Ett föremål från en nyliberal... Det här är ett föremål från en affärsprofessor med liten direkt erfarenhet av utbildning, men som tror att frimarknadsekonomiska principer är svaret på utbildningens (och i stort sett alla andra samhällets sociala) problem.

Öppna i appen or nätet

---

OKTAG 30

Kartlägga AI:s utvecklande roll i utbildning: var kan och bör det påverka?

Lyssna · 31M

		MICHAEL B. HORN

Två innovatörer inom utbildning, Laurence Holt och Jacob Klein, har slagit sig samman för att skapa en marknadskarta för att kartlägga vägen och effekten av AI i grund- och gymnasieutbildning. Kartan kartlägger inte bara platser som nya AI-företag och produkter kommer in på, utan visar också var AI kan ha en positiv inverkan i en inte så subtil knuff till innovatörer. I det här samtalet går vi igenom några av de stora trenderna de ser utvecklas; spekulera om var AI ännu inte har haft stor inverkan och fortfarande kan; prata om några av de verkliga riskerna med AI inom utbildning; och diskutera hur du kan hjälpa Holt och Klein att hålla marknadskartan uppdaterad. Här är länken till marknadskarta.

Som alltid kan prenumeranter lyssna på podcasten, se den på YouTube eller läsa utskriften.

Michael Horn:

Jag har sällskap av två personer som har funderat mycket på hur man gör detta under många år. Laurence Holt och Jacob Klein, två långvariga entreprenörer, innovatörer, stora tänkare inom utbildning om hur man skapar en bättre värld för pedagoger och eleverna i den. Och killar, det är bra att se er båda. Tack för det här samtalet. Varför inte sparka igång det för dig när vi startar konversationen för att bara ge en miniatyrbild av hur du kommer till konversationen redan innan den artificiella intelligensdelen, bara utbildning i allmänhet, hur du kom in på detta område och typ av dina bakgrund, eftersom ni båda har väldigt entreprenöriella och innovativa vägar i det, men olika vägar. Så Laurence, varför går du inte först?

Laurence Holt:

Säker. Så jag är ursprungligen ingenjör, mjukvaruingenjör och gick med i Amplify, en Edtech-spelare i Brooklyn när den var ganska liten och var produktchef där i över ett decennium genom de underhållande upp- och nedgångarna och lämnade för ungefär två år sedan för att spendera tid med familjen, men också utöva vissa filantropiska intressen och stödja entreprenörer. Och det har pekat mig direkt på AI på senare tid.

Michael Horn:

Fantastiskt, Jacob.

Jacob Klein:

Så jag har handlett elever i många år. Jag var lärare på en KIPP-skola en kort tid. Jag gick tillbaka till skolan och tog en master i Learning Design Technology vid Stanford Graduate School of Education. Och medan jag var där kunde jag starta företaget som blev Motion Math-spelsviten för att lära ut matematik i grund- och gymnasieskola, särskilt för att försöka utnyttja ny teknik, som vid den tiden var iPhone och iPad. Vi kunde växa det företaget och så småningom sälja det till Curriculum Associates, där vi fortsatte att utöka vår serie mattespel, nu kallad iReady Learning Games. Jag gick därifrån för några månader sedan. Jag har konsulterat för flera företag inom AI edtech-området, inklusive Oko Labs och EdLight, och är verkligen exalterad inför framtiden för detta område.

Michael Horn:

Grymt bra. Och ni gick ihop, ni byggde den här saken som kallas AI in Education Map. Det är en artikel om Medium är ungefär där den bor. Men berätta för oss vad som står på den, vad spårar du? Och vi kommer in på varför och sortera dessa frågor om en liten stund. Men låt oss börja med vad är det på dess ytnivå?

Laurence Holt:

Säker. Och om folk inte kan, antagligen kommer du att länka det i programanteckningarna.

Michael Horn:

Exakt.

Laurence Holt:

Om du bara söker efter Medium och AI och Education Map kommer folk att hitta den. Det är en karta över användningsfall eller typ av jobb som ska utföras som kan stödjas av vi tror kan stödjas av generativ AI, specifikt kring lärarpraktik och undervisning och lärande i allmänhet, i och utanför klassrum. Så det är inte en karta över startups i rymden. Det inkluderar det, men vi vill att det ska vara bredare än så.

