2 つの解決策のうちの 1 つは、生徒の知識のギャップを検出し、それに基づいて AI が生徒が改善する必要のあるコンテンツを提案することです。
代表者たちは科学会議「教育におけるビッグデータと人工知能：課題からブレークスルーへ」で技術的解決策について学ぶ - 写真：TT
11月22日、ホーチミン市人民委員会とホーチミン市教育訓練局は科学会議「教育におけるビッグデータと人工知能：課題からブレークスルーへ」を開催した。
2つのAIソリューション
ワークショップで、ホーチミン市教育訓練局のホー・タン・ミン局長は、ホーチミン市が教育におけるAIの応用をテストするために2つのソリューションを選択したと述べた。解決策 1 は、生徒が学習パスを自己調整できるようにサポートすることです。ソリューション 2 は、生徒の知識のギャップを検出し、それに基づいて AI が生徒が改善する必要のあるコンテンツを提案することです。
「生徒はそれぞれニーズ、学習ペース、学習能力が異なります。自分のペースで学習することで、生徒は学習内容を、どのように、いつ学習するかを自分で選択し、自分の学習過程をコントロールできるようになります。」
ホーチミン市教育訓練局が開発した AI モデルは、学習者の LMS システム上のタスクとのやり取りを分析することで、学生が学習パスを自己調整できるようにサポートすることを目的としています。
このモデルは、改善に重点を置くべき分野など、各生徒に個別の推奨事項を提供します。追加の文書または活動。勉強スケジュールを調整する;学習効率を向上させる戦略です...」とミン氏は語った。
2 番目のソリューションに関して、ミン氏は、AI が能力調査と質問バンクからの履歴データを分析すると述べました。これにより、AI は学生が追加のサポートを必要とする可能性のある特定のコンテンツと知識を予測します。
そして課題
ワークショップで講演するホーチミン市教育訓練局長ホー・タン・ミン氏 - 写真：TT
「現在、私たちはAI用のデータを収集し、統合している段階です。ホーチミン市教育訓練局も、インフラストラクチャの制限（グラフィックス処理装置（GPU）を備えた適切なサーバーインフラストラクチャの不足）など、多くの課題に直面しています。」
GPU アクセラレーションがなければ、AI モデルのトレーニングは大幅に遅くなり、反復的な開発と大規模な展開の実現可能性が低下します。 「この制限は、AI ソリューションの速度だけでなくスケーラビリティにも影響を及ぼします。大規模なデータセットの処理は、実際には標準的な CPU リソースでは非現実的になるからです」とミン氏は語りました。
ミン氏によると、チップ生産国の輸出政策により、国家予算投資を通じてGPUを購入することは不可能だという。 OpenAI などのプロバイダーの AI クラウド プラットフォームや API を使用すると、特にソリューションを多数のユーザーに提供する場合には、多大なコストが発生します。
クラウド サービスは、データ処理、ストレージ、API 呼び出しなどの使用量に基づいて課金されます。予算が限られている公共事業にとって、こうした継続的なコストは財政的な負担となります…
教育におけるデジタル変革の加速
科学会議「教育におけるビッグデータと人工知能：課題からブレークスルーへ」には、教育訓練省、ホーチミン市人民委員会、東南アジア地域の教育訓練局、デジタル変革の専門家などから350人を超える代表者が参加しました。
これは、南東部地域の各州において、2030年までのビジョンを掲げ、2022年から2025年までの期間に教育・訓練部門の情報技術の応用とデジタル変革を強化するための計画の実施タスクの進捗を促進し、効果的に実施するための活動の1つです。
ワークショップでは、デジタル変革の経験を持つ教育・訓練部門、専門家、企業から、モデル、ソリューション、優れたテクノロジーに関する多くのプレゼンテーションが行われました。同時に、ワークショップでは、南東部地域の教育部門が次の段階で導入する準備をしている画期的なモデルとソリューションも紹介されました。
教育にAIをどのように応用するか?[広告2]
出典: https://tuoitre.vn/tp-hcm-thu-nghiem-dua-ai-vao-giao-duc-20241122175617646.htm
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