Candice Faktor氏は、人間の変革のために構築されたAIネイティブな学習プラットフォームDiscoのCEO。テクノロジーリーダー、基調講演者、投資家。
25年前、私はアイビー・ビジネススクールに入学し、講義と教科書を期待していた。しかし、そこで見つけたものは、学習に関する私の信念のすべてを変えた。ケースメソッド、仲間との対話、白熱した議論、現実の問題。学習は消費ではなく、実践を通じて起こった。それは明らかに人間的だった。そして、それは心に残った。
先週、私はアイビーのAIシンポジウムに学長の招待でゲストとして戻った。それは、私が何年も考えてきたことを結晶化させる、完全な円環の瞬間だった。
真の問題
私たちは何十年もかけて、学習をより効率的で、拡張可能で、コンテンツが豊富なものにしてきた。動画とモジュールで満たされたLMSプラットフォームを構築した。利便性を最適化した。そして、いつの間にか、学習を本当に機能させるものが何かを忘れてしまった。
今、AIはそのすべてのコンテンツを無料にしようとしている。スキルアップへの投資を行うすべての研修組織とL&Dリーダーが直面する問題は、次に何が起こるかということだ。
本能的には、AIを使ってより多くのコンテンツをより速く作成しようとする。しかし、これは問題を誤解している。
私たちはコンテンツ不足の問題を抱えていたわけではない。体験不足の問題を抱えていたのだ。
あなたの人生で最も変革的な学習について考えてみてほしい。それは動画を見ることでは起こらなかった。それは会話、協働、そして対話と議論の混沌としたプロセスの中で起こった。研究はそれを裏付けている。アクティブラーニングは受動的な消費を劇的に上回る。私たちは何十年もこれを知っていた。ただ、コンテンツは拡張しやすく、つながりは難しいという理由で、それを無視するシステムを構築してきただけだ。
AIは、その方程式を反転させるチャンスを私たちに与えてくれる。
「人間第一」が実際に意味すること
人間第一の学習には2つの側面がある。ほとんどの人は1つしか見ていない。
第一の側面：人間同士のつながり
これは依然としてゴールドスタンダードだ。私がDiscoを設立したとき、最高の学習はアクティブで体験的であるという前提の上に構築した。プロジェクトを行い、仲間からフィードバックを得る。アイビーが私に教えてくれたのと同じ洞察を、AI時代に翻訳したのだ。
人々が一緒に学ぶコホートベースの学習は、単独での消費では決して得られない説明責任とつながりを生み出す。ケースメソッドが機能するのは、学習者が自分の考えを仲間に対して擁護し、曖昧さと向き合い、対話を通じて成長しなければならないからだ。AIは人々をコホートにマッチングし、議論のプロンプトを提示し、ロジスティクスを処理できる。しかし、学習は人間の間で起こる。
第二の側面：人間のように振る舞うAI
ここで多くの人が間違える。人間第一とは、人間同士の相互作用を優先することだけを意味するのではない。それはまた、AIを使って単にタスクを自動化するのではなく、真に人間らしい体験を創造することも意味する。
学習者のために仕事をするAIと、優れた教師の仕事をするAIの間には、深い違いがある。
最初のアプローチ、「近道としてのAI」は魅力的だが空虚だ。それは学習者が苦労して読む必要がないように読み物を要約する。学習者が不確実性と向き合う必要がないように質問に答える。学習者が反復する必要がないように課題を完成させる。この種のAI使用は、能力を構築する摩擦を取り除くことで、実際には学習を損なう。
第二のアプローチ、「メンターとしてのAI」は変革的だ。学習者を課題を通じてコーチするAIを想像してほしい。ソクラテス式の教師がするように、探究的な質問をする。各学習者のレベルに合わせて調整されたパーソナライズされたフィードバックを提供する。コンシェルジュとして機能し、学習者を適切なリソースとつながりに導く。学習者が何を知っているかだけでなく、どのように考えるかを評価する。
この種のAIは、人間が実際に成長する方法、つまり苦闘、内省、フィードバック、実践を通じて設計されているため、人間的に感じられる体験を創造する。
コホートのファシリテーターが午後11時に利用できないとき、よく設計されたAIは依然として意味のある学習の瞬間を創造できる。答えを与えることによってではなく、学習者が自分の考えを整理するのを助けることによって。人間の指導者にとって大規模なパーソナライゼーションが不可能なとき、AIは各学習者のレベルに課題を適応させ、全員が最近接発達領域で活動することを保証できる。
この区別は非常に重要だ。AIソリューションを評価するL&Dリーダーは、「これはどれだけ自動化できるか」ではなく、「これは人間の能力を構築する体験を創造するか」と問うべきだ。目標は、学習者をより強くするAIであり、学習を不要にするAIではない。
なぜ今これが重要なのか
AI拡張された労働力において最も価値のあるスキル、すなわち批判的思考、協働、感情的知性、倫理的推論は、コンテンツの消費だけでは開発できない。
批判的思考は、それについて読むことでは学べない。リアルタイムで自分の前提に挑戦されることで学ぶ。実践することで学ぶ。感情的知性はモジュールからは発達しない。人間との相互作用を通じて、あるいは優れたメンターがするようにあなたの思考を押し進めるように設計されたAIとの相互作用を通じて発達する。
AIはコンテンツを商品化する。つまり、人間のつながりが差別化要因になる。AIは日常的なタスクを処理する。つまり、協働し、リードし、複雑さをナビゲートする能力がより価値あるものになる。私たちの学習システムは、コンテンツ配信でAIと競争するのではなく、これらの能力を開発すべきだ。
勝利する研修組織とL&Dリーダーは、すべてを自動化する誘惑に抵抗する人々だ。彼らはAIを使って摩擦を取り除き、パスをパーソナライズし、サポートを拡張する。しかし、彼らは実際に変革を生み出す人間的体験と人間らしいAI体験を倍増させる。
皮肉なことに、AIは私たちが常に知っていたことに私たちを引き戻すかもしれない。LMSプラットフォームとコンテンツライブラリの前は、学習は徒弟制度、メンターシップ、コミュニティを通じて起こった。テクノロジーは今、これらの体験を大規模に可能にし、ついにソーシャルで体験的なスキルアップをあらゆる規模の組織にアクセス可能にすることができる。
完全な円環
先週アイビーに立ったとき、私は予期しないものを感じた。希望だ。
AIが教育の問題を解決するという希望ではない。機関がこれをすべて理解しているという希望でもない。AIが私たちが間違ってきたことに直面することを強いるという希望だ。
コンテンツが無料でパーソナライゼーションが即座に行われるとき、チャットボットが置き換えられる学習体験のポイントは何か。答えは、真の学習は決して置き換えられることはなかったということだ。それは常に実践、つながり、挑戦、コミュニティを必要としてきた。
25年前、ビジネススクールとケーススタディメソッドは、人間中心の学習がどのようなものかを私に示してくれた。今日、私はそのアプローチを誰もがアクセスできるようにするツールを構築している。
学習の未来は受動的ではない。それはアクティブで、体験的で、深く、還元不可能なほど人間的であり、人間同士と人間らしいAI体験の両方にとって強力な味方としてのAIを伴う。