Michael Horn:

Fick dig. Jacob, skulle du lägga till något i den beskrivningen, eller fångar den sortens vad du tror att den gör på fältet, ur ditt perspektiv?

Jacob Klein:

Tja, jag tror att från allt arbete som ska göras pekar ut platser där det finns många företag, särskilt inom innehållsgenerering, redan har börjat, och det kommer att byggas några fantastiska företag där, men också platser som vi inte är medvetna om alla företag som har börjat ännu där vi fortfarande tror att det finns en enorm potential.

Michael Horn:

Ja. Så låt oss gräva ner i varför, då, bakom detta som du skapade det. Laurence faller det mig in att i tidigare ansträngningar inom teknik och utbildning har det funnits olika aktörer som har varit väl finansierade för att gå samman för att typ försöka skapa en edtech-marknadskarta för tillfället, eller vad som helst annat. Det verkar inte som att detta har varit fallet i AI hittills, och ni har alla skapat den här kartan. Vad var motivationen för att göra det?

Laurence Holt:

Det är så mycket som händer, och som du påpekar, mycket av det är typ av punktinnovationer, eller hur, mindre saker som folk bara försöker för att du kan göra dem så snabbt. Och vi ville förstå det själva och förstå vad som finns där ute, men passa in i någon form av struktur som vi trodde att det skulle vara som en tidskapsel. Det skulle vara intressant att fånga det i dess tidiga skeden och sedan uppdatera det regelbundet och se hur det utvecklas.

Michael Horn:

Nu, Jacob, mot den linjen kommer vi att gå in på kategorierna och de olika jobb som ska utföras eller uppgifter som du ser att AI skulle kunna göra på ett ögonblick. Men ni har alla den här uppsättningen risker precis i slutet av detta, med AI i själva artikeln, varför inkluderade ni ett sådant avsnitt i det som förmodligen inte kommer att synas? Folk kommer inte för att leta efter riskerna. De kommer för att leta efter värmekartan, om du vill. Varför tog du med det?

Jacob Klein:

Ja, det finns en väldigt optimistisk sida av vårt område där varje ny teknik finns en spänning. Det här kommer att förändra allt.

Vi är äntligen här. Jag blev positivt överraskad, till exempel, att New York Times-artikeln om Khanmigo för några månader sedan intog ett lämpligt skeptiskt förhållningssätt. Och jag tror att du kan vara hausse på den här tekniken. Det är magiskt på många sätt samtidigt som man letar efter alla risker som har minskat effekten av andra tekniker i Edtech. Och det finns en mer djupgående sådan, tror jag, med generativ AI, som verkligen är en omdefiniering av tänkande och skrivande och av verkligen intellektuellt arbete som hotar eller har potential att omdefiniera mycket av vad skolgång handlar om. Så jag tror att det är viktigt att vara medveten om de riskerna när vi går runt och utvecklar och letar efter ja, och.

Michael Horn:

Det finns några ganska stora berusande där inne. Atrofi av kritiskt tänkande. Höger. Det är en ganska stor risk att du listar där att du har nollhypotesen och hallucinationerna, och några av dem som förmodligen är bättre gissade på, om du så vill, av folk. Men ta den bara ett ögonblick. The Atrophy of Critical Thinking, vad menar du med det specifikt? Och vad är orolig typ?

Jacob Klein:

Väl, Ethan Mollick är förmodligen den bästa författaren i detta ämne. Han hade en bra uppsats för ett par månader sedan. Vad betyder det när du kan få en jag vet inte, B minus uppsats genom att klicka på en knapp? Det höjer verkligen golvet, vilket kan vara bra. Men du kunde se att det säkert kommer att finnas en hel del studenter att det verkligen är vad de gör. Medan de tidigare kanske skulle försöka mer att skriva en bra uppsats, nu är det vad ChatGPT kommer att spotta ut. AI-detektorerna verkar inte fungera. Så det är en verklig risk, är att många elever kommer att använda verktygen, inte förstå hur de fungerar, inte ifrågasätta dem kritiskt och helt enkelt inte lära sig mycket.

