Kaip dirbtinis intelektas veikia švietimo technologijų platformas?

Kaip dirbtinis intelektas veikia švietimo technologijų platformas?

Trumpas atsakymas: Dirbtinis intelektas suteikia galią švietimo technologijų platformoms, paversdamas besimokančiųjų sąveiką glaudžiais grįžtamojo ryšio ciklais, kurie suasmenina mokymosi kelius, siūlo pagalbą, panašią į korepetavimo, pagreitina vertinimą ir išryškina tas vietas, kur reikia pagalbos. Jis veikia geriausiai, kai duomenys traktuojami kaip triukšmingi ir žmonės gali pakeisti sprendimus; jei tikslai, turinys ar valdymas yra silpni, rekomendacijos tampa neadekvačios ir sumažėja pasitikėjimas.

Svarbiausios išvados:

Suasmeninimas : naudokite žinių atsekamumą ir rekomendacijas, kad sureguliuotumėte tempą, sunkumą ir kartojimą.

Skaidrumas : paaiškinkite „kodėl taip yra“, pasiūlymus, įvertinimus ir nukrypimus, kad sumažėtų painiavos.

Žmogaus kontrolė : užtikrinti, kad mokytojai ir mokiniai galėtų keisti, kalibruoti ir taisyti rezultatus.

Duomenų kiekio mažinimas : rinkite tik tai, ko reikia, taikydami aiškias saugojimo ir privatumo apsaugos priemones.

Apsauga nuo netinkamo naudojimo : įrenkite apsauginius turėklus, kad dėstytojai lavintų mąstymą, o ne pateiktų apgaulingus atsakymus.

Kaip dirbtinis intelektas veikia švietimo technologijų platformas? Infografika

Straipsniai, kuriuos galbūt norėsite perskaityti po šio:

🔗 Kaip dirbtinis intelektas remia švietimą
Praktiniai būdai, kaip dirbtinis intelektas suasmenina mokymąsi ir palengvina mokytojų darbo krūvį.

🔗 10 geriausių nemokamų dirbtinio intelekto įrankių švietimui
Kuruojamas nemokamų įrankių mokiniams ir mokytojams sąrašas.

🔗 Dirbtinio intelekto įrankiai specialiojo ugdymo mokytojams
Prieinamumui skirti dirbtinio intelekto įrankiai, padedantys įvairiems besimokantiesiems kasdien sėkmingai dirbti.

🔗 Geriausi dirbtinio intelekto įrankiai aukštajam mokslui
Geriausios platformos universitetams: mokymas, tyrimai, administravimas ir palaikymas.

1) Kaip dirbtinis intelektas įgalina švietimo technologijų platformas: paprasčiausias paaiškinimas 🧩

Aukštu lygiu dirbtinis intelektas (DI) įgalina švietimo technologijų platformas atlikti keturias užduotis: ( JAV Švietimo departamentas – DI ir mokymo bei mokymosi ateitis )

  • Suasmeninkite mokymosi kelius (ką matote toliau ir kodėl)

  • Paaiškinkite ir veskite pamokas (interaktyvi pagalba, užuominos, pavyzdžiai)

  • Vertinti mokymąsi (vertinimas, grįžtamasis ryšys, spragų nustatymas)

  • Numatyti ir optimizuoti rezultatus (įsitraukimą, išlaikymą, meistriškumą)

Paprastai tai reiškia: ( UNESCO – generatyvinio dirbtinio intelekto gairės švietime ir tyrimuose )

Ir taip... daug kas vis dar priklauso nuo paprastų senų taisyklių ir loginių medžių. Dirbtinis intelektas dažnai yra turbokompresorius, o ne visas variklis. 🚗💨

2) Kas daro gerą dirbtiniu intelektu paremtą švietimo technologijų platformą gerą ✅

Ne kiekvienas „DI valdomas“ ženklelis nusipelno egzistuoti. Gera DI valdomos švietimo technologijų platformos versija paprastai turi:

Jei platforma negali nurodyti, ką besimokantysis gauna, ko anksčiau negavo, tai greičiausiai tik automatizuotas kostiumų žaidimas. 🥸

3) Duomenų sluoksnis: iš kur dirbtinis intelektas semiasi galios 🔋📈

Dirbtinis intelektas švietimo technologijose veikia mokymosi signalais. Šie signalai yra visur: ( Mokymosi analizė: veiksniai, pokyčiai ir iššūkiai – Ferguson, 2012 )

  • Paspaudimai, užduoties atlikimo laikas, pakartojimai, praleidimai

  • Viktorinos bandymai, klaidų modeliai, užuominų naudojimas

  • Rašymo pavyzdžiai, atviri atsakymai, projektai

  • Forumo aktyvumas, bendradarbiavimo modeliai

  • Lankomumas, tempas, pertraukos (taip, pertraukos...)

