AI宿題マシンの時代 どう教える？ 教育現場の戸惑い
引用元：https://news.ycombinator.com/item?id=44100677
大学の数学教師だけど、対面手書き試験に戻したんだ。学生は平気みたいだけど、大学側がオンライン授業で稼ぎたいから反対してるんだよね。公平性とか言って、オンラインクラスが一つでもあると全部対面試験ダメなんだ。ひどい話だろ。
オーストラリアではリモート授業でも、大きな街に対面で試験受けられる場所があるらしいよ。アメリカでもそれできないのかな？
AIの問題ってさ、教師と管理職の考え方のずれとか、大学が金儲けばっか考えてることとか、もともとあった社会の問題をAIが見せてるだけだと思うんだ。もっとひどくならないと良くならないかもね。
試験官付き試験はアメリカにもあるけど、効果ある？不正見つける側はあんまりやる気出ないけど、不正する側はすごくやる気満々じゃん。あんまり捕まえられないと思うな。
学生は手書き試験に戻るのすごく嫌がってるよ。学位の価値下がるって悩んでるけど、試験はいやだって。特に神経多様性のある子は試験苦手で、自由な課題の方が得意なんだ。解決策なくて、当事者はイライラしてるだけなんだよ。
大学の先生って専門家だけど、教える資格いらないこと多くない？幼稚園の子に教えるのは資格いるのに、大人に微分積分教えるのはいらないって変だよ。先生は「何を」教えるかは知ってても、「どう」教えるかは管理職より分かるわけじゃないんじゃないかな。
AIが壊してるのは大学そのものじゃなくて、「安っぽい」大学とかエッセイだよ。お金とか時間とか距離とかね。「安い」のをやめて、質を保つには、昔みたいに少人数で先生がちゃんと見てくれる教育に戻るしかないんだ。手間はかかるけどね。
神経多様性のある子が試験苦手って言うけど、それって人生の一部なんじゃない？とにかくできるようになるように学ぶのがさ。
今の大学がお金儲けばっか考えてるのが問題の根本だよ。卒業生多いとお金もらえるから、大学も管理職も卒業させたいんだ。AIのおかげで卒業率上がったけど、内容はひどい。AIで作った論文ばっか。これ落とすべきか、諦めてやる気ある子だけちゃんと教えるか、悩むよ。
人生って試験みたいになってるわけじゃないしね。
Computer Scienceの学位を取るために大学二つ行ったんだけどさ。
一つ目の有名な方は教授が近寄りがたくて、「ちゃんと教える」ってことには興味なさそうだった。二つ目の無名な二流公立大は、教授がずっと親しみやすくて、教える努力もしてたんだよね。
この経験には今もモヤモヤしてる。悲しいことに、一つ目の大学の方が学生が断然賢かったから、議論のレベルは二つ目よりずっと高かったんだけどね。
結局「良いこともあれば悪いこともある」って感じかな。
替え玉受験させたり、Bluetoothでモールス信号送ったりするのを止めるのは無理だよね。カンペも止めにくい。
でも、二台目のデバイスでChatGTPを使うみたいな、気軽なカンニングは止められるよ。
AIが作った論文には、幻覚ソースがあったり、AIが適当に書いたブログがソースになってたり、文章がロボットみたいでつまんなかったり。
でも理想の大学像って原則だけで、そういうので落とすべきなのかな？って？
いや、AIが出る前と同じで、ダメな論文提出したんだから落とせばいいじゃん。
そうあるべきだろうけど、現実は違うんだよね。
採点する時は、上層部が作ったすごく細かい基準に従わなきゃいけなくて、合格のハードルが信じられないくらい低いから、ちょっとでも論文っぽい形になってれば落とすのはほぼ無理なんだ。学生を落とせるのは、カンニング、パクり、捏造があった時だけ。
AIブログをソースに使った学生は、それ削除して再提出させるだけで済んだ。幻覚ソースの学生は捏造で調査中だけど、これまた信じられないくらい長いプロセスで、実際の教育や研究、授業準備の時間を奪われる。教員のほとんどはもう過労気味か、バーンアウトから回復中だから、みんな避けようとするんだよ。
