Kratek odgovor: Umetna inteligenca lahko podpira izobraževanje z obravnavo ponavljajočih se administrativnih nalog, učencem omogoča dodatno prakso na zahtevo in pomaga pri odpravljanju vrzeli v učenju, ki bi jih učitelji sicer spregledali. Če jo uporabljamo kot pomočnika in ne kot nadomestilo, lahko učiteljem vrne čas za podporo, ki jo vodi človek, in za dobro presojo.
Ključne ugotovitve:
Razbremenitev : Uporabite umetno inteligenco za rutinsko načrtovanje in pripravo na ocenjevanje, da prihranite čas učitelja.
Prilagojena praksa : Zagotovite vaje na zahtevo, ki se prilagodijo, ko ima učenec težave ali hiti naprej.
Opazovanje vpogleda : Analizirajte vzorce pri delu, da zgodaj odkrijete vrzeli, ob predpostavki, da so osnovni podatki zanesljivi.
Uporaba, osredotočena na človeka : Učiteljem omogočite, da so odgovorni za mentorstvo, dobro počutje in premišljene odločitve.
Realna pričakovanja : Pričakujte nekaj burnih tednov; postavite jasne meje, kje je umetna inteligenca dovoljena.
Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:
🔗 10 najboljših brezplačnih orodij umetne inteligence za izobraževanje danes
Raziščite aplikacije z umetno inteligenco, prijazne do študentov, za učenje, pisanje in pripravo na pouk.
🔗 10 najboljših akademskih orodij umetne inteligence za izobraževalne raziskave
Orodja, osredotočena na raziskave, za članke, citate, analize in pametnejše branje.
🔗 Najboljša orodja umetne inteligence za visokošolsko izobraževanje in delovanje kampusov
Orodja za poučevanje, učenje, sprejem, svetovanje in administrativno učinkovitost.
🔗 Orodja umetne inteligence za učitelje specialne pedagogike in dostopnost
Podprite raznolike učence z umetno inteligenco za individualizirane izobraževalne načrte, branje in dostop.
Kako umetna inteligenca podpira izobraževanje: širša slika 🧩📚
Na visoki ravni umetna inteligenca podpira izobraževanje s štirimi pomembnimi nalogami: ( UNESCO , OECD )
-
Prilagajanje učenja (drugačen tempo, drugačna pot, isti cilj)
-
Zagotavljanje takojšnjih povratnih informacij (vaje, popravki, namigi, razlage)
-
Zmanjšanje delovne obremenitve učiteljev (pomoč pri načrtovanju, podpora pri ocenjevanju, avtomatizacija administracije)
-
Izboljšanje dostopa (prevajanje, branje na glas, podnapisi, pripomočki za pomoč)
Šolam lahko pomaga tudi pri sprejemanju boljših odločitev z uporabo analitike učenja, vendar se bomo do tega še lotili, ker ... ja, ta tema hitro postane pikantna 🔥. ( Jisc , OECD )
Kako izgleda močna različica »umetne inteligence v izobraževanju« ✅🤖
Ni vsa »umetna inteligenca za izobraževanje« koristna. Nekatera je v bistvu le bleščeč ovoj okoli osnovne avtomatizacije. Močna različica podpore umetne inteligence pri učenju ima običajno te lastnosti: ( UNESCO , NIST )
-
Usklajeno z učnimi cilji
Če orodje ne more razložiti, katero veščino razvija, je verjetno le šum 🎯 -
Podpira učitelja, ne nadomešča ga.
Najboljša orodja dajejo občutek spodbude, ne prevzema oblasti. ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) ) -
Zagotavlja pregledne povratne informacije.
Učenci bi morali videti, zakaj je nekaj narobe, ne le "napačno" 😵💫 -
Odgovorno ravna s pristranskostjo in pravičnostjo.
Umetna inteligenca lahko odraža šumne podatke. Šole potrebujejo varovala. ( NIST , ICO ) -
Spoštuje zasebnost.