Tada platforma šiuos signalus paverčia tokiomis funkcijomis kaip:

  • Įvaldymo tikimybė kiekvienai koncepcijai

  • Pasitikėjimo įverčiai

  • Įsitraukimo rizikos balai

  • Pageidaujami metodai (vaizdo įrašas, skaitymas ir praktika)

Štai kabliukas: švietimo duomenys yra triukšmingi. Mokiniai spėlioja. Jie pertraukiami. Jie kopijuoja atsakymus. Jie panikuoja spustelėdami. Jie taip pat mokosi pliūpsniais, tada dingsta, o tada grįžta, tarsi nieko nebūtų nutikę. Todėl geriausios platformos duomenis traktuoja kaip netobulus ir kuria dirbtinį intelektą... kuklų. 😬

Dar vienas dalykas: duomenų kokybė priklauso nuo mokymo plano. Jei veikla iš tikrųjų neįvertina įgūdžio, modelis mokosi nesąmonių. Kaip bandymas įvertinti plaukimo gebėjimus prašant žmonių įvardyti žuvis. 🐟

4) Personalizavimo ir adaptyvaus mokymosi sistemos 🎯

Tai klasikinis „DI švietimo technologijose“ pažadas: kiekvienas besimokantysis žengia tinkamą kitą žingsnį.

Praktiškai adaptyvus mokymasis dažnai apjungia:

Personalizavimas gali atrodyti taip:

  • Dinamiškai koreguojamas sudėtingumas

  • Pamokų tvarkos keitimas pagal rezultatus

  • Kartojimo įterpimas, kai tikėtina, kad pamirštama (kartojimo su tarpais efektai) ( „Duolingo“ – kartojimas su tarpais mokymuisi )

  • Rekomenduojama praktika silpnoms koncepcijoms

  • Paaiškinimų keitimas pagal mokymosi stiliaus signalus

Tačiau suasmeninimas gali būti ir nepastovus:

  • Lengvuoju režimu jis gali „įkalinti“ besimokančiuosius 😬

  • Tai gali pervertinti greitį, palyginti su gyliu

  • Jei kelias tampa nematomas, tai gali suklaidinti mokytojus

Geriausios adaptyvios sistemos rodo aiškų žemėlapį: „Esate čia, siekiate to, ir štai kodėl mes pasukame.“ Šis skaidrumas stebėtinai ramina, tarsi GPS, kuris pripažįsta, kad keičia maršrutą, nes praleidote posūkį... vėl. 🗺️

5) Dirbtinio intelekto korepetitoriai, pokalbių asistentai ir „momentinės pagalbos“ iškilimas 💬🧠

Vienas iš svarbiausių atsakymų į klausimą, kaip dirbtinis intelektas veikia švietimo technologijų platformas, yra pokalbių palaikymas.

Dirbtinio intelekto korepetitoriai gali:

  • Paaiškinkite sąvokas keliais būdais

  • Pateikite užuominų, o ne atsakymų

  • Generuokite pavyzdžius akimirksniu

  • Užduokite vadovaujančius klausimus (kartais panašius į sokratiškus)

  • Apibendrinkite pamokas ir sudarykite mokymosi planus

  • Išverskite arba supaprastinkite kalbą, kad būtų lengviau naudotis

Paprastai tai palaiko dideli kalbų modeliai ir:

Efektyviausi korepetitoriai vieną dalyką daro nepaprastai gerai:

  • Jie skatina besimokantįjį mąstyti. 🧠⚡

Blogiausi elgiasi priešingai:

  • Jie pateikia išbaigtus atsakymus, leidžiančius besimokantiesiems išvengti sunkumų, kurie iš esmės ir yra mokymosi esmė. (Erzina, bet tiesa.)

