Janet Liu氏はRevisionDojo（YC F24）のCOO兼共同創業者です。
新しいスキルを身につけた最後の機会について考えてみてください。何かを試し、何が効果的かを確認し、調整して再度挑戦する。そのループは短いものでした。
これを学校と比較してみましょう。生徒は授業を受け、宿題を終え、そして待ちます。自分の理解が確かなものだったか、あるいは完全に間違っていたかを知るまでに数日が過ぎます。ギャップを発見する頃には、授業はすでに次に進んでいます。本来なら素早い修正で済むはずのことが、何週間もかかる回り道になってしまいます。
これが現代の教育に組み込まれたミスマッチです。人は短いループで学びますが、学校は長いループで機能しています。
短いループと長いループの学習者
成績が良い生徒は必ずしも最も頭が良い生徒ではありません。彼らは遅いシステムの中で素早いフィードバックを得る方法を見つけています—教師との確認、友人からの素早い確認など、長時間間違いを練習し続けることを防ぐものなら何でも構いません。これらの小さな軌道修正が積み重なって自信になります。
他の生徒も同じように努力しますが、同じシグナルを得られません。彼らは同じ間違いを何度も繰り返した後でようやく何かがおかしいと気づきます。テストが返却される頃には、誤った概念が定着しているか、さらに悪いことに「自分はダメだ」「十分ではない」という物語が形成されています。
問題はアクセスではなくタイミングである理由
長年、焦点は生徒により多くのリソースを提供することでした：より多くの動画、より多くの説明、より多くのコンテンツ。これらは役立ちますが、本当の問題を解決しません。代数に苦戦している生徒は、もう一つの講義を必要としているわけではありません。彼らは自分の現在のアプローチがなぜ失敗し続けるのかを理解する必要があり、その洞察を思考が新鮮なうちに得る必要があります。
ここでAIが役立ちます。それは即時的だからではなく、努力と明確さの間の遅延を縮小するからです。しかし、この縮小には多くの人が過小評価している設計上の責任が伴います。
学習のためのAI構築から実際に学ぶこと
私のチームと私が学生向けのAIツールの構築を始めたとき、成果を変えたのは洗練さではなく、精度であることをすぐに学びました。生徒はめったに「完璧な」説明を求めていません。彼らは次のステップを探しています。この転換だけで、その後の私たちの構築方法がすべて再形成されました。
その作業から、3つのパターンが浮かび上がりました：
1. 生徒は方向性を必要としています。
より多くの知識を持つチューターが自動的に優れていると考えるのは簡単です。それは、追加の資格が誰かをより強力な教師にすると人々が考えるのと同じです。最先端の研究で判断されるわけではない高校のコンテキストでは、これは単に当てはまりません。
この前提の下では、優れた教育は最も多くを知ることとはほとんど関係なく、適切なタイミングで生徒の前に適切なものを置くスキルとすべてが関係しています。
教育のためのAIを構築している人は、システムがどれだけ知っているかについて考えるのをやめ、生徒が次に見るものをどれだけうまく順序立てるかに執着し始めてください。モデルが生徒の立ち位置を診断できなければ、それがどれだけ賢くても、実際の価値は生徒のための作成ではなく、キュレーションから生まれるため、重要ではありません。
2. 生徒が主役です。
教育には生徒を無視するという奇妙な習慣があります。これは通常、意図せずに起こることで、ほとんどの製品は彼らの周りの大人—教師、管理者、親—に向けて構築、マーケティング、販売されています。これが起こると、トーン、機能、さらにはペースまでもが、実際にツールを使用する人を除いて、誰にでも語りかけることになります。
これは滑りやすい領域です。なぜなら、生徒はそれをすぐに感じ取るからです。何かが学校の声—遅く、構造化され、形式的—を帯びた瞬間、彼らは関わりを持たなくなる可能性が高くなります。これは親がおもちゃを買うのと同じダイナミクスです：購入決定は大人にありますが、おもちゃは子どもがそれで遊びたいと思う場合にのみ成功します。
したがって、生徒を主役として内面化する方が有利です。「生徒は明日自発的に戻ってくるだろうか？」や「これは最初の30秒以内に直感的に感じられるか？」といったことをベンチマークの先頭に置きましょう。これらの答えが弱ければ、あなたの学術的なピッチがどれほど強くても、ソリューションは苦戦するでしょう。
3. 生徒はルールに従って行動します。
生徒が方向性を必要とするという先ほどの点について、認知負荷を減らしたいなら、不必要な決断を取り除かなければなりません。これは彼らが取り組んでいる制約を理解している場合にのみ可能です。なぜなら、学校では、生徒は真空の中で活動しているわけではないからです。
生徒は非常に特定の構造の中でプレイします：コマンド用語、カスタムルーブリック、シラバスに縛られた演習など、これらはすべて国、試験委員会、教師によって変わります。これらの制約は、生徒がどのように勉強し、何を心配するかを形作ります。ソリューションがその理解を持っていると、生徒は何に焦点を当てるべきか推測するのをやめ、自信を持って前進し始めます。
本当の機会
教育における中核的な仕事は、よりスマートなシステムを構築することではなく、次のステップを明確に示すシステムを構築することです。短いループ学習はその明確さに依存しています。生徒が次の試みを導くシグナルが即時的で、具体的で、教室の現実に沿っている場合にのみ、彼らは向上します。
本当にそれらのループを短くするAIを構築したいなら、カリキュラム、評価構造、教師が使用する順序付けを理解してください。これらのアイデアを尊重し、それらを中心に設計してください。
そうすれば、道はより明確になります。不必要な決断を取り除くことができます。講義を生成するのではなく、推論を修正することができます。すべてのステップを生徒が実際に評価される世界に結びつけることができます。これを正しく理解したチームは、生徒を本当に前進させるツールを構築できます。そうでないチームにとっては、他に何も補償しません。