Michael Horn:

Fick dig. Nu, när vi tittar på själva kategorierna, Laurence, låt mig vända mig till dig om den här. Du har både riktiga föremål och kategorier, och då är idéer nästan att det läses som önskelistor, jag hoppas att någon utvecklar detta. Berätta om de olika kategorierna och hur du har skapat dem.

Laurence Holt:

Ja, det är helt rätt. Vi ville kartlägga vad vi såg, men också vad vi trodde var möjligt, men vi har inte sett ännu. Och så vi har typ olika färger på kartan för att markera det. Och det kommer från en tes som är typ tunt beslöjad, som är att om vi tänker på evidensbaserad praxis och engagerande praxis, den typ av saker som vi skriver om och du skriver om, men som vi inte ser utbredd i skolor . Jag tänker på saker som till exempel rollspel eller projektbaserat lärande eller kompetens eller bara feedback för elever. De är ofta ett vanligt tema kan vara att de tar mycket ansträngning, att de antingen i förberedelserna från lärarens sida eller i utförandet. De jobbar hårt i sin nuvarande form. Och så började vi undra, ja, tänk om det fanns en biträdande lärare som kunde göra det mycket lättare fortfarande under din lärares ledning, men som i princip tar bort några av hindren under lärardagarna och frigör tid.

Och därför kanske vi kommer att se dessa metoder plötsligt bli, eller kanske gradvis bli mycket mer utbredda, och det kan i sig vara störande och transformerande.

Michael Horn:

Ja, jag vill ta upp det här om ett ögonblick, men jag vill faktiskt göra kurvan här eftersom, Laurence, du skrev en av de mer intressanta artiklarna, tror jag, i Utbildning Nästa, för ett par år sedan, om jag minns, kan min tidslinje vara avstängd och jag kommer antagligen att bastardisera det du skrev. Men när jag berättade om det, talade du om hur det finns dessa fynd i olika strömmar av vetenskaplig forskning, i själva verket, där vi vet att individer med olika kromosomala fotspår, i brist på ett bättre ord, verkar ha olika inlärningsmönster. Det kan förklara ADHD eller det kan förklara att de kanske behöver fler, fler dopaminreceptorer och sådana saker, vilket kan förändra hur du utbildar dem också. Jag är bara lite nyfiken och du skulle förmodligen kunna sammanfatta det här bättre än vad jag nyss gjorde, men en av de tips jag hade från det vet, ditt genomsnittliga program, det kan nå en delmängd av dessa barn men förmodligen inte den andra, och du måste skräddarsy den. Är det ditt perspektiv att även i AI-världen, där många vet till den punkt Jacob gjorde om all hype och sånt, kommer det att personifieras, det kommer att förverkliga dessa kategorier? Är det ditt perspektiv att vi faktiskt kommer att behöva specialbygga för dessa olika arketyper som kanske finns där ute? Eller kommer AI att kunna intuita några av dessa underliggande genetiska skillnader som förklarar några av de inlärningsskillnader som vi ibland inte pratar om inom utbildning?

Laurence Holt:

Ja. Oj, mycket att packa upp där. Fyndet är det, och det är en ganska gammal upptäckt inom psykologin att människor reagerar olika på interventioner och tillvägagångssätt och inlärningsvägar. Du skulle kunna tänka dig. Faktum är att forskare hittade en uppsättning studenter som svarade extremt bra på ett läsverktyg online, till exempel, och andra som inte gjorde det. Och när jag byggde och Jacob byggde många av dessa produkter, var frågan ofta fungerar det eller inte? Och vad den här forskningen säger är att det är fel fråga. Den rätta frågan är för vem fungerar det? Och om du visste det i förväg, kan skolan bli mer av en matchning till det sätt du vill lära dig och till effektiva metoder för dig. Nu har vi gått direkt tillbaka i brunnen, det låter som mycket arbete från någons problem.

Och så till din fråga om vem som kommer att ta reda på det, i vissa avseenden är det ganska lätt att lista ut. Du bara provar saker och de som fungerar, du ser nålen röra sig, eller hur. Och det är det du borde göra mer av. Men det innebär att man måste göra flera olika arbetssätt tillgängliga för eleverna och det kan vara svårt att göra i en klass eller en skola, eller hur. Där AI, verkligen känner vi skulle kunna hjälpa till med det.