Praktinė taisyklė: geras korepetitorius DI elgiasi kaip treneris. Blogas korepetitorius DI elgiasi kaip apgaulė su netikrais ūsais. 🥸📄

6) Automatinis vertinimas ir grįžtamasis ryšys: pažymiai, vertinimo kriterijai ir realybė 📝

Būtent vertinimas yra ta vieta, kur švietimo technologijų platformos dažnai įžvelgia tiesioginę vertę, nes pažymių skyrimas užima daug laiko ir yra emociškai sekinantis. Dirbtinis intelektas padeda:

  • Automatinio vertinimo objektyvūs klausimai (lengva pergalė)

  • Momentinis grįžtamasis ryšys apie praktiką (didžiulis motyvacijos postūmis)

  • Trumpų atsakymų vertinimas naudojant su rubrikomis suderintus modelius

  • Atsiliepimų apie rašymą teikimas (struktūra, aiškumas, gramatika, argumentavimo kokybė) ( ETS – e-rater Scoring Engine )

  • Klaidingų nuomonių aptikimas naudojant klaidų modelių klasterizavimą

Bet štai kokia įtampa:

  • Švietimas nori teisingumo ir nuoseklumo

  • Mokiniai nori greito ir naudingo grįžtamojo ryšio

  • Mokytojai nori kontrolės ir pasitikėjimo

  • Dirbtinis intelektas kartais nori... improvizuoti 😅

Stiprios platformos tai sprendžia šiais būdais:

  • „Pagalbinio grįžtamojo ryšio“ atskyrimas nuo „galutinio vertinimo“ ( JAV Švietimo departamentas – DI ir mokymo bei mokymosi ateitis )

  • Aiškiai rodomas rubrikų susiejimas

  • Leisti instruktoriams kalibruoti pavyzdinius atsakymus

  • Pateikti paaiškinimus „kodėl toks rezultatas“

  • Neaiškių atvejų žymėjimas žmogaus peržiūrai

Taip pat svarbus ir grįžtamojo ryšio tonas. Labai svarbu. Šiurkštus dirbtinio intelekto komentaras gali pataikyti kaip plyta. Švelnus komentaras gali paskatinti kartoti. Geriausios sistemos leidžia pedagogams koreguoti toną ir griežtumą, nes ne visi besimokantieji yra vienodi. ❤️

7) Pagalba kuriant turinį ir kuriant mokomąsias priemones 🧱✨

Tai tylioji revoliucija: dirbtinis intelektas padeda greičiau kurti mokymosi medžiagą.

Dirbtinis intelektas gali generuoti:

Mokytojams ir kursų kūrėjams tai gali pagreitinti:

  • Planavimas

  • Braižymas

  • Diferenciacija

  • Korekcinio turinio kūrimas

Bet… ir aš nekenčiu būti tas „bet“ žmogus, bet štai kur esame…
Jei dirbtinis intelektas generuos turinį be griežtų apribojimų, gausite:

Geriausias darbo eigos modelis yra „DI juodraščiai, žmonės sprendžia“. Kaip ir duonkepė – tai padeda, bet vis tiek patikrini, ar kepalas iškepė, ar biskvitas buvo šiltas. 🍞😬

8) Mokymosi analizė: rezultatų prognozavimas ir rizikos nustatymas 👀📊

Dirbtinis intelektas taip pat suteikia galią administravimo pusėms. Ne žavinga, bet svarbu.

Platformos naudoja nuspėjamąją analizę, kad įvertintų:

Tai dažnai pasireiškia taip:

  • Ankstyvojo perspėjimo ataskaitų suvestinės pedagogams

  • Kohortos palyginimai

  • Tempo įžvalgos

  • „Rizikos“ vėliavėlės

  • Intervencijos rekomendacijos (stumdymo žinutės, mokymai, apžvalgų paketai)

Subtilus pavojus čia yra ženklinimas:

Geresnės platformos prognozes traktuoja kaip raginimus, o ne verdiktus:

  • „Šiam besimokančiajam gali prireikti pagalbos“ ir „šis besimokantysis nepasiseks“. Didelis skirtumas. 🧠

9) Prieinamumas ir įtrauktis: dirbtinis intelektas kaip mokymosi stiprintuvas ♿🌈

Ši dalis nusipelno daugiau dėmesio, nei jai skiriama.