Podatki študentov so občutljivi. Pika 🛡️ ( ICO , Evropska komisija ) -
Deluje v pravih učilnicah.
Če je za dodelitev domače naloge potrebnih 12 klikov in ritualni ples ... to ni zmaga.
In tukaj je nepričakovani del – »najboljše« orodje ni vedno tudi najbolj domiselno. Včasih najpreprostejša funkcija umetne inteligence (kot je podpora za takojšnje branje) spremeni vse za učenca, ki se že dolgo potihoma muči 😬. ( OECD )
Primerjalna tabela: Priljubljene možnosti podpore umetne inteligence v izobraževanju 🧾✨
Spodaj je praktičen pregled pogostih kategorij orodij umetne inteligence, ki jih uporabljajo šole in učenci. To ni »edini seznam«, temveč le stvari, ki se pojavljajo znova in znova. ( OECD , UNESCO )
| Orodje / Kategorija | Najboljše za (občinstvo) | Cena | Zakaj deluje (hiter pregled) |
|---|---|---|---|
| Prilagodljive učne platforme | Učenci + učitelji | Naročnina | Prilagodi težavnost glede na uspešnost, manj ugibanja ( OECD ) |
| Klepetalni roboti za inštrukcije z umetno inteligenco | Študenti | Brezplačno - plačljivo | Pojasnila na zahtevo, vaje, namigi ... se lahko zdijo kot učni kolega ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) ) |
| Pomočniki pri pisanju | Študenti | Freemium | Pomaga pri jasnosti, strukturi, slovnici (vendar potrebuje pravila) ( UNESCO ) |
| Generatorji kvizov in vaj | Učitelji + učenci | Freemium | Hitrejše popravljanje gradiv, prihranek časa načrtovanja - včasih prehitro ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) ) |
| Avtomatizirana orodja za povratne informacije | Učitelji | Licenca | Pospeši cikle povratnih informacij; učenci se hitreje izboljšajo ( EEF ) |
| Nadzorne plošče za analitiko učenja | Šole + učitelji | Licenca za spletno mesto | Opazi trende, označi ogrožene učence (previdno pri označevanju!) ( Jisc ) |
| Dostopnost AI (govor, podnapisi) | Vsi učenci | Pogosto vgrajeno | Vsebino naredi uporabno za več študentov ♿️ ( OECD ) |
| Prevajanje + jezikovna podpora | večjezični učenci | Freemium | Zmanjšuje jezikovne ovire, krepi samozavest ( UNESCO ) |
| Preverjevalniki plagiatorstva in izvirnosti | Učitelji | Plačano | Pomaga pri akademski integriteti, vendar lahko pride do zablod ... ja ( Turnitin , Stanford HAI ) |
| Nadzorovanje/spremljanje umetne inteligence | Šole | Plačano | "Varnostni" vidik, vendar lahko sproži vprašanja pravičnosti in stresa ( ICO , NIST ) |
Ste opazili, da se miza zdi nekoliko neravna? To je zato, ker so učilnice neenakomerne. Nekatera orodja so v enem razredu odlična, v drugem pa katastrofalna. Kontekst je vse 🙃.