それに、警察官みたいなことなんか誰もやりたくないし、それは教育のあるべき姿じゃない、と元の記事にもあったよね。
もし大学という機関が何らかの基準を持っていて、教育を本当に価値あるものと考えてたら、違っただろうけどね。でもそうじゃないんだ。大学は国際ランキングとかお金みたいな、架空の指標しか気にしてないんだよ。
数年前には、教育省にもっとお金を引っ張ってきて、そのお金が目に見える効果を生んだって「証明」するために、大学で起きるあらゆることからデータを集めるためだけに、数億円かけてデータセンターを建てたんだ。
大学は学生工場（これは以前の学長の直接の言葉）なんだよ。
効果的なカンニング、つまりカンニングした人の成績を大きく向上させられる種類のカンニングこそ、システムに防いでほしい主なものだよね。
カンニングする人に持ち物をロッカーに入れさせて、試験官が用意したリソースを使わせ、試験官が用意した部屋で監視すれば、効果的なカンニングにはかなりの制限がかかる。
それはどんな試験官でもやる最低限のことだ。それで100%効果的なカンニングを100%防げるわけじゃないだろうけど、LLMを使ったカンニングをなくすにはものすごく効果があるはずだよ。
試験官が腐敗してるのが心配なら、それはまた別の問題だけどね。自己および外部からの監査を受けてて、良い評判で大学からビジネスを得ている全国展開のブランドなら助けになるだろうね。
このシステムがあれば、今起きてる重要なカンニングのほとんどを避けるのに、そんなに手間はかからないと思うよ。
できるよ。
去年NREMTのリモート監視試験を受けたんだ。カメラで部屋中見せられたり、机の下見せられたり。デバイスは全部カバンに入れなきゃダメ。イヤホンもダメ。壁にかかってる会議用テレビの電源抜かされたり、写真立て上げさせられたりもした。試験中は手はずっとテーブルの上に置いてなきゃダメで、痒くても下向いちゃダメだった。rootkitみたいなソフトをインストールされて、試験ブラウザ以外のアプリは全部閉じられた。自分でPCで起動してるデーモンまで強制終了させられたんだ。
Webカメラはずっと録画中で、こっちが見えるように角度を調整されてた。音声もずっと録音。一度うっかりAlt+Tabで別のウィンドウにしちゃって、間違ったキー操作でマイクをミュートしちゃったんだけど、それが最初の警告と二回目の警告、5秒以内に立て続けに来た。
対面式の試験会場で受ける時は、荷物全部ロッカーに入れて、手とかポケットとかチェックされる。耳栓くれる。大学のコンピューターを使う。ずっと録画されてる。運転免許証チェックされて、指紋も取られるんだ。
これらの方法なら、君が心配してる不正の大部分を防げるだろうね。
そして、その結果も重いんだ：
National Registryのポリシーや試験会場の規定・規則に違反したり、不適切な行為をしたり、試験官の警告に従わなかった受験者は、試験会場から退場させられることがある。退場させられた受験者の受験料は返金されない。さらに、試験結果は保留または取り消されることがある。National Registry of EMTsは、National EMS Certificationの拒否や、今後のNational Registry試験の受験資格剥奪といった、他の懲戒処分を行う場合もある。
最低でも150ドルの受験料をまた払って、次に受験できるまでまた一ヶ月待って、さらに3時間無駄にする羽目になるんだ。
資本主義と、終わりのない成長への渇望が社会をダメにしてるよね。大学が収益と成長のことだけを気にするようになったのって、いつからなんだろう？
公共の求人市場で、もしかしたら大学の証明書の価値が下がるかもしれないと思うよ。
そうかな？私は数学を教えてるんだけど、生存とか社会的なプレッシャーじゃなくてさ。もし学生が数学的に能力がある（competent）なら、それを認めてあげるべきじゃないの？
＞＞（みんなとにかくカンニングしてたじゃん）