Dirbtinis intelektas gali gerokai pagerinti prieigą, suteikdamas galimybę:

Neuroįvairiems besimokantiesiems dirbtinis intelektas gali padėti:

  • Užduočių skaidymas į mažesnius žingsnius

  • Alternatyvių reprezentacijų (vizualinių, žodinių, interaktyvių) siūlymas

  • Privačios praktikos teikimas be socialinio spaudimo (didžiulis, tikrai)

Vis dėlto, įtraukimui reikalinga dizaino disciplina. Prieinamumas nėra funkcijų perjungiklis. Jei platformos pagrindinis srautas yra painus, dirbtinis intelektas tėra tvarstis ant sulūžusios kėdės. O jūs nenorite sėdėti ant tos kėdės. 🪑😵

10) Palyginimo lentelė: populiarios dirbtinio intelekto valdomos švietimo technologijų parinktys (ir kodėl jos veikia) 🧾

Žemiau pateikta praktiška, šiek tiek netobula lentelė. Kainos labai skiriasi; tai yra „tipinė“, o ne absoliuti vertė.

Įrankis / platforma Geriausia (auditorijai) Brangūs Kodėl tai veikia (ir maža ypatybė)
Khan akademijos stiliaus dirbtinio intelekto mokymas (pvz., vedama pagalba) Studentai + savarankiškai besimokantys asmenys Nemokama / auka + aukščiausios kokybės daiktai Tvirti pastoliai, paaiškinami žingsniai; kartais šiek tiek per daug šnekučiuota 😅 ( Khanmigo )
„Duolingo“ stiliaus adaptyviosios kalbos programėlės Kalbų besimokantieji Nemokamas naudojimas / prenumerata Greiti grįžtamojo ryšio ciklai, kartojimas su pertraukomis; serijų kartojimas gali tapti… emociškai intensyvus 🔥 ( Duolingo – kartojimas su pertraukomis mokymuisi )
Viktorinų / kortelių platformos su dirbtinio intelekto praktika Egzamino pasiruošimo besimokantieji Freemium Greitas turinio kūrimas + įsiminimo praktika; kokybė priklauso nuo užduoties, taip
LMS priedai su dirbtinio intelekto vertinimo palaikymu Mokytojai, įstaigos Vietai / įmonei Taupo laiką grįžtamajam ryšiui; reikia koreguoti vertinimo kriterijus, kitaip jie greitai nukrypsta nuo teisingo kelio
Įmonių mokymosi ir tobulėjimo platformos su rekomendacijų sistemomis Darbo jėgos mokymai Įmonės pasiūlymas Asmeniniai mokymosi keliai dideliu mastu; kartais per daug dėmesio skiriama baigimo rodikliams
Dirbtinio intelekto rašymo atsiliepimų įrankiai klasėms Rašytojai, studentai Nemokamas naudojimas / prenumerata Momentinės peržiūros gairės; reikia vengti režimo „rašyti už jus“ 🙃 ( ETS – e-rater vertinimo sistema )
Matematikos praktikos platformos su žingsniniais patarimais K-12 ir vyresni Prenumerata / mokyklos licencija Žingsninis grįžtamasis ryšys atskleidžia klaidingas nuomones; gali suerzinti greitai baigiančius darbus
Dirbtinio intelekto studijų planuotojai ir užrašų santraukų rengėjai Studentai žongliruoja pamokose Freemium Sumažina naštą; nepakeičia supratimo (žinoma, bet vis tiek)

Atkreipkite dėmesį į dėsningumą: dirbtinis intelektas (DI) pasižymi geriausiais rezultatais, kai palaiko praktiką, grįžtamąjį ryšį ir tempą. Jam sunkiau sekasi, kai bando pakeisti mąstymą. 🧠

11) Įgyvendinimo realybė: kokios komandos klysta (šiek tiek per dažnai) 🧯

Jei kuriate arba renkatės dirbtiniu intelektu pagrįstą mokymo technologijų įrankį, čia pateikiami dažniausiai pasitaikantys sunkumai:

Taip pat šiek tiek nemaloni tiesa:

  • Dirbtinio intelekto funkcijos dažnai neveikia dėl platformos pagrindų, kurie yra nestabilūs. Jei navigacija yra paini, turinys netinkamai sulygiuotas, o vertinimas neveikia, dirbtinis intelektas neišsaugos. Jis tik pridės spindesio ant įskilusio veidrodžio. ✨🪞

