親族関係および婚姻関係にある4人のトルコ人教員からなるチームが、生徒の学習過程を分析し、教員による成長の追跡を支援する、MAHİRという人工知能言語エージェントを開発した。このプロジェクトは、コジャエリで数百件のプロジェクトが参加した競争の後、TEKNOFEST内の「政府文書の処理・追跡のための言語人工知能エージェント」競技会で2位を獲得した。
チームは、エルズルム県教育局の文学教員兼プロジェクト・コーディネーターであるゼラル・ウルケル・ダシュタン、その夫である宗教文化・倫理教員のルクマン・ダシュタン、さらに彼女の姉妹で科学教員のギョンジャ・エルギュルと、エルギュルの夫で数学教員のハカン・エルギュルで構成されている。プロジェクトの開発には約5か月を要した。
MAHİRはどのように機能するのか？
チームによると、MAHİRは教育過程で生徒が集める「学習の証拠」を学習成果と結び付け、その後、証拠に基づく教育分析と改善提案を生成する。また、このシステムは「トルコの世紀の知識」モデルの枠組みで作成された計画やカリキュラムから得られるデータを収集し、教員が生徒の現在の段階を評価し、次の教育上の段階を特定できるよう支援する。
このプロジェクトは、テストの評価、学習に関するデータの分析、生徒の成長の追跡にかかる時間への対処を目指している。チームはこのシステムを、教員に取って代わるものではなく、教員を支援するツールと位置付けている。生徒のレベルを読み取り、その後の教育上の判断を下すためのロードマップ作成を支援することが想定されている。
この発展で重要な点は何か？
このプロジェクトの重要性は、教育過程の内部で活動するチームから生まれた点にある。メンバーは、学校での日常的な問題についての家族内の議論からアイデアが始まったと述べている。また、MAHİRは、カリキュラムや採用されている評価の仕組みから切り離された一般的なツールを提供するのではなく、トルコ語と地域の教育制度に関連するデータに重点を置いている。
ルクマン・ダシュタンは、新しい教育モデルが最終的な結果だけでなく継続的な教育過程に重点を置いているため、生徒に関連する文書や測定値の分析の必要性が高まっていると述べた。同氏は、このアイデアの適用が年間20億件の文書処理に関連する可能性があると見積もった。これは同局がチームの発言として伝えた推計であり、記事では追加の技術的または運用上の詳細によって裏付けられていない。
限界と未解決の問題
情報源は、MAHİRが学校規模で実際に利用されているか、どのような技術基盤に依存しているか、生徒のデータをどのように保護し、分析や提案の正確性をどのように検証するかを明らかにしていない。また、言語モデル、既存の教育プラットフォームとのシステム統合の仕組み、教員と生徒の成果への影響を測定する独立した試験の結果についても詳細を示していない。したがって、TEKNOFESTでの受賞は競技会におけるアイデアの優秀さを示す指標ではあるが、システムが広範な展開に向けて準備を完了していることを証明するものではない。
チームはプロジェクトの開発を継続する予定であり、メンバーは、約19年から20年に及ぶ教育経験が、MAHİRが対処しようとしている問題を特定するのに役立ったと考えている。