Michael Horn:

Det är superintressant. Det är bara en fascinerande artikel som jag fortfarande tycker att fler borde gräva i och brottas med konsekvenserna av. Så vad har du hittat när det gäller kategorierna som du har kartlagt hittills, bara lite om vad som finns på själva kartan.

Jacob Klein:

Det går väldigt snabbt. Jag blev riktigt imponerad av Reach Capitals senaste marknadskarta, som har några kopplingar till vår egen. Det finns mycket innehållsgenerering, startups för generering av lektionsplaner och befintliga spelare som arbetar inom det området. Det finns några bra företag kring lärarcoachning, lärarstödsverktyg och betygsättning. Ett företag som jag har arbetat med, Edlight, arbetar med problemet med feedback till elevers handstil, som jag tror har stor potential att få ut av just rent digitala gränssnitt för i synnerhet matteläxor. Så vi ser verkligen en kambrisk explosion av företag och ansträngningar inom befintliga företag för att få in AI i sina produkter. Vad vi inte har sett så mycket som Lawrence nämnde, är att ge några effektiva, innovativa pedagogik till lärare till en lägre kostnad både vad gäller pris och mentala kostnader för implementering och betyg. Det är något av det mer spännande arbetet, jag tror att det kan och förhoppningsvis kommer att göras.

Michael Horn:

Varför tror du det eller andra och vilka andra områden är outforskade? Men varför listar du inte några av de områden som fortfarande är outforskade i ditt sinne när du tittar på kartan? Och kanske några hypoteser för varför vi inte har sett vare sig det du just pratade vet, lägre kostnad, enklare implementering eller kanske vissa kategorier som förblir något ouppfyllda på kartan?

Jacob Klein:

Jo, som Laurence nämnde, projektbaserat lärande, kompetensbaserat lärande, några sociala modeller för lärande, pussel, simuleringar, rollspel som kanske känner till slutstenen till en terminskurs, men inte något som en lärare implementerar varje vecka i sitt klassrum , bara för att förberedelsetiden, än mindre betygstiden, är riktigt svår. Så jag tycker att det är naturligt att företag letar efter befintliga modeller som lärare redan känner till, som redan implementerar och säger att vi kan göra det här mycket snabbare. Jag tror att nästa steg är att du kanske har provat det här arbetet ibland, men här är ett sätt att göra det varje vecka för bara en timme av din tid. Och särskilt sociala modeller intresserar mig verkligen. Det finns en del intressant akademiskt arbete från Dan Schwartz' labb i Stanford av lärbara agenter som jag aldrig har sett som kommer i skala. AI kan hjälpa till med det. Det finns mycket bra arbete inom akademin som inte har förts över kommersiellt till utbildning, och AI skulle potentiellt kunna stödja det.

Laurence Holt:

Så det här gäller, om jag kan lägga till Michael, och det här är ditt område mer än vårt är om det som kommer att hända inom utbildning är att AI i huvudsak upprätthåller innovationer eftersom det verkar vara utanför utbildningen. Vinnarna peer för att vara Google, Microsoft, de vanliga misstänkta. Kommer det att hända inom utbildningen också? Och den lågt hängande frukten är att gå till saker som lärare redan gör, så de kanske går till lärare, betalar lärare för att hitta en lektion. Nåväl, nu kan jag gå till en av ett dussin olika lektionsgenerations gratis webbplatser och göra samma sak, medan de mer störande innovationerna skulle möjliggöra nya modeller, möjliggöra nya metoder. Så den stora frågan är, kommer det att komma senare eller inte?

Michael Horn:

Vilka är dina båda hypoteser om detta? För jag håller med om din allmänna iakttagelse att utanför utbildning till stor del, verkar det just nu och se, det kan förändras, eller hur? Men just nu verkar det till stor del ha varit en upprätthållande innovation för dessa teknikjättar, eller hur? Det är inte en grossistplattform som förändrar kostnadsstrukturen och om något så ökar det faktiskt kostnaderna. Höger. Det verkar som om utbildning verkar oklar vid vetskapen. Jacob, från det du just sa hittills, faktiskt, ser vi kanske inte en hel del störande aktivitet eftersom vi inte ser dramatiskt lägre kostnader, större tillgänglighet, större enkelhet och sådana saker. Vad gillar ni båda? Var tror du att den dominerande tror du att det kommer att vara de dominerande företagen som verkligen ser grepp om detta, eller tror du att vi kommer att se en våg av startups?