12) Pasitikėjimas, saugumas ir etika: nederybų objektai 🔒⚖️

Kadangi švietimas yra labai svarbus, dirbtiniam intelektui reikia tvirtesnių apsauginių turėklų nei daugumai pramonės šakų. ( UNESCO – Generatyvaus dirbtinio intelekto švietimo ir mokslinių tyrimų srityje gairės ; NIST – AI RMF 1.0 )

Svarbiausi aspektai:

Platforma pelno pasitikėjimą, kai ji:

  • Pripažįsta netikrumą

  • Siūlo skaidrią kontrolę

  • Leidžia žmonėms apeiti

  • Žurnaluoja sprendimus peržiūrai ( NIST - AI RMF 1.0 )

Tuo ir skiriasi „naudingas įrankis“ ir „paslaptingas teisėjas“. O paslaptingo teisėjo niekas nenori. 👩⚖️🤖

13) Baigiamosios pastabos ir santrauka ✅✨

Taigi, kaip dirbtinis intelektas veikia švietimo technologijų platformas, priklauso nuo to, kaip besimokančiųjų sąveika paverčiama išmanesniu turinio teikimu, geresniu grįžtamuoju ryšiu ir ankstesnėmis pagalbos intervencijomis – kai tik tai kuriama atsakingai. ( JAV Švietimo departamentas – Dirbtinis intelektas ir mokymo bei mokymosi ateitis ; EBPO – Dirbtinio intelekto švietimo srityje galimybės, gairės ir apsaugos priemonės )

Trumpa santrauka:

  • Dirbtinis intelektas suasmenina tempą ir kelius 🎯

  • Dirbtinio intelekto korepetitoriai teikia tiesioginę, vadovaujamą pagalbą 💬

  • Dirbtinis intelektas pagreitina atsiliepimų teikimą ir vertinimą 📝

  • Dirbtinis intelektas didina prieinamumą ir įtrauktį ♿

  • Dirbtinio intelekto analizė padeda pedagogams įsikišti anksčiau 👀

  • Geriausios platformos išlieka skaidrios, suderintos su mokymosi rezultatais ir kontroliuojamos žmogaus ✅ ( NIST - AI RMF 1.0 )

Jei imtume tik vieną idėją: dirbtinis intelektas geriausiai veikia tada, kai veikia kaip palaikantis treneris, o ne kaip smegenų pakaitalas. Ir taip, tai šiek tiek dramatiška, bet kartu... ne visai. 😄🧠

DUK

Kaip dirbtinis intelektas kasdien naudoja švietimo technologijų platformas

Dirbtinis intelektas (DI) įgalina švietimo technologijų platformas, paversdamas besimokančiųjų elgesį grįžtamojo ryšio ciklais. Daugelyje sistemų tai tampa rekomendacijomis, ką daryti toliau, paaiškinimais, panašiais į mokymo metodus, automatizuotu grįžtamuoju ryšiu ir analize, kuri atskleidžia spragas ar atsiribojimą. Po variklio dangčiu tai dažnai yra modelių, paprastų taisyklių ir loginių medžių derinys. „DI“ paprastai yra turbokompresorius, o ne visas variklis.

Kas daro dirbtiniu intelektu pagrįstą švietimo technologijų platformą tikrai gerą (ne tik rinkodara)

Tvirta dirbtinio intelekto valdoma edukacinių technologijų platforma prasideda nuo aiškių mokymosi tikslų ir aukštos kokybės turinio, nes dirbtinis intelektas negali išgelbėti netvirtos mokymo programos. Jai taip pat reikalingas patikimas prisitaikymas, praktinis grįžtamasis ryšys ir skaidrumas dėl rekomendacijų atsiradimo priežasčių. Privatumas ir duomenų kiekio mažinimas turėtų būti integruoti nuo pat pradžių, o ne pridedami vėliau. Svarbiausia, kad mokytojams ir besimokantiesiems reikalinga reali kontrolė, įskaitant žmogaus atliekamą valdymą.

