Jak zintegrować sztuczną inteligencję z naszym systemem edukacyjnym?

Sztuczna inteligencja to technologia, która daje maszynom możliwość interakcji z ludźmi, rozumienia zdarzeń, uczenia się i reagowania na zdarzenia w taki sam sposób, jak ludzie.
W ciągu ostatnich kilku lat zakres zastosowań sztucznej inteligencji znacznie się rozszerzył, od systemów kamer monitorujących po zarządzanie danymi cyfrowymi i siecią , ale jej obecność w edukacji pozostaje absurdalnie niska, przynajmniej w porównaniu z innymi mniej przyjaznymi dziedzinami, takimi jak sport.
Chociaż wiadomo, że dziedzina edukacji jest powolna, jeśli chodzi o przyjmowanie nowych wynalazków, podjęcie sztucznej inteligencji jest od dawna spóźnionym posunięciem, którego nie należy dłużej opóźniać.
Poniżej omówiono sposoby integracji sztucznej inteligencji z naszym systemem edukacyjnym w celu zwiększenia produktywności interakcji nauczyciel-uczeń i ogólnego usprawnienia procesu uczenia się.

Cieniowanie

AI, za pomocą specjalistycznych programów komputerowych, takich jak Automated Grading , można skalibrować, aby uczyć się i symulować zachowanie nauczyciela podczas oznaczania zadań, aby w przyszłości automatycznie przypisywać oceny. Z biegiem czasu program może uczyć się umiejętności akademickich różnych studentów i przygotowywać spersonalizowane plany szkoleniowe na podstawie jego wyników.
6 razy sztuczna inteligencja zaskoczyła świat

Opinie uczniów na temat nauczycieli

Informacje zwrotne od uczniów to jeden z najstarszych sposobów oceny wyników pracy nauczycieli i ich relacji z uczniami na różnych poziomach.
Podczas gdy większość szkół przeszła z papierowych kwestionariuszy do ankiet internetowych, co jest ogromnym skokiem, wciąż istnieje możliwość rewolucyjnych ulepszeń z pomocą sztucznej inteligencji.
Chatboty mogą być wykorzystywane do „osobiście” kontaktu z uczniami i zbierania informacji bez wpływającej na szczerość obecności nauczyciela lub innego człowieka. Chatboty wykorzystują odpowiedzi z poprzednich pytań do formułowania nowych i bardziej trafnych pytań. Mogą również pomóc przeanalizować informacje zwrotne i wymyślić prostą średnią ocenę danego nauczyciela.

Spersonalizowana nauka

Różni uczniowie mają różne zdolności uczenia się, a niektórzy uczniowie odnotowują słabe wyniki tylko dlatego, że są powolni, a niekoniecznie dlatego, że są słabi.
Nauczyciel prowadzący klasę 30 lub 40 może po prostu nie być w stanie przyjąć każdego ucznia swoim tempem i mimo to ukończyć program na czas. Muszą wybrać tempo, które ich zdaniem będzie odpowiednie dla większości uczniów – ogromna niesprawiedliwość dla powolnych uczniów i niedogodność dla najlepszych uczniów.
Wykorzystując sztuczną inteligencję, każdy uczeń może mieć osobistego robota, który będzie służył jako osobisty asystent. Bot zarejestruje wszystkie informacje nauczane na zajęciach, w razie potrzeby podzieli je i nauczy ucznia w późniejszym czasie.
Z biegiem czasu robot nawiąże z uczniem bardziej spersonalizowaną relację i dostosuje tempo oraz sposób odtwarzania informacji.
Zastosowania nauki o danych i uczenia maszynowego w NETFLIX

Adaptacyjne uczenie się

Adaptacyjne uczenie się to system edukacji oparty na sztucznej inteligencji, który modyfikuje prezentację materiałów w odpowiedzi na zdolności akademickie ucznia. Wszyscy uczniowie otrzymują te same informacje na początku kursu iw zależności od tego, jak odpowiadają na pytania, system dostarcza im różne informacje i pytania.
Jeśli, na przykład, uczeń nie uzyska prawidłowej odpowiedzi na pierwsze pytanie, w następnej kolejności system da mu bardziej elementarną lekcję. Gdyby poszło im wyjątkowo dobrze, system wprowadziłby ich do bardziej zaawansowanych treści i pytań.
Różnica między uczeniem adaptacyjnym a uczeniem spersonalizowanym polega na tym, że w uczeniu spersonalizowanym dostosowywanie i modyfikowanie treści w celu zaspokojenia potrzeb ucznia nie opiera się na adaptacyjności.
Zamiast tego polega na wykorzystaniu wiedzy lub doświadczenia osoby uczącej się do formułowania pytań i przykładów. Z drugiej strony, uczenie adaptacyjne dostosowuje treści w oparciu o postępy ucznia w trakcie kursu.

Próby i błędy

Metoda prób i błędów jest jedną z najbardziej wyczerpujących i czasochłonnych stron tradycyjnego systemu edukacji zarządzanego przez człowieka. Wyeliminowanie dedukcyjnego rozumowania z nauczania i uczenia się może pomóc zarówno nauczycielom, jak i uczniom zaoszczędzić wiele czasu i frustracji.
Systemy sztucznej inteligencji mogą być wykorzystane do rozwiązania tych skomplikowanych problemów w mgnieniu oka, uwalniając nauczycieli i uczniów do innych niezbędnych czynności. System rozwiąże również rozwiązanie, aby pomóc uczniom w rozwiązywaniu podobnych problemów w przyszłości.

Edukacja interwałowa dla średniozaawansowanych

Jest to istniejąca aplikacja komputerowa, która być może już zarezerwowała miejsce w projektowanym systemie edukacji przyszłości. Umożliwia uczniom powtórkę wiedzy, gdy mają o niej zapomnieć.
Aplikacja śledzi, czego uczeń się uczy i kiedy korzysta z wiedzy. Jeśli nie używają go zbyt długo, aplikacja przypomina uczniowi, że zaraz o czymś zapomni, i poleca mu to zrewidować.
Po „wystarczających” powtórkach aplikacja szacuje, kiedy uczeń na stałe zapisał wiedzę w swojej pamięci i przestaje mu o tym przypominać. Doświadczenia z przeszłości pomagają aplikacji wiedzieć, kiedy nadszedł właściwy czas, aby przestać przypominać uczniowi o określonych informacjach.

Wirtualni facylitatorzy

Chociaż korepetytorzy wykorzystujący sztuczną inteligencję mogą nigdy nie być tak zaradni jak nauczyciele-ludzie, perspektywa wirtualnych facylitatorów pomagających w pewnych środowiskach edukacyjnych w dającej się przewidzieć przyszłości wydaje się nieunikniona. Chodzi o to, aby stworzyć humanoidalne postacie, które mogą działać, reagować, wchodzić w interakcje i myśleć jak ludzie.
Głębokie uczenie: zanurz się w świecie uczenia maszynowego!

Dowody pokazują, że nawet jeśli technologia osiągnie szczyt, potrzebni będą zarówno ludzie, jak i systemy sztucznej inteligencji, aby zadbać o różne aspekty społecznych i akademickich kompetencji uczniów. Sztuczna inteligencja, raz przyjęta, będzie zatem służyć jako zasób uzupełniający, a nie zamiennik ludzkiego eksperta w naszym systemie edukacji.