Laurence Holt:

Vi ser definitivt vågen av startups.

Michael Horn:

Jag skulle säga startups som kommer att störa. Och sist, antar jag, borde ha varit frågan, eller hur?

Laurence Holt:

Ja, det är en annan fråga. Jag tror att det finns med utbildning, som ni vet, det handlar inte bara om att tillämpa tekniken och göra något som får ett wow, det är användarupplevelsen. Det är det, hur gör man den till en del av strukturen för undervisning och lärande i ett klassrum? Och det är en mycket högre barriär. Och så jag tror att om några av de mer innovativa företagen faktiskt kommer att rullas upp till något som blir något mer störande, jag tror att det fortfarande återstår att se.

Michael Horn:

Jacob, hur är det med dig? Vad tycker du om vart det här kommer att ta vägen?

Jacob Klein:

Ja, jag tror att det så småningom måste bli en förenkling och något slags mer koherens, mer integration av verktyg. Nu har du tidiga användare som utforskar många saker. Jag menar, ChatGPT är på ett sätt en sammanslagning av massor av olika separata sorters chatt, bots och tidigare AI-verktyg, alla packade i ett. Men jag tror att min känsla är att vi går in i en era av ännu mer fragmentering, med kupongstaterna som lägger offentliga pengar på olika skolmodeller, med en del av pipelinen till college drar sig tillbaka och fler människor inser att det finns andra karriärvägar som kan vara riktigt tillfredsställande. Så jag tror att det kommer att bli en del enande, men också en lång svans av mer nischade användningsfall som optimistiskt stöder fler olika elever.

Michael Horn:

Jag vill gå till en av punkterna som du just tog upp, Jacob, i ett ögonblick kring nya skolmodeller. Men först en annan fråga, som är en av de andra teorierna som jag har haft, är att vi kommer att se mycket mer inlärare i denna värld av AI, fler verktyg som sätter inlärningen och kraften i AI direkt i elevernas händer. Vad ser du på kartan? Vad är båda dina synpunkter på den möjligheten eller inte.

Jacob Klein:

Jag hoppas att du har rätt. Jag menar, det här är en guldålder för barn som är autodidex. Du hade redan Wikipedia. Nu har du några ganska bra virtuella handledare som kan guida dig genom material, peka dig till nytt material, utmana dig. Så för barnet som redan känner att byrån och ansvarar för sitt eget lärande är det verkligen gränsen för himlen, ännu mer än vad som var sant tidigare. Så det är väldigt spännande. Hur får man andra barn att känna så? Vissa barn behöver mycket mer social struktur, och jag tror att det är där vissa startups har lite av en blind fläck när de tänker att varje barn, om bara de får verktygen, kommer att styra sitt eget lärande. De behöver en lärare, de behöver en kamratgrupp, de behöver de där sociala ledtrådarna om vad de borde lära sig.

Den vägledningen. Men jag tror att AI verkligen skulle kunna stödja lärare, stödja rådgivare, stödja enskilda handledare med elever för att hjälpa eleverna att hitta den byrån.

Michael Horn:

Laurence, vad tycker du om den frågan?

Laurence Holt:

Ja, jag tror också att svaret på det kan ligga i detaljerna, i detaljerna, att det kanske finns områden där vi kommer att börja se några verkliga störningar. Om jag skulle välja ett par med visshet om att ha fel, förmodligen. Men det är den gamla typen av killer app-idé. Vad är mördarappen till för? En Macintosh eller något liknande. Och en av dem som jag är ganska exalterad över är feedback. Eleverna får mer och bättre och snabbare feedback. Vi vet att det driver lärande och vi vet att eleverna i genomsnitt inte får mycket feedback. Faktum är att lärare inte alltid ställer långa öppet arbeten eftersom det är en väldigt, väldigt stor betygsövning för dem över en belastning på 150 elever.

Men tänk om de ställde upp mer öppna frågor och att eleverna kunde få kvalitetsfeedback, kanske organiserad av läraren, så mänsklig feedback och en chans att revidera det de har arbetat med, vilket de ofta inte gör gå i skolan idag. Allt verkar vara inom räckhåll för generativ AI just nu, och det finns några människor som arbetar med det. Så det kan vara så specifikt. Det är bara en stor spak som verkligen börjar ta fart.