これ、マジでへこむわ。俺はGenX後半だけど、大学（エンジニアリング、RPI）でカンニングしなかったし、周りもしてなかったんだ。もちろん、論文をほとんど書かなかったからってのもあるかもね。それに、試験は全部対面で紙と鉛筆だったし（これでも1986-1990年の話ね、携帯なんてなかった時代）。文字通り、カンニングは不可能だったんだ。お互いに宿題を教え合う勉強会はしてたけど、それは「カンニング」って呼ばれるかもね。でも、みんな持ち寄ってたし、何も貢献しない奴は追い出される傾向にあったな。大学でのカンニングって、一般的なミレニアルとかGenZの特徴なの？
手書きの論文って、生まれつきの能力で差が出る（ableist）よな。俺はめちゃくちゃ不利だったもん。60年代に育ったけど、手書きはいつも遅くて間違いだらけだった。ワードプロセッサが使えるようになった途端、才能が開花した感じだったよ。数式の導出はたぶんそこまでひどくないな。あれは表現っていうより絵を描くのに近いから、今でも手でやるよ。
これって普遍的な話だよ。俺もだいたい同じ経験してる。いくつか理由があるんだ。
1．バカな人の方が教えるのがうまい。賢い人は賢すぎて、理解できない人の気持ちがわかんないんだ。自分と同じくらい賢いって思い込んじゃうから、自分には当たり前なことをすっ飛ばしちゃうんだよ。
2．教える必要がない。学生がめっちゃ賢かったら、学生自身で学べちゃうじゃん。
3．学生がうまく学べちゃうから、差がつけられない。だから大学は教材を難しくするんだ。こうやって学生にランク付けして差をつける。結局これで教育はダメになるんだよ。
現実の生活が最優先、数学は二の次。テストを受けるってのは習得しなきゃいけないスキルなんだよ、特に今はAIがあらゆる画面で見せられるものを文字通り全部偽造してる時代なんだからさ。（もし君の学生が純粋に学ぶ喜びのためじゃなく、どっかに雇われるチャンスのために学んでるんじゃないなら別だけど。）
アメリカで働いた経験から言えるんだけど、大学卒業が必要な仕事が多すぎるんだよね。大学を卒業するのにめちゃくちゃ苦労したんだけど、インターンとか最初の仕事の頃、周りを見回して「この人たち全員が仕事に大学学位必要なわけねーよな”」って思ってたよ。大学での勉強（地獄だった）に比べて仕事がどんだけ簡単か信じられなかったんだ。まるでチートコード（無限ライフとか）使って人生やってるみたいだったよ。自慢で書いてるんじゃないよ、ここにいる多くの人も同じように感じてるはずだ。大企業の仕事の多くは常識以上のものなんてほとんど要求しないんだからさ。時間通りに来て、ちゃんとした服装して、お礼とかすみませんを言って、従順に、頼まれたことをやる、とかね。これを繰り返せば、そこそこの中流階級の人生が送れるんだ。
＞重要な人生の局面（面接とか）
面接も「試験条件」であるべきじゃないんだよ。ここでよく出てくる、ホワイトボードで二分木を反転させるみたいな面接をやめるべき理由について書かれた記事なんて星の数ほどあるじゃん。人のスキルを見抜くもっと良いやり方なんていくらでもあるし、対面面接で使うべきもっと良いことなんてたくさんあるんだからさ。
俺たちのとこには「アクセシブル・テスティング・センター」っていうのがあるんだ。多様な神経系の違いがある学生たちのために、すごく柔軟な条件（時間延長、休憩、静か・プライベートな空間、…）で試験を実施・監督してくれる。彼らはとても優秀で、先生に追加の負担をほとんどかけずに価値あるサービスを提供してくれてる。うまく機能してるみたいだけど、神経系の違いがある学生コミュニティから、こういう配慮がどう見られてるかっていう直接的な知識はないな。「探検者」みたいな学生たちが能力を示すっていう問題には全く対処してないけどね。
＞システムが検知できる不正はごく一部だろう
