えることができる。しかし、それは一元的なものではないというだけ。適切に読解して、適切に評価するということが基礎学力なのかなあと（ぽえむ）。
機械学習において正解とはなにか。ポスト真実時代において、どんな学習が求められているのか。
ある程度知能があればTwitterで偽物も務まりそうなんだよな。ログを用いて整合的にふりをすればいいんだから。機械学習ではサンプルが足りないけど、そこに人間の知性が加わればらしくもなる。偽物は本物より本物らしくなろうとする意志があるだけ本物より本物らしい。 テキストマイニングと読解力の関係
坂爪真吾 一般社団法人ホワイトハンズ代表 @whitehands_jp
8月20日
新書は「複雑な社会現象を、専門用語を極力使わずに10万字かけて分かりやすく説明する」というツールなので、「相手や事象の複雑性を専門用語の濫用によって恣意的に140字に縮減・矮小化し、衒学的マウンティングの手段に用いる」人が増えがちなツイッターとは、ある意味で真逆の世界なのかなと。
テキストマイニングで特徴語を縮約したからといって、読解力が上がるわけではない。
角川インターネット講座のどこかの巻でYouTubeでの違法アップロード動画の発見のために機械学習をどう活用するかという話があったような気がしたけど、動画の類似表現を自動的に分類することが可能になったら批評クラスタ的にはかなり嬉しいんだよな（これは技術的に難しそう）。 たくさんの動画の類似した特徴から、考察を導くのに役立てる。 実況クラスタが完全に一致みたいなことやってるけど、彼らがアニメを観る時に、感情表現や場面、動作など特徴に注目して画像を分類し保存しているを、もっと共有できる形にできたらいいのにってたまに思う（が著作権の関係で文字情報ならいけるか？）
メイドインアビスのOPもEDもそれぞれに似たようなアニソンけっこうありそうだよなと思ったり。こういう似ている感じを機械学習で扱えたら、今よりも音楽考察の書き手が増えるような気がする。 読書教育について
RPAの本で、OCRは自動化の一種だみたいな話があって、それに基づくと、小説を読む際に、小説の文面を視覚イメージに変換する機械学習の研究とかあって、これがもうちょっと実用的になると、小説を読むハードルが下がる気もしないわけでもない。 gun-人-hide @hide_gun
学校によっては低学年の子が高学年向けの本を借りに来たら「まだ難しくて読めない」からとカウンターで突き返しているらしい。
インターネットで知ってる単語だけを調べて調べ学習をし、図書室で大人に検閲されながら本を選んで読む子供が、果たして未知の知域に自発的に飛び込むだろうか？ 生徒にあったニーズの本のレコメンドをすることは、持続的な読書経験につながるという意味で、重要だが、そういったレコメンドは機械学習で実現できるのか。
機械学習を使わずともe-learning風に
現状だと、特別なニーズをもつ生徒の情報を教員と学校司書が連携して情報交換する必要がある。この過程を自動化していくという流れはありうるのではないか。 英語学習について
AIに負けない学力というのは、具体的には、英語ならば「機械翻訳が導き出した、いかにも本当らしい翻訳の正しさを見抜いてまちがっている部分があれば修正できる能力」というような感じになるのかな。多くはコモディティ化自動化されて、一方で必要な部分では高い能力が引き続き求められる。
多言語学習への動機づけが進むのではないか。少し学ぶだけで機械翻訳の助けも使えば読める文献が増えるから。
会話トレーニングに音声認識の技術を応用
ネット上の膨大なテキストデータの使いみちについて
コーパスの活用
Hiroshi Manabe@79.6kg > @takeda25
2013年10月16日
理想としては感覚に頼るよりもコーパス等で解決できたほうがいいのかもしれないけれど、感覚がないと調べることを思いつきもしなかったりするからなぁ。たとえば「〜的な」は昔は「〜的の」という言い方も一般的だったと知らないと、そんな言い方はないと思い込んでしまったり。
コミュニケーションについて
ハイパーメリトクラシーの時代
「AIと教育」の勉強会でも喋る予定だけど、機械学習の進歩による音声認識は、喋りながら考えるということ（従来は喋ることと書くことは両立しにくかった）を実現しやすくなったため、話したい人と聴きたい人を結びつける場所の必要性が高まっているのではないかというようなことを最近考えている。
