インサイダーブリーフ
- 新しい研究では、高校生は、高度な数学の事前知識なしに、図ベースの指導を使用してコア量子コンピューティングの概念を学ぶことができることがわかりました。
- Quantum Picturalism（QPIC）メソッドにより、学生の82％がトレーニング後の試験に合格することができ、48％が8週間のチュートリアルの後に区別を達成しました。
- 研究者たちは、QPICは認知障壁を減らし、学生の動機を高めると結論付け、量子教育へのアクセスを広げ、STEM労働力開発をサポートできると示唆しました。
量子時代が定着している場合、量子科学に熟練したより多くの人々が必要になります。現在、新しい研究では、高校生が複雑な数学を学習せずに量子コンピューティングの原則を習得することができることを示唆しています。
Oxinuum、オックスフォード大学、およびユニバーシティカレッジロンドンの研究者は、Quantum Picturalism（QPIC）と呼ばれる新しい教育フレームワークをテストしました。これは、従来の方程式を図に置き換えました。 16〜18歳の54人の学生向けの8週間のトレーニングプログラムでは、82％がトレーニング後の試験に合格し、ほぼ半分が区別を達成しました。で詳述されている調査結果 Arxivにアップロードされた調査、量子科学教育へのアクセスを拡大し、より広範なSTEMタレントベースを構築するための有望な代替手段を指し示しています。
「この研究は、しばしば威圧的または非常に神秘的であると認識される複雑な理論が、楽しく魅力的な方法で厳密に教えることができることを示しています」と研究者は書いています。 「また、学習者と開発者の新たな計算ドメインへの統合を加速することにより、労働力の不足を軽減する上で極めて重要な役割を果たすことができます。」
ディラック表記の代わりに図
量子力学は通常、数学の高度なトレーニングを受けている大学生のために予約されています。標準的な方法 – ヒルベルト空間形式と呼ばれる線形代数に基づくシステム – は、ベクトル、マトリックス、複雑な数値、および線形代数の流encyさを必要とします。これらの障壁により、ほとんどの高校生は、実際の量子情報科学技術（QIST）の学習から閉じ込められています。
QPICは、図と論理を介して複雑な構造をモデル化するのに役立つカテゴリ理論の形式であるZX Calculusから描画し、図式的推論を使用して別のアプローチを取ります。各図はマトリックスに対応しており、図形のルールにより、学生は視覚的に量子操作を操作できます。結果：学生は、マトリックス方程式を解くことなく量子テレポーテーションを実行し、絡み合いを理解できます。
「その重要性は、量子情報科学技術（QIST）と同じくらい複雑な分野であり、教育の機会は大学レベル以上に排他的であり、高校レベルで導入できるということです」と研究者は報告しています。
このアプローチは、オックスフォード、アムステルダム、ケンブリッジ、インディアナ大学の大学コース、およびGoogleのプログラムとQuantum Circuit OptimizationなどのタスクのQuantinuumですでに使用されています。しかし、同大学の学生に対するQPICの教育効果は、これまで正式にテストされたことがありませんでした。
方法と参加者
この調査では、申請プロセスを通じて75人の英国の学生を募集し、54人が最終的にコースを完了しました。このプログラムは、2023年6月から8月まで実行され、8週間にわたって16時間のライブチュートリアルで構成されていました。生徒は週に1〜4時間勉強し、公立学校と私立学校の混合物から来て、半数以上が政府が資金提供した州立学校に出席しました。
ほとんどの学生は、QISTの事前知識をほとんど持っておらず、多くは通常必要な数学ツールに不慣れでした。それにもかかわらず、彼らはQPICの図ベースのシステムを通じて高度な量子推論の問題を完了することができました。
この研究では、ZX計算の8つの規則しかだけで、デコヒェランスや船尾 – ガーラッハ実験などの概念を含むすべてのキュービット量子力学を表現するのに十分であると説明しています。
最終評価には、量子コンピューティング教授がマークする二重盲検、厳格な試験が含まれていました。平均スコアは58％で、偶然に大幅に上回り、参加者の48％が70％を超えています。カナリアの質問により、参加者は資料を本当に把握していました。
