【教育への人工知能の活用】学問は繰り返される

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先日、ある大学の教授が書いていたブログで、雑務が多すぎて研究に集中できないと嘆いている記事を見かけました。様々な場面に当てはまりますが、教育の現場でも人材の育成と研究との両立というのは難しい問題です。

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学問の理想形とは

上の図は学問の理想形と現状を描いたものです。新しいことを発見していく動きと同時に(人間には寿命がありますから)次の研究者を育成していくという動きも大切です。

冒頭で紹介した記事はコレです。

http://anond.hatelabo.jp/20170323162129?utm_content=bufferfb10f&utm_medium=social&utm_source=twitter.com&utm_campaign=buffer

内容をざっとまとめると「イギリスの科学雑誌の中で日本の科学研究の失速が危惧された。これは当然の結果だ。日本の大学は雑務が多すぎる(試験監督や書類事務など)。周囲からも研究より雑務の方が大事なんだと10年程言われ続け、研究のモチベーションもすっかり減衰してしまった」みたいな感じです。

つまりは、若手育成に手間がかかり過ぎて本来の職である研究に身を投じることができないと。これが上の図に描いたような教育の現状です。

理想形においては、試験監督や書類事務などの雑務は、アルバイトの学生とかそういう人で事足りるべきです。しかし現状では優秀な研究者がそれらを仕方なくやっていると。これは例えば、プロとしてやっていける実力がまだ十分にあるサッカー選手が、地域のサッカー教室を任されるようなことです。すごい異様なことなんです。

ビックデータや人工知能の活用

ビッグデータ

最近良く耳にする言葉に「ビッグデータ」というものがあります。これは端的にいうと巨大なデータ(そのままですね)のことで、近年のコンピュータの処理速度向上に伴って、膨大なデータを統計的に処理するなどして、ビジネスなどに活かそうとする動きがあります。

今ではGoogleの登場によって、大抵のことは調べればわかりますが、まあそれは日常の疑問レベルの話で、やっぱりアカデミックな教育になってくると(情報自体は載っていても)内容が洗練されていなく、扱いづらかったりします。つまり、教育分野の知識はまだ少しクローズドな部分があるということです。

これらの知識体系をもう少し整理すれば、そもそもの教育に手間がかからなくなり、学生自身の自主的な教育をより活かしていくことができます。そうすれば、教授たちが今やっているような雑務も減ると思います。

人工知能

あとは人工知能も活用できると思います。既に事務的な作業はコンピュータの得意とするところですが、もう少し煩雑な作業でも、人工知能が発達すれば自動化が可能になり、人間がやらなければならない雑務の減少に繋がります。

知識体系の再利用

先日、AbemaTVで放送されていた人工知能に関する議論の番組の中で人工知能は人類の知識の蓄積なんだ」というような話が挙がりました。人工知能ビッグデータをうまく活用することで、今までの人類知を個人レベルで高速に利用することが可能になります。

人工知能に関する議論では頻繁に「人類は機械に侵略されるのか」みたいな話が挙がりますが、有効活用することで確実に人類の未来に役に立つものではあります。核技術に関しても同じような話があるように、要は使い方次第なんです。もしターミネーターのように、マシンガンを内蔵したようないわゆる殺人兵器に人工知能が搭載されたら、それは恐ろしいことになるでしょう。そういう未来にならないためには、一人一人が未来の人類に対する倫理観をしっかりと持ち、考えていくことが大切です。

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