ホーチミン市、教育分野でAIをテスト

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」で技術的な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長のホー・タン・ミン氏は、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ました。ソリューション1は、生徒が自ら学習パスを調整できるよう支援することです。ソリューション2は、生徒の知識ギャップを検出し、それに基づいてAIが生徒が改善すべきコンテンツを提案することです。

生徒一人ひとりのニーズ、学習ペース、学習能力は異なります。自己ペース学習では、生徒が学習内容を、どのように、いつ学ぶかを自分で選択し、自ら学習の過程をコントロールすることができます。

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、追加の教材やアクティビティ、学習スケジュールの調整、学習効率を向上させる戦略など、各生徒に合わせた個別の推奨事項を提供します」とミン氏は述べた。

2つ目のソリューションについて、ミン氏は、AIがコンピテンシー調査や問題バンクの履歴データを分析し、学生が追加サポートを必要とする可能性のある具体的な内容や知識を予測すると述べました。

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、AI向けのデータの収集と統合を進めている段階です。ホーチミン市教育訓練局は、インフラの制約（グラフィック処理装置（GPU）を搭載した適切なサーバーインフラの不足）など、多くの課題にも直面しています。

GPUアクセラレーションがなければ、AIモデルの学習速度は大幅に低下し、反復的な開発や大規模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、拡張性にも影響を及ぼします。標準的なCPUリソースでは、大規模なデータセットの処理は事実上不可能になるからです」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、国家予算によるGPU購入は現実的ではないという。OpenAIのようなプロバイダーのAIクラウドプラットフォームやAPIを利用する場合、特に多数のユーザーにサービスを提供する場合、多大なコストがかかる。

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、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大きな負担となります…

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部門、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、南東部の各州における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分野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・研修部門、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、南東部地域の教育部門が次のフェーズで導入に向けて準備を進め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。

出典: https://tuoitre.vn/tp-hcm-thu-nghiem-dua-ai-vao-giao-duc-20241122175617646.htm