意見を共有するだけならば文字でもいいのかもしれないけど、断片的なアイデアを文章に仕上げるまでのコストの高さがあって、それを文章でなくてもいいというのがノンストップライティングだとするならば、それと似たようなところが話しながら考える（思ったことを喋る）という営みにはあるのではないか
断片的なアイデアであっても、差し迫った問題や、当人にとって熱意のある課題であるとき、従来は、とりあえずTwitterでつぶやくとか、なんとか文章までまとめてブログなどで発表するとか、知り合いに相談するというコミュニケーションがあり得たけど、Discordを使って対話のマッチングができないか。
科学教育について
物理学教育について
情報教育
e-learning教材ももっと気軽に作れるようになるのではないか。
消費者教育について
キャリア教育について
機械学習がサービスとして社会に浸透するようになれば、現状の仕事の一部がなくなる（だから基礎学力を高めよ）という話は、これまでだって特定の仕事の需要が減ることはあっただろうし、仮にシンギュラリティのようなものが起きたら、それこそベーシックインカムに移行すればいいだけの話だし。Evernoteみたいに課金すればOCRが自動的にかけられて全文検索できるようになることは、機械学習の恩恵であるし、大量の資料に常時アクセス可能になったことでこれまでの読書スタイルが変化しつつある。そういう時代において国語教育の基礎は変わらないかもしれないけど、変わる部分も絶対にある。 どんな仕事がなくなるか
キャリア指導のレコメンドが可能に？？
アニメPSYCHO-PASSというSF作品において、シュビラという人工知能が仕事の斡旋や恋愛相手探しをしてくれる社会を描いている。
データ分析は万能ではない。fMRIで脳波を測定してそこからビッグ・ファイブを予測することだって現状の技術では難しい。 AI技術者、機械学習エンジニア、データサイエンティストの育成について
機械学習エンジニアの参入障壁は？
高度な数学の知識が必要。
計算リソースも必要。
デジタルレイバーという新業種の誕生
道徳、リテラシーについて
現状の機械学習の教育との関わりは、人間がPCを通じて、これまでできなかったことを可能にすることという意味で、インクルーシブ教育の方向性で位置づけるのが一番適切な気がするんだけど。Aidemyみたいなのはそういったサービスを作れる人を育成するe-learningなわけだから。 アニメーション生成
動画を撮影して、イラスト風に変換
自動着色
法学
監視とプライバシー保護のトレードオフの問題
生徒のLineで悪口を検知したら親に報告する仕組みは必要か？
アニメ『東のエデン』（スタインベック『エデンの東』ではなく）の画像検索で場所や人物、物体を特定するアプリという話は、技術的にはほぼ現実のものとなってるな。機械学習のそういった応用は個人情報と治安とを天秤にかける。
著作権
学校教育について
教員の働き方改革
仮にすべての教科が動画による学習で代替することが可能になったらもくもく会のような学校教育に変わっていく？ フリースクールなどの実践
家でも学べるけど、学校へ行くのが楽しみ。
フルリモートワークが可能な会社でも対面コミュニケーションが楽しみで仕事へ行く。そんな楽しい環境に仕事場も学校もなってほしい。 音声認識の精度が上がれば、書き取る時間に、調べものをしたり、Scrapboxなどを使って、考えたことを整理して、関連付けたり、グラフィック化する余裕がでるかも。
すべてを書き起こすことに意味があるのではなく、いかに考えるかという部分が重要である。もちろん、書くことで覚える側面もあり、ただ覚えることが目的ならば、授業の時間を使って、SuperMemoやMindmapなどを使った記憶しやすいログのとり方が重要である。 オーバーエジュケーションの問題
オンライン勉強会について
与太郎v@hyoro
2013年6月27日
加えて、特別活動論とかの学級経営的な話はすべての社会人にとって必要な「スキル」でもあると思ってて、いままで教育・教職関係ないと思ってた層にアプローチすれば相当潜在的なニーズがあるとみている。
ジェンダー論や生涯学習論,特別な教育的ニーズ論,図書館情報学など学校でちゃんと教わったことのないことで、ニーズの高い話題に関してどうやって学び直していけばいいのか。大学へわざわざ入り直さなければならないのか。
教えたい人と教わりたい人をマッチングする技術（あんまりAIの関係ない？）。 苫野一徳 @ittokutomano
