MIT シュワルツマン計算科学科、AI 教育パイロットプログラムを開始

今夏、MIT シュワルツマン計算科学科は、ボストン大圏内やサウスカロライナ州、ウェストバージニア州、テキサス州から教員を招き、「第 1 回 AI 教育者パイロットプログラム」を開催しました。この一週間のワークショップは、AI の教育をあらゆる分野や学習環境に広げることを目的としています。

MIT の授業「C01/C51 (Modeling with Machine Learning)」に触発され、計算科学と AI 教育のための共通基盤（Common Ground for computing and AI education）を通じて開発されたこのコースは、学生が自身の専門分野における問題解決のために、AI や機械学習の基礎概念を理解し応用することを支援することに焦点を当てています。ワークショップでは、教員たちがこれらの教材や指導法を自らの教室でどのように適用できるかを探索する機会を得ました。

「より広い目標は、教育者の研修への投資を通じて、より多くの学生に AI 教育を広げることです」と、MIT シュワルツマン計算科学科の学長であり、電気工学・情報学部（EECS）のパナソニック教授であるダン・ハッテンローチャー氏は語ります。

「私たちは、AI を単なる技術の利用者としてではなく、批判的思考ができる人材へと育てたいと考えています」と、MIT シュワルツマン計算科学科の学務副学長兼 EECS 学部長のアス・オズダグラール氏は述べました。

AI 教育拡大のための協働モデル

このプログラムを実現するには、学内の広範な協力が不可欠でした。リーダーシップやスタッフの支援に加え、金融からコンピュータサイエンス、持続可能性に至る多様な分野で活躍する6 名以上の教員が貢献しました。彼らは協力し、核となる技術的概念を、さまざまな教室環境に適用可能な事例や教材と結びつけたワークショップを形作りました。

「これほど多くの熱心な教員が、学生を支える教育者を支えるために、これほど豊富な教材を集結させた取り組みは見たことがありません」と語るのは、土木工学の Edmund K. Turner 教授であり、AI Educators Pilot の学術ディレクターである Saurabh Amin 氏です。また、Amin 氏は MIT Schwarzman カリフォルニア計算科学科と MIT スローン経営大学院に共同設置されたオペレーションズ・リサーチセンターの共同ディレクターも務めています。

Jake と Robin Reynolds からの支援により、このパイロットプログラムには 7 月、アレン大学、バブソン大学、ブランドアイズ大学、マーシャル大学、マサチューセッツ大学ローウェル校、ノーステキサス大学、ウェンワース工科大学から 19 名の参加者が集まりました。MIT の教員や講師と共に、参加者は「機械学習によるモデリング」の教育法を、デモ、動画、演習を組み合わせて探求しました。また、コース教材と手法を各自の教室に転用するための実践的な活動を通じて協力し合いました。

「この機会は非常にタイミングが良かったです。私の所属する学部で、AI とデータサイエンスのプログラムを立ち上げるからです」と、マサチューセッツ州ローウェル大学のコンピュータサイエンス准教授であるウェンジン・ジョウ氏は語ります。「私たちはすでに、次世代のコンピュータサイエンティストを AI の分野でどのように育成するか、また教育に AI をどう統合するかについて考えていました。私は他の人々がどのように取り組んでいるかを知りたかったのです。特に、『AI が誰でも使えるツールを作成できるようになった今、コンピュータサイエンティストは何をするべきなのか』という問いへの答えを探していました。

ブラックボックスを超えて

AI に関しては、アミン氏は指摘するように、高品質な教材が不足しているわけではありません。通常欠けているのは文脈です。教員や学生が AI の概念を特定の分野や課題、思考法と結びつける機会です。これらのつながりは、AI を受け取るべき固定されたアイデアの集合体として提示するのではなく、対話と推論を通じて築かれるものです。しかし、教員の育成は依然として最も不足しているリソースの一つです。

「不足しているのは、AI を単なる固定された概念やツールの束として教えるだけでなく、自らの分野に根ざさせ、学生が判断力を持って活用し、その神秘性を解きほぐす準備のできた教育者です。そうすれば、学生はモデルをただ適用するのではなく、疑問を持ち、適応し、それらを用いて構築することを学べるようになります」とアミン氏は説明します。

EECSの講師であり、ワークショップの指導者の一人であるシェン・シェンはこう付け加えます。「機械学習を単なるブラックボックスや、魔法のような新技術として扱うのではなく、特定の分野の問題解決を支援するためのツール、あるいは新たな枠組みとして捉えることが重要です。」

パイロットワークショップから教育者ネットワークへ

参加者は今週を終えるにあたり、自らの専門分野や授業でどのようにワークショップの教材や指導法を応用するかについて振り返りました。そのフィードバックは、今後のパイロットプログラムの改善に役立ち、多様な学習環境においてAI教育の拡大に取り組む教育者たちのより広範なネットワーク構築を支えることになります。

ウェンワース工科大学のコンピュータサイエンス准教授であるウェイジェ・パング氏は、ワークショップ終了後も続くコミュニティ形成活動を楽しみにしています。「異なる専攻や分野を持つ他の教員と交流できる貴重な機会です。他大学の取り組みを知り、互いに学び合うことができます」と彼女は話します。

「技術が変化する中で、どの大学でも異なる分野の教員たちが『いかにして学生を最善に支援するか』という同じ課題に直面していることを知るのは役立ちます。AIの利用がどうなるかを少し先回りして予測し、準備することで、学生の成功をサポートできるはずです」とブランダイス大学のコンピュータサイエンス准教授であるディラン・キャッシュマン氏は述べています。