Kokius duomenis švietimo technologijų platformos naudoja mokymuisi suasmeninti

Dauguma platformų remiasi mokymosi signalais, tokiais kaip paspaudimai, užduoties atlikimo laikas, pakartojimai, bandymai atlikti testus, klaidų modeliai, užuominų naudojimas, rašymo pavyzdžiai ir bendradarbiavimo veikla. Šie signalai transformuojami į tokias funkcijas kaip sąvokų įvaldymo įvertinimai, pasitikėjimo rodikliai arba įsitraukimo rizikos balai. Sudėtinga yra ta, kad švietimo duomenys yra triukšmingi – pasitaiko spėlionių, panikos spustelėjimų, pertraukimų ir kopijavimo. Geresnės sistemos duomenis traktuoja kaip netobulus ir projektuoja atsižvelgdamos į kuklumą.

Kaip adaptyvus mokymasis nusprendžia, ką mokinys turėtų daryti toliau

Adaptyvus mokymasis dažnai derina žinių atsekimą, sunkumo / gebėjimų modeliavimą ir rekomendacijų metodus, kurie siūlo kitą geriausią veiklą. Kai kurios platformos taip pat testuoja parinktis, naudodamos tokius metodus kaip „daugiarankiai banditai“, kad laikui bėgant sužinotų, kas veikia. Suasmeninimas gali pakoreguoti sunkumą, pertvarkyti pamokas arba įterpti peržiūrą, kai tikėtina, kad pamiršta. Geriausios patirtys rodo aiškų žemėlapį, „kur esate“, ir paaiškina, kodėl sistema keičia maršrutą.

Kodėl dirbtinio intelekto mokytojai kartais jaučiasi naudingi, o kartais – tarsi sukčiautų

Dirbtinio intelekto korepetitoriai yra naudingi, kai priverčia besimokančiuosius mąstyti: siūlo užuominas, alternatyvius paaiškinimus ir vadovaujančias užduotis, o ne tiesiog pateikia atsakymus. Daugelyje platformų pridedami apsauginiai turėklai, paieška iš patvirtintos kursų medžiagos, vertinimo kriterijai ir saugos filtrai, siekiant sumažinti haliucinacijas ir pritaikyti pagalbą prie rezultatų. Nesėkmės režimas – tai nušlifuotas atsakymų teikimas, praleidžiantis produktyvią kovą. Praktinis tikslas yra „trenerio elgesys“, o ne „suklastotų lapelių elgesys“

Ar dirbtinis intelektas gali teisingai vertinti ir koks saugiausias būdas jį naudoti vertinimui

Dirbtinis intelektas gali patikimai automatiškai įvertinti objektyvius klausimus ir pateikti greitą grįžtamąjį ryšį praktikos metu, o tai gali paskatinti motyvaciją. Trumpiems atsakymams ir rašiniams stipresnės platformos susieja vertinimą su vertinimo kriterijais, parodo „kodėl toks balas“ ir pažymi neaiškius atvejus, kad žmonės galėtų juos peržiūrėti. Įprastas metodas yra atskirti pagalbinį grįžtamąjį ryšį nuo galutinių pažymių, ypač priimant sprendimus, turinčius didelę įtaką. Mokytojų kalibravimas ir tono valdymas taip pat svarbūs, nes grįžtamasis ryšys gali būti labai skirtingas skirtingiems besimokantiesiems.

Kaip dirbtinis intelektas generuoja pamokas, testus ir praktikos turinį nedarant klaidų

Dirbtinis intelektas gali parengti klausimų bankus, paaiškinimus, santraukas, korteles ir diferencijuotą medžiagą, o tai pagreitina planavimą ir taisomuosius veiksmus. Rizika kyla dėl neatitikimo standartams ar rezultatams, taip pat užtikrintai skambančių klaidų ir pasikartojančių modelių, kuriuos besimokantieji gali interpretuoti. Saugesnis darbo eiga yra „DI kuria juodraščius, sprendžia žmonės“, su griežtais apribojimais ir turinio valdymu. Daugelis komandų tai traktuoja kaip greitą asistentą, kurį vis tiek reikia patikrinti prieš publikuojant.

Kaip veikia mokymosi analizė ir „rizikos“ prognozės – ir kas gali suklysti

Platformos naudoja nuspėjamąją analizę, kad įvertintų iškritimo riziką, įsitraukimo mažėjimą, įgūdžių spragas ir intervencijos laiką, dažnai rodomą ataskaitų suvestinėse ir įspėjimuose. Šios prognozės gali padėti pedagogams įsikišti anksčiau, tačiau ženklinimas yra reali rizika. Jei „rizikos grupė“ tampa verdiktu, lūkesčiai gali sumažėti ir sistema gali nukreipti besimokančiuosius mažiau iššūkių keliančiais keliais. Geresnės platformos prognozes formuluoja kaip raginimus pagalbai, o ne vertinimus apie potencialą.