より広いアクセスと労働力の影響
その意味は教育学を超えています。前提条件として高度な数学を排除することにより、QPICは量子教育をより公平で広くすることができます。英国の州立学校の生徒の5％未満が、マトリックスが教えられている数学をさらに摂取しています。 QPICはこのボトルネックを完全にバイパスします。
この調査結果は、以前に開始し、認知障壁を減らすことにより、量子労働力のギャップに対処するための国内および国際的な呼びかけをサポートしています。学生の大半は、このコースがQISTを研究し、STEMのキャリアを追求する動機を増やしたと述べました。最初は量子概念に関する知識がほとんどない人は、著しい改善と自信の増加を示しました。
「QPICには、開発者と学習者の両方にとって、新しいクロススキルの機会を促進する可能性があります」と著者は述べています。
教育と認知の基盤
この研究は、QPICの利点が深い認知プロセスから得られる可能性があることを強調しています。著者は、この方法をGestalt Psychology and Dual Coding Theoryの原則にリンクし、人間の脳が情報を整理および処理する方法とよりよく整合することを示唆しています。
この理論は、脳の非言語的な部分を描く根本的な推論が、学生が通常何年もの数学なしではアクセスできないとみなされる量子原理を把握できる理由を説明することができます。この仮説をさらに調査するために、フォローアップのニューロイメージング研究が計画されています。
制限と次のステップ
これは単なる概念実証の研究であるため、将来の研究と改良の余地があるとチームは指摘しています。たとえば、サンプルサイズは小さく、グローバルな代表ではありませんでした。一部の学生は、チュートリアルが急いでいるか、より多くの練習の問題を求めていることを発見しました。そして、多くの人が資料が魅力的であることを発見しましたが、学生の3分の1は、コース後の動機や自信レベルについて不確実性を依然として報告しました。
従来の量子学習方法を使用している学生に関する同様の研究がなければ、結果を正確に評価することは困難です。
他の国ではすでにレプリケーションが進行中であり、将来の作業では、より長いコース、さまざまな教育環境、および正式なカリキュラムへの統合が探求されます。研究者はまた、QPICの性別のギャップ、社会経済的障壁、および量子キャリアに対する長期的な関心に対する影響をさらにテストすることを目指しています。
「この研究は概念の証明として機能しますが、さまざまな文化の多様な年齢と能力グループから必要な実質的なデータが必要であることを認識して、その教育効果を徹底的に議論する必要があります。
この研究は、セルマ・デュンダル・コーク、カテリーナ・プカ、リア・Yeh、ムハンマド・ハムザ・ワシエム、トーマス・セルボーニ、ヴィンセント・ワン・マシアニカ、ピーター・シグリスト、ヴィンセント・アナンドラジ、イリヤス・カーン、ボブ・コーケ、オックスフォード、イギリス・キングドールのQuantinuumのボブ・コークケによって実施されました。 SelmaDündar-Coeckeは、ロンドン大学大学の教育神経科学センターにも所属しています。 Lia Yeh、Stefano Gogioso、およびAleks Kissingerは、オックスフォード大学のコンピューターサイエンス学部出身で、Muhammad Hamza Waseemはオックスフォード大学の物理学部にも所属しています。エマニュエル・M・ポトスは、ロンドン大学市の心理学部出身です。 Sieglinde M.-L。 Pfaendlerは、スイスのRüschlikonでIBMの研究を行っています。 Stefano Gogiosoは、ロンドンのHashberg Ltdとも提携しています。 Ferdi TomassiniはロンドンのMoth Quantumと共にあり、Bob CoeckeはカナダのWaterlooにあるPerimeter Instituteにも所属しています。
より技術的な詳細については、研究を読んでください arxiv。研究者は、ARXIVおよびその他のプリントサーバーを、自分の仕事に関する迅速なフィードバックを受け取る方法として使用しています。ただし、科学的方法の重要なステップである公式にはピアレビューされていません。
