AI教師の市場は飽和状態にある。メラニア・トランプ氏は最近、教育サミットにヒューマノイドロボットを伴って登場し、より多くの子どもたちが「ヒューマノイド教育者」によって教えられるべきだと述べた。
しかし、シカゴ大学の新たな研究は、コンピューターは人間のふりをするようにプログラムされていない方が、より優れた教師になることを示唆している。
この研究は、社会性と情動の学習（SEL）に関する授業を中心に行われた。実験では、小学4年生の児童が3つのグループに分けられた。全ての児童は、クラス全体で通常のSEL授業を受けていた。1つのグループは、人間の相互作用をシミュレートするロボット（研究者が「架空のロボット条件」と呼ぶもの）との個別セッションを追加で受け、もう1つのグループは、人間の行動をシミュレートしないロボット（「事実的なロボット条件」）との個別授業を追加で受け、3つ目のグループは追加授業を一切受けなかった。
「架空の」ロボットは、シナリオを一人称の物語として提示し、友人や研究外での生活について言及し、感情や好みを表現した。「事実的な」ロボットは、シナリオを三人称の仮定として提示し、感情、友人、好みを一切認めなかった。
「架空の」ロボットの対話には、「こんにちは！また会えて嬉しいです！前回の会話は本当に楽しかったです」や「他の人と話すことは、私自身の人生における状況をナビゲートするのにも役立ちます」といった発言が含まれていた。シナリオは一人称の記憶として提示され、「私の友人ルーカスと私は休み時間にバスケットボールをしていました」や「私たちは両方とも怒っていて、落ち着く必要がありました」といった形式だった。
「事実的な」ロボットも、人間の意識を多少模倣していた（「こんにちは！前回お話しして以来、私は新しい授業内容を処理しました」や「私のプログラマーは、私のマイクとスピーカーも再確認しました」）が、シナリオを一人称の経験として提示することはなかった。「ブレイクとローレンスは休み時間にバスケットボールをしていました」や「両方の少年は怒っていて、落ち着くための時間が必要でした」といった形式だった。
この研究は、博士課程の学生であるローレン・ライト氏が主導し、同大学コンピューターサイエンス学部の助教授であるサラ・セボ氏が監督した。その結果、ロボット教師グループの両方とも、指導を受けなかったグループよりも良い成績を収めたが、「事実的な」ロボット教師を持つ児童は、SELの概念をより習得していることが分かった。
児童は人間らしいロボットの方が魅力的だと感じると想定されるかもしれないが、研究者たちは、「架空の」ロボットが「より大きな親密さ、楽しさ、自己開示を引き出すことはなかった」ことを発見した。
逸話や研究（このスタンフォード大学の研究など）は、人間の行動を模倣するチャットボットがメンタルヘルスのリスクをもたらす可能性があることを示している。この研究は、人間らしさの少ないロボットが、児童へのメンタルヘルスリスクを軽減するだけでなく、より良い教育成果をもたらすことを示唆している。
この研究には、複数の皮肉な層がある。SEL教育は、共感、紛争解決、自己認識と社会的認識、その他人間が他の人間との生活をよりよくナビゲートするのに役立つソフトスキルなどの要素に焦点を当てている。これらの特定の授業は、対人問題解決に焦点を当てていた。ロボットがこれらのスキルを若い人間に教える最良の方法を探すことは、確かに直感に反しているように思える。
そして、研究者たちは1つのグループに「架空の」という用語を使用したが、「嘘をつくようにプログラムされた」と呼ぶこともできただろう。ロボットには友人のローレンスはおらず、バスケットボールもしない。学校は、児童に嘘をつくことによって、より良い社会的・情動的行動を倫理的に教えることができるのだろうか。「事実的な」ロボットはわずかに優れているが、それでも意識のある存在であるかのように一人称を使用する場合があった。それは依然として「架空の」人物を模倣しているが、より客観的なものである。
この研究は範囲が狭い。合計52人の小学4年生が参加し、わずか4回の指導セッションを受けただけだった。さらなる研究が求められるが、これらの結果が確認されれば、人間の行動や感情を密接に模倣するロボットは、児童を支援するための最も効果的な選択肢ではない可能性があることを意味する。
