テキサス地域10は、カスタマイズされた人工知能を用いて教育を変革しています。

地域10のK-12高難易度のテキサス州教育評価試験は、内容の改善が必要でしたが、Prometric AIだけが迅速かつ効率的に9万のアイテムを収集し整理することができました。

Transforming Education with the Power of Customized AI Solutions

背景

テキサス州のRegion 10 Education Service Center(ESC)は、学生の成功を促進し、州全体の教育の景観を形作る上で重要な役割を果たしています。Region 10は、他の20のESCのパートナーとして、テキサス州全域で120の公立およびチャータースクール地区、3,000以上の学校、および900,000人以上の学生にサービスを提供しています。ESCは、600の学区とチャーター、5,000以上の学校、および300万人以上の生徒が利用しているアイテムバンクTEKSbankを作成、配布、サポートしています。カリキュラム開発や教育支援からリーダーシップトレーニングや特別教育サービスまで、Region 10は教育者を支援し、学習体験を豊かにし、あらゆるバックグラウンドや能力を持つ学生にポジティブな成果をもたらすことに取り組んでいます。

課題

地域10は、高いリスクを伴う試験であるテキサス州学術準備評価(STAAR®)のために生徒を準備するためのアイテムバンクTEKSbankを公開しています。この9万個のTEKSbankのテスト問題は、テキサス州のカリキュラム基準であるTexas Essential Knowledge and Skillsだけでなく、Webbの認識の深さ(DOK)やブルームのタクソノミーなどの他のタグと一致しています。

教育のトレンドが変化し、州が標準を更新するにつれて、地域10はバンクが整合性があり、関連性があることを確認するために多くの努力を払っています。

コンテンツが州のカリキュラム基準に適合しており、さまざまな難易度レベルを含んでいることを確認するために、地域10は毎年複数の整合性プロジェクトを実施しています。契約業者は、各アイテムを手動で分析するように雇われます。一部のプロジェクトでは、12の学年レベルごとに1人のカリキュラム専門家が最大2,000のアイテムを見直す必要があります。これらの見直しプロセスは時間がかかるだけでなく、手動の見直しプロセスは更新されたアイテムの中での精度と一貫性の欠如につながりました。

地域10は、コンテンツの整合性を維持するために多くの時間とリソースを費やしており、コンテンツの成長と改善を優先する時間がほとんどありませんでした。既存コンテンツの標準やタグを更新するだけで年間15万ドルを費やすことは珍しいことではありませんでした。これは、2023年にテキサス州の教育の景観が大きく変化し、技術を活用したアイテム(TEI)やオンライン評価の導入が行われたときにさらに重要となりました。これは従来の評価手法からの転換であり、教育者に、批判的思考と知識の洗練されたデモンストレーションを重視する新しいパラダイムに生徒を準備するよう求めました。この新しいフロンティアに教師をサポートし、導くために、地域10は20,000の高品質なTEIを作成するという課題に直面しました。

「FinetuneはK-12コンテンツと標準について非常に良い理解を持っていました。私たちが望むものについて彼らとの会話をするのは簡単でした。技術的なAIの知識がなくても、それを説明する方法を知っていました。」

ジム・ニューハウス

元地域10地域データソリューション部長

パートナーシップ戦略

リージョン10は、新しいパートナーを見つけることで達成しようとしている4つの主な目標を最初に明確にしました。

  • 最新の州基準との整合性を確保する
  • 知識のギャップを特定する
  • 知識の深さを割り当てる(DOK)文化的関連性を備えたコンテンツの更新

「AIは、人間がプログラムし、人間が監督し、人間が分析するツールと考えています。」

- ジム・ニューハウス、元リージョン10データソリューション担当アシスタントディレクター

ESCは、新しい技術の実施を始める前にいくつかの重要な要素を考慮する必要がありました:

  • プロセス全体での人間の監視の維持の必要性
  • コンテンツの継続的な調整と改善
  • より多くの質問を強化し、開発するための時間を増やすために、整合性プロジェクトの時間を短縮する

リージョン10は、2023年3月にPrometricのFinetuneチームと連絡を取りました。 FinetuneはすぐにESCの課題を理解し、アイテムバンクや学習教材全体で深い洞察を提供するAI-humanハイブリッドツールであるFinetune Catalog™の実装作業を開始しました。

「カタログの導入は、予定されていた6ヶ月ではなく、わずか数週間で完了し、必要な請負業者の数が10人からわずか3人に減少しました。Finetune Catalogを使用して整列タスクを達成することで、時間とお金が解放され、全体的な生産性が向上しました。」

ジム・ニューハウス

元地域10のデータソリューションアシスタントディレクター

結果

リージョン10は、Finetuneに試験の設計図、基準、アイテムバンクなどの学習教材を提供しました。Finetuneはこのコンテンツを取り入れ、Webbの認識の深さとの整合性を確認するための独自のカタログAIモデルを構築しました。最初の整合性の結果、カタログは96%の精度率を報告し、リージョン10のチームは今後のコンテンツの開発と改善に興奮し、楽観しています。改善が必要な「針の穴」は修正可能であり、これまでよりも迅速かつ費用対効果の高い正確さで対応できるようになりました。

最初の整合性の精度と共に、ESCには今後の評価の構築に役立つ理論が提供されました。複雑な理論は、テスト作成者や教師に供給できる、変革的な新しいデータのコレクションとなりました。

現在、数学、英語言語芸術と読解(ELAR)、科学、社会科学を含む各主要コンテンツ領域で約10万ドルの節約を達成したことで、リージョン10は現在のアイテムバンクを拡充するための新しいコンテンツの制作に再投資することができます。TEKSbankは現在、25%(20,000件)の最新鋭のテクノロジーを活用した質問を備え、より深い知識評価と学生のスキルのより正確な評価を提供しています。

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