これ、誰がどこでどうスクリーニングするか、どんなツール（もしあれば）が許されるかに大きく依存するだろうね。TI8{3,4}シリーズ電卓用のニセプログラム覚えてる？画面をクリアして「MEMORY CLEAR」って表示するやつ。もし監督者がその文字列だけ見てて、実際にメモリをクリアする手順を踏んでなかったら、電卓にノートとか解答ツールとか置いとくのはチョロかったんだよ。
＞監督サービスはカンニングを取り締まるインセンティブが小さい。カンニングする側にはデカいインセンティブがある。
って言うけどさ、もし彼らが取り締まれなかったらビジネスとして成り立たないじゃん。彼らには一つだけ仕事があるんだよ。University of LondonとかOpen UniversityとかBritish Councilは通信制の学生向けの大学試験を監督することに関して50年以上の経験があるし、Thomson Prometricだってどうやるか考えてないわけないだろ、たとえ彼らが（だいたい）コンピューター試験をやってるとしてもさ。
物事のあるべき姿と、現状のあり方を混同してるよ。現実ってのは時間制限のあるチャレンジでいっぱいなんだからさ。
CSの先生だけどAIの使い方はマジ悩む。自分で使うのは役立つけど、学生は宿題ソルバーとしてしか見ない。楽に乗り越えるモンだと思ってるんだ。
パソコン使わせない訳にいかないし、独自の言語も無理。今は協力必須のプロジェクトワークと口頭試験でやってる。知識の深さがバレるからね。
でも毎年、全然分かってない学生が来て、人生無駄にしたって言わざるを得ないんだ。Linux基礎みたいにターミナル使うのはマシだけど。
IDEをオンライン提供してコピペ監視もアリかもだけど、学生が自分のPCで動かせなくなるのは嫌だな。
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俺の大学時代（昔じゃない）はCSもグループPJと紙の試験で評価してた。PCも電卓も持ち込み禁止だったけど、別に問題なかったよ。
なんで今こんなに難しいのか分からん。世代間の文句か、学生が甘えてるだけじゃない？
むしろレポート必須の授業のがAIで困るっしょ。口頭試験とかブルーブックに戻ればいいだけ。昔はそれで普通にやってたし。
”＞ なんでこれがそんなに難しいのか分からないね
知ってる？紙の試験を採点するのって、”先生にとっては”ずっと大変なんだよ？
君の全体的な論点が合ってるかはともかく、”なんでそんなに難しいか分からない”ってとこにだけ言うけど。他の人がなんでそういう立場か、ちょっとは想像力働かせてみてよ。
CSの先生だけど、良いAIポリシーは「AIなし」だよ。特に基礎は絶対。学校でプログラミングラボ作って、ネットなし環境で試験してるんだ。これだと試験中にコード実行できるし、自動採点もできる。良い結果が出てるよ。
「課題を楽に乗り越えるもの」って考えを変えさせたい。今は宿題の配点を低くして、それが高配点の試験に直結するようにコース設計を変えてるところ。
「人生の無駄」とか言う先生いたな。全然モチベーション上がんないって。そういう厳しい言葉が効く人もいるかもしれんけど、自分に言われたら？って感じじゃない？
先生方は学生がやる気あると思ってるみたいだけど、実際は社会や親のプレッシャーが多いんだ。バカとか怠け者って言っても、貧乏な人に「もっと投資しろ」って言うみたいなもんじゃん。
…なのに、なんか俺たちはなんとかやってこれた、だよな？
俺だって大学院で大量の紙の試験を採点した人間として（それもそんなに昔じゃない！）言ってるんだぜ。
もし一番の反対理由が「先生が採点しなきゃいけないから」ってだけなら、それは全く同情できないね。
”＞ 自分で勉強するのにはAIをガンガン使ってて、すごく助かってる。一方で、仕事は早く終わるけど質は低いんだよね。
＞ マジで何にも分かってないアホが少人数だけど試験まで来ちゃって、落とさなきゃいけないんだ。これまで… 人生の無駄だし
問題ないと思うけど、システムはちゃんと機能してるよ。
LLMに仕事を奪われるような層は、AIの使い方がどうであれ、賢くはなってないってことさ。