教育の「現場」と一口で言っても、その現場は無数にある。学校「現場」だけでなく、教育行政「現場」もあれば教育研究「現場」もあれば、子育て現場もあれば社会教育の現場もある。だから大事なのは、お互いに「現場を知らずに」と罵り合うことではなく、互いの「現場」の知を交換し活かし合うこと。
ブログは読めるうちに各種データDLを！ @tmrowing
9月8日
教育のトレンドセッティングでファシリテイターとして波に乗る人はそれでいいんだけど、、既存の学校現場にいる者は、次々と波に飲み込まれ溺死寸前で「互いの現場を知り『知』を交換し合う」余裕なんてないよってことを「その現場の当事者」として発言し続けるしかない。「こちら」からは以上です。 まつど.icon知を交換する余裕がないのは、実は通信教育で教員免許を目指している人たちもたいがいそうで、スケジュールがガチガチなので、全然勉強会が行われない（一部で閉鎖的に行われるだけ）。でもオンライン勉強会で余裕のある人の議論を、通勤の時間などに聴ける形で届けることができる。他人の議論なんて聴くだけじゃ、改善にはつながらないよと思う人は、受け身にならず、インフラ勉強会みたいに、自分で興味関心のあることを定期的に発表していけば、関心のある話題のフィードバックがもらえる。そういうメディアに #教育をまなぶ会 を育てたい。 そもそも参加者がみつからない。これまでは大学という場所に集まった人から協力者を探せばよかった。これからは、興味の持てそうな勉強会のレコメンドが行われるようになるのではないか。
声から身バレするリスクがある。音声変換だと無機質に感じられるし、もっと音声合成を活用して理想の声を実現できないか。
声を偽装できるならオレオレ詐欺に対しては、声では見抜けない。 能力が個人に属するという従来の能力観においては、特定個人の利益になるような学び方を選ぶことが望ましいとされるけど、よりシステムに目を向けてどう協力していけば大きな利益を出せるかという観点で、オンライン勉強会の価値もそこに位置づけできる。個々で達成できないことを実現する仕組み作り。
どうやったら人々が協力して問題解決に向かえるようになるのか。Twitterのレコメンド機能は、新しい出会いを実現するための技術だがそれは適切に機能するのだろうか。
教え方が個々の教員によって異なるから、e-learningで代替することは難しいという話は、むしろ逆で、個々の教員によって異なるなら、その全ての教え方を反復しやすい形に変換して、生徒のニーズに合わせてレコメンドしたほうが合理的なはず。
一人の教師が1時間働いて、30人しかその手順で教えることができないのなら、それをe-learningに変換して希望する人全てに受講権を与えた方が、先生だって個性に則った教えたい授業スタイルでいけるし、生徒だって向いてないタイプの導入でなく興味の持ちやすい授業を選べる。 KAMEI Nobutaka @jinrui_nikki 9月7日
大学の満足度調査をするなら、直近の受講生の評価だけでなく、「10年後」「20年後」「30年後」の評価を集めてほしい。
大学教育は「遅効性の猛毒」を目指しています。その場の受講者にウケるというよりも、じわじわと効いてくることを期待してやっている。そのくらい知った上で、大学政策やってほしい
どうやって追跡調査をしていくのか、そもそも評価として機能するのか。
教育方法学
現代において、一人の人間が対面でその場で思いついたことを喋るということに大きなメリットはないと思っていて、なんなら、録音して書き起こしして整形するとこまで自動化できるようになったら、好きな声のボイスロイドで読み上げた方が繰り返し聴きたいと思うかもじゃんね。
有名声優の声をボイスロイド化できたら、直接先生の講義を受けるより、変換して聴きたい声で受けるよな。Vtuberは話しての見た目や性格を変換してみるという意味で、同じレベルの議論に思える。 反転学習
機械学習を使うまでもなく、統計的に学習効果の高いタイミングでの復習を提案するシステム
自動車学校
まつど.iconもし教員に伝えたいということがあるとしたら、情報化が進んだ現代において、働き方改革のなかでコミュニケーションのあり方も変わってきていますし、従来型の教育をすることで育てたい人間像のあり方も変わらざるを得ないと考えています。書籍でいうと『
AI（人工知能）を活用した漫画・アニメの個人制作について