Michael Horn:

Ja. Och så uppenbarligen går det i huvudet när du nämnde att vi kanske måste skapa några nya skolmodeller som kan absorbera den sortens förändringar i tidsanvändning och sådant, eller hur, med pedagoger och elever. Men det tar också upp en annan sak som jag har tänkt mycket på, vilken, vet du, skulle du kunna använda AI som en möjliggörande teknik för att vara kärnan runt vilken du bygger en ny skola? Och för vet, Imagine Worldwide, eller hur? De har sitt arbete i Malawi och Sierra Leone och sådana ställen i Afrika, läs- och räknekunskap och lägger man till AI till det, det blir mycket kraftfullare och sedan börjar man ha en sorts gräsrotsbaserade samhällen, tänka om skolan, kanske runt det. kärna. Eller Jacob, du nämnde staterna med utbildningssparkonton, eller hur? Mycket nya skolmodeller som kan börja dyka upp, potentiellt drivna av AI kanske på en mängd olika sätt. Håller ni alla koll på det överhuvudtaget? Vad ser du? Om så är fallet.

Laurence Holt:

Ja, för det första tror jag att du har rätt i att vi har pratat om amerikansk utbildning de senaste 15 minuterna, men faktiskt finns det andra områden som kan vara mycket mer mottagliga för innovation och låg- och medelinkomstländer där problemet ofta är lärarna kanske inte är där idag. Och så om vi antar att vi har bandbredden är infrastrukturen tillgänglig, vilket det är mer och mer, men det finns fortfarande arbete att göra, det kan verkligen bli en stor omvandling. Jag tror också mikroskolor, potentiellt hemundervisning, det här är områden där det är ett stort lyft att starta en mikroskola just nu. Och denna spridning av AI-verktyg kan göra det avsevärt enklare. Men vi har ännu inte sett något som är specifikt slags generativ AI för mikroskola. Det är snarare så, tror jag, att hela kartan har användningsfall på sig som borde ge mikroskolor ett lyft.

Michael Horn:

När vi börjar varva ner här, är den andra frågan jag vill prata om att den här kartan är stor. Det finns många olika områden. Jag vet inte ens om vi har gett människor den fulla uppfattningen om hur många olika kategorier du har på det, men du har typ av dina makrokategorier av lärarövningar, stöd, klassrumsmaterial, utvärdering och feedback, studentstöd, och sedan inom var och en av dem har du fler och fler kategorier. Jag tror att vi kan visa en video av detta när den här konversationen går live, men jag blir bara lite nyfiken när du går tillbaka och tittar på den, någon som hoppar in på sidan, de tittar på kartan. Vad är, för var och en av er, de mest intressanta eller två till tre viktigaste sakerna som kommer ut ur det i var och en av era åsikter?

Jacob Klein:

Ja, jag tror att en av mina viktigaste takeaways bara skulle vara mångfalden av användningsfall. Och jag tror att AI så småningom kommer att motsvara bara ordet digital. Jag menar, det är bara inbäddat i nästan allt, varför inte? Skulle du inkludera lite intelligens, lite generativt innehåll, lite annan AI i programvaran du skapar? Så jag tror att det till slut blir en osynlig teknik i de flesta användningsfall. Och vi är bara i den spännande början. Så jag tycker att det är en riktigt spännande tid inom teknik i allmänhet inom Edtech, och jag hoppas att vi kommer att lära oss av tidigare misstag från andra cykler av Ed-teknik som kommer att insistera på rigor, att vi inte kommer att förlora mänskligheten i utbildningens kärna . Och jag tror att om vi gör det kommer det att finnas några fantastiska nya modeller och som du sa, en ökning av elevagentur.