”＞ 仕事は早く終わるけど質は低いんだよね。
これは一時的なもんだよ。AIはいずれ誰とでも同じくらいコード書けるようになる。これに対する唯一の対抗策は、基礎コースでの対面コーディングだけだろうね。ビジネスの世界ではみんなAIを使ってコード書くようになるんだから、ほとんどの大学コースでもそうなるはずだよ。
教材にもよるかな…。紙のプログラミングテストはいつもバカだと思ってたんだ。自分が受けてた時も、採点してた時もね。IDEでプログラム書くのと全然違うんだよ。IDEならちょっとしたミスも教えてくれるし、解決を手伝ってくれることも多い。俺らは乗り越えたけど、それって生存者バイアスだろ？どれだけ才能がムダになったかなんて分からない。
なんで先生たちは採点にLLMを使っちゃダメなの？
理想は、ああいうバカたちが手遅れになる前に考え方を変えるようにシステムが促すことだよね。もし、システムが上手く機能してるってのが、人々が失敗して社会に迷惑をかけることじゃないならだけど。
もうできるよ。みんなまだGemini 2.5がどれだけ良いか分かってないのが信じられない。
口頭試験や授業中演習でスキル確認できるのは良いよね。オンラインIDEもアリだけど、学生が自分のPCで自由なソフトを使えないのは微妙。特にちゃんとしたエディタを使いたい学生は困るだろうし、俺もWebでゴリゴリ書くのは嫌だったね。
君の意見にも賛成だけど、大学に行けるくらいの人って社会にそんなに迷惑かけないと思うんだよね。「君より俺たちの方が分かってる」っていうPaternalismは、本当に何も分からない人には良いかもしれないけど、それを広げすぎるのは良くないんじゃないかな。
それは間違いだよ。プロのプログラマーなんて、プログラミング10％、オフィス政治40％、プロジェクト管理50％だからね。もし君の学生が、実際のプログラミングスキル無しで大学の半分まで来れたなら、完璧な候補者だよ。プロのプログラマーに必要なスキルの90％を持ってるってことだから。
まさに！紙でプログラミングするのって、無重力環境でアクロバットの動きを見てるだけでスキルを評価するみたいに思えるんだ。コンピュータが提供してくれる環境無しじゃ、全然違う活動だよ。
へぇ、Linux CLIで格闘するのなんて、まさに俺が仕事でChatgptを使うようなことだよ。コンピュータサイエンスで勉強はしたけど、あのコマンドは本質的に覚えられないんだ。
パンチカードマシン手に入れて、カードの束で提出させたら？
Faraday cageに入れるの？それともスマホ没収だけ？まさかスマホでAI使わないなんて信じてるわけないよね？
そうだよ、LLMsはだいぶ前からAPIでターミナルにアクセスできたんだ。WindsurfとかClaude Codeでコマンド打ってもらってて、最高だよ。自分で確認はしてるけど、AIが複雑なコマンドを一発で決める確率は俺よりずっと高いし、俺が自分で打つより失敗したことないんだ。
”お前は人生の無駄遣い”とか言う先生いたよね。でもGPは面と向かっては言ってないだろうし、もし基本ができないなら丁寧な現実チェックは悪くないかもね。
努力しろという要求を貧困者への投資に例えた意見について。教育の”投資”はカリキュラムが要求する努力であり、不合理じゃない。中身がないのに学位だけ取った人と働きたいの？
まあ、記事は学校の若い人たちのことだし、ちょっとくらいお節介でも悪くないんじゃない？
今はもうAI使ってプログラミングするのが仕事だよ。卒業生が仕事に就くなら、それを教えないとね。
変わったのは、”とりあえず動くコード”が、学生が内容理解してる証明にならなくなったってこと。理解してる学生を見つけるには新しい方法が必要になるね。
自動採点って先生のチートじゃないの？学生のコード読んで、フィードバックするのが仕事の一部でしょ？もし教授がチートして指導の質下げて喜んでるなら、学生だってauto-graderを通るコードをLLMに書かせればいいじゃん？そうすれば皆ハッピーさ。Win win win！
