8 月 26 日、OpenAI は、米国 20 州の新学区システムに Techers の ChatGPT の拡張を発表しました。100,000 以上の新しい教師やスタッフをカバーしています。 これまでの連携に加え、30ヵ国で100K-12以上の教育機関が、現在30万人を超える教育者や従業員に無料アクセスとトレーニングを提供していると報告した。 製品は、米国K-12の教師、スタッフ、マネージャーにのみ利用可能であり、6月2028日まで無料で予定されています。

これらの数字は、協力的なカバレッジとアカウントの可用性を表しています。これは、300,000人の人が継続的に使用しているという意味ではありません。生徒は教師の仕事場に直接アクセスしているのははるかに少ないです。 OpenAIは、製品が一般の学生にではなく教育者に開くように残っていることを特に強調した。 米国で20の主要な公立学校地区の1分の1を新たに協力し、規模や学生の構成に著しく変化する地域システムを含みます。 実際の課題は、教師がチャットツールにアクセスするだけでなく、調達、アイデンティティ、データ、コンピテンシー、トレーニング、教室のルールを異なる地域で一貫して動作させることです。

16州のデータプライバシープロトコルの同時出版は、ユーザーの数よりも拡張の注目すべき部分です。 本契約は、学生データプライバシーコンソーシアムフレームワーク上に構築され、参加した州の共通評価パスを提供し、各学校地区ごとに条件を交渉するコストを削減します。 OpenAIは、イリノイ州、ニューヨーク、テキサス州、バージニア州などの16州をカバーし、カリフォルニアの別の合意を結び、一般的なオファーに署名しました。 統一されたフレームワークは、調達効率を高めますが、州の法律、学校区の方針および特定の使用シナリオのレビューの代替ではありません。

個人的な試みから、学校への展開、製品の新しい責任が必要

教師によるオープンチャットロボットの個人的な使用と管理領域のツールの配置は2つの異なるリスク状況です。 後者は、アカウントを作成できる人、管理者が確認できるもの、分離後の権利を回復する方法、データが入力できるもの、どのくらいの長いレコードが保持されるか、誤用や漏れの場合には誰が反応するかを明確にする必要があります。 OpenAIは、教師のワークスペースデータがトレーニングモデルに使用されず、FERPAが要求する管理制御のための役割特権とサポートを提供することにデフォルトで設定されていることを述べています。しかしながら、「既定の非訓練」は、ガバナンスの状態であり、アップロードには適さないという意味ではありません。

生徒の名前、達成、健康、特別教育記録、家族の状況、行動観察は、非常に敏感な情報を構成する可能性があります。 モデルベンダーがデータトレーニングを持っていない場合でも、入力はログ、プラグイン、ドキュメント分析、管理者監査を通過する可能性があります。 学校の地区は、データを日常のプロセスに最小限にする必要があります。それは、実際のアイデンティティなしで匿名のケースを使うことができます、それは個人的なレコードを渡すことなく集計された情報を使うことができます、そしてサードパーティのプラグインは別々に検査されます。 教師は、モデル生成された親コミュニケーション、評価資料、または個別化されたアドバイスが直接決定できないことを知る必要があります。

OpenAIが開示するプライバシー保護分析によると、1月1日から7月16日まで、教育者は、報告カードと進捗報告に関連する900,000の約900,000の約10万回以上の時間を節約するメッセージを、カリキュラムの計画に800,000、および10万を超えるプログラムおよび教師の評価資料をそれぞれ代替するために送信しました。 これらの統計は、管理と学校の調製が要求が最も濃縮されている領域であることを示していますが、時間節約が行われたかの直接表示を提供しません。また、出力の品質を個別に判断することもできます。 特に、タスクが評価、エラー、バイアス、または不適切なトーンを含む場合、実際の人や教師レビューに影響を及ぼす必要があります。

また、学校は「教えの断片的逆形成」の問題に対処する。 テンプレートが非常に迅速に生成されると、教師は徐々に同様の構造に依存し、カリキュラムとローカル言語の弱みの違いがあります。 正しい評価指標は、生成された回数だけではありませんが、バック・ツー・ワーク・レート、事実のエラー、教師の実際の節約 ' 時間、学生の学習効果、苦情、プライバシー・イベント。 これらの結果指標がなければ、より高いレベルの活動は必ずしも教育の大きな価値を意味するわけではありません。

トレーニングとジョイントの実装は、スタートポイントであり、アドボカシーの数値では置換できません。

OpenAIは、実践的な教師の訓練、地区のリーダーシップサポート、クロススクールのピアラーニング、継続的なメンタリングなど、このラウンドを共同実装モデルとして説明しています。 同社は、この夏にAIスキルジャムに参加した1,600人を超える教師、マネージャー、学校地区のリーダーが参加したと述べました。 参加者の3分の93は、再利用可能な結果と、最初のイベントの30日以内に1セントあたり96が適用されたことを示しました。 これらは、参加者からの自己報告と短期フィードバックであり、長期的な有効性評価ではなく、改善されたクラスパフォーマンスとして記述することはできません。

大規模な採用には、階層のトレーニングが必要です。 第一次カリキュラムは、事実の検証、幻覚の識別、学生データの保護と参照のソースをカバーする必要があります。次のコースは、コースの適応、材料分析、およびマルチステップのエージェントを議論する必要があります。 管理者は、ログを見直し、苦情を処理し、高リスク機能を中断する方法も学びます。 教師の ' s の作業領域のユーザーでない両親と学生は、明確に説明する必要があります: どのような決定が自動化を禁止するか、マニュアルレビューに挑戦するか、または要求する方法は?

無料の期間は、予算の判断に含める必要があります。 製品は、2028年6月まで無料で、試験のしきい値が学校区のために低下していたが、その後の価格、移転コスト、データ輸出能力、およびサプライヤーの代替品は不確実である。 学校の地区は、コースの素材やワークフローがプラットフォーム形式にロックされていないように、パイロット段階で出口機構を確認する必要があります。 調達契約は、主要なモデルの更新、データ処理の変更、セキュリティインシデントの通知義務を確立します。

この拡張は、AIが教師の「個人アカウント」から正式な教育インフラに入っていることを示しています。 その値は、まず、教育の置換ではなく、管理作業の重複の減少に反映される可能性があります。 プライバシーの合意、能力、教師訓練、マニュアルレビュー、および有効性測定が確立された場合のみ、カバレッジは信頼できる教育能力に変換されます。 それ以外の場合、100,000の新しいアカウントは単なるエントリーポイントになり、より大きなガバナンスの負担を課すことになります。