Laurence Holt:

Håller helt med om allt det där. Jag tror bara för att nämna några detaljer som vi är glada över feedback som jag nämnde. Jag tror att det är potentiellt lätt att se framsteg på. En entreprenör använde denna riktigt intressanta fras som jag älskar, som modifierades med noggrannhet. Det finns en hel del slags modifiering av läroplanen som pågår där ute, som vi vet. Och ibland är det lärare som försöker hitta aktiviteter som de vet att deras elever kan göra, men som kan ha den oönskade bieffekten att minska strängheten. Så hur kan du ändra en lektion men behålla strängheten? Det har gjorts några experiment som har visat att AI kanske kan göra den handledningen. Vi har hittills sett en typ av en till en läxhjälpsstil för handledning, som vi vet inte är den handledningsstil som faktiskt får effekt i litteraturen.

Laurence Holt:

Det är mycket mer intensivt och vägleds av handledaren. Och så kan vi börja se att liten grupp och social skulle vara den sista? Jag hade nämnt att folk tror att AI att sätta in AI-verktyg i klassrummen kommer att minska den sociala aspekten. Men faktiskt kan dessa verktyg vara bra på att hantera diskurs och uppmuntra diskurs och rollspel och debatt. Så jag tror att det finns några riktigt intressanta platser vi kan börja se utvecklas där. Jag kommer att säga att vi inte har sett en hel del nya användningsfall under de senaste månaderna medan vi har spårat detta. Vi har sett några som kommer att läggas till på kartan. Men jag tror att territoriet har varit den första vågen av utforskande. Territoriet har varit ganska genomgripande.

Michael Horn:

Det är intressant, eller hur? Jag antar att det är en frenetisk aktivitet och då kanske folk gör en paus för att försöka komma på vart de ska ta vägen nu.

Jacob Klein:

En annan sak, Michael, är bara att jag är väldigt inspirerad av företag, där AI Camp och Mindjoy är två av dem, som tar eleverna rakt in i teknikens blödande kant och ger dem verktygen att starta sina egna experiment, inte bara som konsument, men egentligen som medskapare av några av dessa verktyg. För ofta är det unga studenter som kommer att utöka kartan för att tänka på nya användningsfall, som kommer att ha AI-infödda som kommer att växa upp med dessa teknologier, som kommer att kunna lära oss om de bästa användningsfallen .

Michael Horn:

Riktigt viktig punkt. Jag hade inte ens tänkt på den biten. Det vävs in i den sista frågan där ni alla bara tog oss naturligt när vi avslutade här, vilket är hur du håller den här kartan uppdaterad? Vad är frekvensen? Hur kan människor hjälpa till? Kan de bidra till kartan? Eftersom jag misstänker att många människor vill ha en syn på detta och de vill ha en syn som fortsätter att utvecklas när andra kommer in i rymden eller andra etablerade lanserar sina egna innovationer inom AI för att kanske ta itu med några av dessa användningsfall. Hur kan människor hjälpa till?

Laurence Holt:

Ja, vi jobbar på en uppdatering för senare i år och vi skulle älska hjälp. Så vi tänkte uppmana er publik, kanske att göra en del av arbetet åt oss. Visst allt som folk känner saknas eller är fel, det skulle vi gärna höra om. Det enklaste sättet är förmodligen att lägga till en kommentar antingen till programanteckningarna här eller till Medium-artikeln. Vi kommer att spåra alla dessa.

Michael Horn:

Perfekt. Jag kommer att lägga upp det också så att folk kan se till att hålla koll. Men Jacob Lawrence beundrar alltid både er aktivitet, entreprenörskap och tankeledarskap, men också att ni tog initiativet till att faktiskt ge lite organisation till det som är ett mycket snabbt framväxande utrymme som vi alla försöker hålla reda på just nu och se vart det ska gå. Och som du sa, det finns några klara risker. Det finns en klar risk för en nollhypotes att det bara kommer att vara samma gamla cykelhype och sedan sätta sig tillbaka i rytmerna. Men vi vill alla se något större och bättre för alla elever. Så uppskattar er båda och det arbete ni har lagt ner på detta.

Laurence Holt:

Tack, Michael, det här var jättekul och kul att se dig.

Michael Horn:

Ja, likaså. Ja, du slår vad. Och för alla som tittar, kolla in kartan. Vi kommer att ge en länk till det i showanteckningarna och du kan bidra till det, som du hört. Berätta för dem vad som är fel, säg vad som är rätt. Och låt oss fortsätta samtalet. Vi kommer tillbaka nästa gång på The Future Of Education.

© 2023 Michael Horn