”…なのに、どうにかできたんだよね？”昔の人はいろんな苦労に耐えた。そうするしかなかったんだ。
”主な反対理由が教師が採点しなきゃいけないことなら、同情しないよ”って意見について。俺は主な反対理由が何かわからないけど、”なんでこれがそんなに難しいのか分からない”って意見には、それは想像力が足りないだけだよ、って言ってる。
”うちの学校はコンピューター室をプログラミング室に変えた。許可されたドキュメントだけ置いて、提出・採点用の内部サーバーがある。ネットアクセスはなし。1科目で試してうまくいってるから、秋にはもっと増やす予定。”
これ、大学のIT adminでCSプログラムも取ってるんだけど、この設定についてもっと詳しく聞きたいな。去年までCSの先生は紙とペンで試験とかやってたのに、これはすごい！
もし学生がオリジナルのプログラミング言語を設計するコースがあるなら、去年の優秀なやつを使ってみたら？そうすればLLMsも簡単に正しい構文を作れないだろうし。
これは数学や計算とは全然違う分野で教えてる奴からのちょっとした考えだよ。
要するに、こんな状況（AIで簡単に単位取れるなら）で、なんでわざわざ学校行って（お金払って）努力して学ぶわけ？
それは学校のやるべきことじゃないでしょ。LLM使えば、好きなだけ良い成績だって自分で取れるんだからさ。
プログラマーはプログラミング10%って意見について、それは仕事によるよって話。小さい会社ならプログラミングが最低60%くらいはあると思うな。100人規模になって初めて会議とか政治が多くなるんだよね。
経験10年の現役エンジニアで学部CSやってる者だけど、AIはチューターとして超助かる！提出前にAIに宿題採点させて、自分の理解不足に気づいて修正できるんだ。仕事や家族がいるから夜遅くに勉強するんだけど、AIがいなかったら間違った理解のまま数週間待つことになってたかも。ただし、AIに頼る前に自分で悩むのが大事って理解してるのは、経験と年齢のおかげかな。18歳だったら絶対AIを悪用してたと思うよ。
学生時代にAIがあったら絶対使いすぎてダメになってただろうな。GenAIの一番の懸念だよ。経験者だからLLMのおかしなとこに気づけるけど、20年前にあったら頼りすぎて成長できなかったと思う。10年後には、中堅開発者を探すのが、今COBOL開発者を探すくらい難しくなるんじゃないかって心配。COBOLよりLLMの方が難しいのにね。
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経験ある開発者として、学部でCSを勉強してるってどう？あと、なんでそうしようと思ったの？俺はEE卒で5年ソフトウェア開発者やってるんだけど、EEよりソフト開発の仕事が増えて、同僚にあるCSの知識が自分には足りないなって感じてるんだ。君も同じ状況？それとも別の理由？あと、修士じゃなくてなんで学部なの？
CSの知識が足りない感覚と知的好奇心からだよ。修士も考えてるけど、その前に学部CSの単位が必要なんだ。学部全部やる気はないよ。全体的にはいい経験。Discrete Mathは特に面白かったし、アセンブリ/コンピューターアーキテクチャ、OS、ネットワークの授業も楽しみ。CS 101-102は必修だったけど時間とお金の無駄だったな。役に立たなかったのは多分それだけ。
コンピューターアーキテクチャとオペレーティングシステムはマジで重要な授業だと俺は思うな。仕事でその内容に直接触れなくても、自分がプログラムするものがブラックボックスなままで良いの？個人的にはブラックボックスと一緒に仕事するのは嫌なんだよね。
俺もAI研究に入りたくて修士をちょっと考えてるから、もしよかったら君の動機を聞いてみたいな。
＞ なんで修士じゃないの？
投稿者じゃないけど、俺の経験だと、ほとんどのMSCプログラムは入学に学部CSの単位がかなり必要だよ。そういうバックグラウンドがない人向けに作られたプログラムもいくつかあるけどね。