Kaip dirbtinis intelektas gerina prieinamumą ir įtrauktį švietimo technologijų srityje

Dirbtinis intelektas gali išplėsti prieigą naudodamas teksto vertimą į kalbą, kalbos vertimą į tekstą, subtitrus, skaitymo lygio pritaikymą, vertimą ir kalbėjimo praktikos grįžtamąjį ryšį. Neuroįvairiems besimokantiesiems jis gali suskirstyti užduotis į etapus ir pasiūlyti alternatyvius vaizdavimo būdus arba individualią praktiką be socialinio spaudimo. Svarbiausia, kad prieinamumas nėra jungiklis; jis turi būti integruotas į pagrindinį mokymosi srautą. Priešingu atveju, dirbtinis intelektas tampa tvarsčiu ant painio dizaino, o ne tikru mokymosi stiprintuvu.

Nuorodos

  1. JAV Švietimo departamentas – Dirbtinis intelektas ir mokymo bei mokymosi ateitis – ed.gov

  2. UNESCO – Generatyvaus dirbtinio intelekto gairės švietime ir tyrimuose – unesco.org

  3. OECD – Galimybės, gairės ir apsauginės priemonės veiksmingam ir teisingam dirbtinio intelekto naudojimui švietime – oecd.org

  4. Nacionalinis standartų ir technologijų institutas – Dirbtinio intelekto rizikos valdymo sistema (AI RMF 1.0) – nist.gov

  5. JK Švietimo departamentas – Generatyvus dirbtinis intelektas švietime – gov.uk

  6. Informacijos komisaro biuras – Duomenų kiekio mažinimas (JK BDAR) – ico.org.uk

  7. JAV Švietimo departamentas (Studentų privatumo politikos biuras) – FERPA apžvalga – studentprivacy.ed.gov

  8. Edukacinio testavimo paslauga – pagrindinės atsako į klausimus teorijos sąvokos – ets.org

  9. Edukacinių testų paslauga – e-rater vertinimo sistema – ets.org

  10. W3C žiniatinklio prieinamumo iniciatyva – tekstas į kalbą – w3.org

  11. W3C žiniatinklio prieinamumo iniciatyva – įrankiai ir metodai – w3.org

  12. W3C – WCAG 1.2.2 antraščių supratimas (iš anksto įrašytos) – w3.org

  13. Duolingo – kartojimas su tarpais mokymuisi – duolingo.com

  14. Khan akademija – Khanmigo – khanmigo.ai

  15. arXiv – paieškos papildyta generacija (RAG) – arxiv.org

  16. arXiv – Haliucinacijų tyrimas dideliuose kalbos modeliuose – arxiv.org

  17. ERIC – Daugiarankiai banditai, skirti išmaniosioms mokymo sistemoms – eric.ed.gov

  18. Springer - Corbett ir Anderson - Žinių sekimas (1994) - springer.com

  19. Atvirieji tyrimai internete (Atvirasis universitetas) – Mokymosi analitika: varomosios jėgos, pokyčiai ir iššūkiai – Fergusonas (2012 m.) – open.ac.uk

  20. „PubMed Central“ (NIH) – kalbos skaitymo sklandumo vertinimas (pagrįstas ASR) – van der Velde ir kt. (2025) – nih.gov

  21. „PubMed Central“ (NIH) – Gerasis prižiūrėtojas ar „didysis brolis“? Egzamino prižiūrėtojo internetinio darbo etika – Coghlan ir kt. (2021 m.) – nih.gov

  22. „Springer“ – ankstyvojo perspėjimo sistema, skirta nustatyti ir įsikišti į internetinio pasitraukimo riziką – Bañeres ir kt. (2023 m.) – springer.com

  23. „Wiley Online Library“ – mokymosi analizės etikos ir privatumo principai – Pardo ir Siemens (2014 m.) – wiley.com

  24. Springer – algoritminis teisingumas automatiniame trumpųjų atsakymų vertinime – Andersen (2025) – springer.com

Raskite naujausią dirbtinį intelektą oficialioje dirbtinio intelekto asistentų parduotuvėje

Apie mus

Atgal į tinklaraštį