Georgia TechのオンラインCS修士プログラム、マジ最高だよ！https://pe.gatech.edu/degrees/computer-science 関係者じゃないけど、ただのファンだよ。
ちょっと脱線だけど、AI、特にLLMは生徒の学びを爆速にする可能性あるよ。Montessoriみたいに個別対応できるし、先生が深掘りさせてくれなかった経験もLLMなら違うかも。今の宿題多すぎ環境だとCuriosityある子しか恩恵ないけどね。
新しい教え方で生徒のCuriosityを引き出したいな。（LLMで特定の科目を深掘りしつつ脱線も許容するツール知ってたら教えて！）
難しい問題を調べてるときに一番いらないのは、嘘ついたり、もっともらしいのに存在しない引用を作り出したり、多かれ少なかれ俺が聞きたいことだけ言う相手だよ。
それでも普通の授業よりはマシだよ。それにいつでも聞き直せるし、自分より権力持ってる人を怒らせないように気を使う必要もないしね。
普通の授業経験は何千年も前から機能してるし、今も機能してるよ。Edutechはかなり新しいし、そのほとんどが失敗だった。講義に座って紙にノート取るのは、試されて、検証されて、研究でも裏付けられてる。機能するんだよ。みんなにじゃないけど、多くの人にとってはね。
口先だけじゃなく、人が実際にやってることを見なよ。みんなcredential以外で普通の大学の授業に価値見出してないのがわかるよ。CSの学位持ってる人でも、アルゴリズム上達したいときは自分で勉強してるし、HNでも大学聴講しろなんて勧めはほぼない。
Edutechの問題は、人が価値を見出さない壊れたシステムに無理やりくっつけてるからだよ。新しいこと学びたい人は、たいてい大学もEdutechも使わず自分でやってる。
逆に人が実際にやってること見ると、CSを自分でやってる人はほぼゼロだよ。情報アクセスじゃなく、Structure、pacingとかが重要なんだ。オンラインでプログラミング学ぶって言ってた大勢が失敗したのを見てきた。
家では教科書よりTV見ちゃう。ほとんどの人は自己教育に必要なマインドセットがないんだ。
昔は読み書きもできなかった。人間は直感的じゃなく、accountabilityとstructureが必要な欠陥のある生き物なんだよ。
「今の教育だとLLMはCuriosityある子しか得しない」ってまさに宿題多すぎが問題。Curiosityある子に必要なのはspare timeだよ。これは相反する。
今の無駄な作業は、LLMで質の低い大量のやり取りをさせる授業か、SNSみたいに浅い関わりに報酬与えるシステムに簡単に変わっちゃいそう。
俺が子供の頃Curiosity追求できたのは、授業が簡単で早く終わり、音楽やelectronicsに時間使えたから。
欠けてるのはeffortかも。音楽もelectronicsも簡単じゃなかったけど、自分で進捗測れた（回路が動くか）。external referenceがないと、LLMでの深いリサーチが本当の理解に繋がるか疑問。俺はphysicistだけど、人気本読んだだけでphysics分かったと思ってる人たくさん見てきたよ。
「CSを自分でやってる人ほぼゼロ」って言うけど、それ本当かな？多くの人がself-studyでCSスキル上げようとしてるよ。ここでもよく話題になって、みんな自分がやってるself-studyを勧めてるし。
「オンラインでプログラミング学ぶって言ってほとんど失敗した」
それでもself-taughtなプログラマーはたくさんいるじゃないか。もちろん、大学システム経由で学ぶインセンティブの方が大きいけど、それはcredentialのためであって、教育のためじゃない。credentialがなくなれば、他の教育形態でより上手くやる人たちが出てくるのさ。
Moocの修了率って一桁台をウロウロしてるんだよ。圧倒的大多数の人は修了しない。修了する人はoutliersだ。outliers向けにシステム作ることもできるだろうけど、そうなるとほとんどの人はこのシステムで無視されることになるし、もし彼らが反論する手段（投票とか）を持ったら、喜ばないだろうね。
AIが学習をすげー加速させたって例，全然見かけないんだよね．だから，なんか怪しいんだよ，多分そうならないんじゃないかなって．ネットの住人が「AIで賢くなった気分！」って自己申告してるのはカウントしないよ．
AIねー，昔の教育は詰め込みだったんだよ．17世紀のComeniusって人が「pansophia」（みんなに知識を）って考えたんだ．彼の教科書とか絵本とか，すげー画期的だったぜ（Janua Linguarum Reserata，Orbis Pictusのこと）．今はハイブリッド学習が当たり前だけど，Comeniusは忘れられちゃった．多分Jean-Jacques Rousseauの考えが主流になったけど，根拠が足りなかったみたい．
問題はね，多くの学生が大学に来る時点で，ちゃんと勉強するための訓練ができてないってことなんだ．効果的に学ぶ方法を教えるのは，大学教育の副産物みたいなもんなんだよ．
先生がよくわかんないことスルーするの，マジあるある！
俺もAIって微妙じゃね？って思ってたけど，最近180度変わったわ．探索的な学習にめっちゃ使えるんだよね．
俺の場合，他の関連概念と比べながら理解することが多いんだ．定義読むだけじゃダメで，自分の理解を深掘りするには誰かと話すのが一番楽．「なぜXはYじゃなくてZ？」みたいな疑問，ググれないじゃん？
だからChatGPTマジ役立つ．たまに間違えても，俺の知識とか論理とか組み合わせれば理解が進む．問題解いてもらうんじゃなく，考えをぶつけて，どう進むか方向性を見つける感じなんだよ．
「典型的な授業経験は何千年も続いてる」？
何千年も同じ意味じゃないし．昔の”講義”は，先生が元ネタ読んで，学生がそれを書き写すのが中心だったんだぜ．印刷機だってEdutechとして重要だったんだよ．技術は進化し続けてて，教育への影響も長い歴史の中で続いてきたんだ．
今の”edutech”が新しいのはそうだけど，基準は常に変わっていくもんだしね．
ほとんどの大学教育って，ぶっちゃけごく一部の人（次世代の教授候補）用に作られてるんだよ．コースはそういう前提で設計されてるしね．大学で教えられる知識のほとんどは，99％の学生にとって使われずに，ぶっちゃけ無駄になってる教育なんだよ．
実は俺，そういうAIチューター作ってるんだよね．Socratic style にフォーカスしてて，話が脱線しても大丈夫なようにするつもり．ウェイトリストに加えてもいいよ．多分，数週間でMVP出すと思う．
「昔はみんな独学だったけど，ほとんどの人は読み書きできなかった」？
それって本質的に問題だったと思う？当時の人たちは不満なかったし，社会も識字率低くてもうまく機能してたんだよ．労働者に読み書きが必要って時期があったけど，それもLLMが安上がりなら，義務教育より不要になるかもね．
それ違うね．教育全体はほとんどの人向けなんだよ．K-12を見れば，普通の子供に合うように作られてる．
「無駄な教育」とか言うけど，学習がどう機能するか分かってないんだ．学習は全部積み重ねなんだから，抜かすと穴だらけになるJengaみたいなもん．
あと，一見関係ない英語とコーディングも実は繋がってるんだぜ．変数の命名上手い人は文章上手い人と同じ．意図を分かりやすく伝えるって同じ問題だから．計算に代数が必要なのみたいに分かりやすい繋がりもあれば，そうじゃないのも多いんだよ．
まあさ，どんな学習法が良いとしても，学位の大きな目的は，特定の分野の能力を将来の雇用主に証明することなんだよね．大学は能力測定で評判や認定を得てるわけだし．その方法を何千年かけて考えてきたんだ．LLMをガンガン使う授業でそれが簡単に測れるようになるかはまだ分からないし，そこまで到達するまでは古い方法を守るのが重要だと思うな．