Prilagojeno učenje: umetna inteligenca kot »prilagoditelj tempa« 🏃♂️📘
Eden najboljših odgovorov na vprašanje, kako umetna inteligenca podpira izobraževanje, je tale: pomaga učencem, da se učijo v svojem tempu, ne da bi se počutili izključene. ( OECD )
Kako lahko izgleda personalizacija
-
Učenec dobi dodatno vajo pri ulomkih, ker so tam tresoči 🧮
-
Še en učenec hitro napreduje pri branju z razumevanjem brez čakanja
-
Sistem spremeni vrsto vprašanj, ko zazna zmedo (več vizualnih elementov, enostavnejši koraki)
-
Lekcije se prilagajajo glede na napake, ne le na končne rezultate
Zakaj je to pomembno
Učitelji že razlikujejo, vendar je to za 25–35 učencev vsak dan ... veliko. Umetna inteligenca lahko pomaga pri: ( OECD )
-
Predlaganje ciljno usmerjenih sklopov praks
-
Priporočanje tem za pregled
-
Ponujanje alternativnih razlag (besedilo, primeri, navodila po korakih)
In ja, včasih je personalizacija z umetno inteligenco kot da bi vsem dali sendvič po meri 🥪. Le da sendvič občasno doda kumarice, čeprav jih niste zahtevali. Tukaj je nadzor učiteljev bistvenega pomena. ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) )
Inštrukcije z umetno inteligenco: takojšnja pomoč brez nerodnega dvigovanja rok 🙋♀️🤖
Tutorji z umetno inteligenco lahko podpirajo izobraževanje z zagotavljanjem takojšnje pomoči brez pritiska. Nekateri učenci ne bodo postavljali vprašanj v razredu, tudi če so izgubljeni. Nočejo izpasti "neumni" (njihove besede, ne moje). Tutor z umetno inteligenco jim ponuja zaseben način za raziskovanje zmede. ( UNESCO )
V čem je dobro inštruiranje z umetno inteligenco
-
Razlaga konceptov na več načinov 🔁
-
Dajanje namigov namesto odgovorov (če je pravilno zasnovano)
-
Ponujanje dodatnih nalog za vajo
-
Pomoč študentom pri učenju za teste s ciljno usmerjenim ponavljanjem
V čem ni dober
-
Razumevanje čustvenega konteksta
Če je učenec preobremenjen, utrujen, se spopada z življenjskimi težavami ... umetna inteligenca tega ne »razume«. -
Zagotavljanje pravilnosti
Umetna inteligenca je lahko samozavestna in se moti, kar je grozna kombinacija 😬 ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) , NIST ) -
Nadomeščanje pravega poučevanja.
Orodje za mentorstvo je podpora, ne učni načrt. ( UNESCO )
Praktičen pristop je, da z inštruiranjem z umetno inteligenco ravnate kot z kalkulatorjem pri pouku matematike: priročen, zmogljiv, vendar morate vseeno naučiti razmišljanja, ki stoji za njim 🧠.
Podpora učiteljem: načrtovanje, diferenciacija in administrativna olajšava 🧑🏫✨
Bodimo neposredni – učitelji ne potrebujejo več »inovacij«. Potrebujejo čas. Umetna inteligenca lahko pomaga vzgojiteljem tako, da jim olajša ponavljajoče se delo. ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) , Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) )
Načini, kako umetna inteligenca resnično podpira učitelje
-
Izdelava osnutkov učnih ur, usklajenih z učnimi cilji 📝
-
Ustvarjanje diferenciranih delovnih listov (osnovni, standardni, izziv)
-
Ustvarjanje rubrik in meril uspeha
-
Povzetek trendov uspešnosti razreda
-
Predlaganje idej za razpravo o branju
-
Pomoč pri pisanju jasnejše komunikacije s starši (manj stresa, manj tipkarskih napak)
In tukaj je del, ki ga ljudje ne povedo dovolj glasno: ko učitelji prihranijo čas, imajo od tega koristi učenci. Ker prihranjeni čas običajno pomeni boljše povratne informacije, več prijav, več človeške interakcije. Stvari, ki so pomembne 💛. ( EEF )
Majhno opozorilo ... če šola uporablja umetno inteligenco, da bi »z manj dela naredila več« s povečanjem pričakovane delovne obremenitve, to ni podpora, ampak le managementova manipulacija. Ni krivda orodja, ampak vseeno.
Ocenjevanje in povratne informacije: hitrejše zanke, boljše učenje 🔄✅
Povratne informacije so eden največjih dejavnikov izboljšav. Hitreje ko študenti prejmejo smiselne povratne informacije, hitreje se lahko prilagodijo. ( EEF , Hattie in Timperley (2007) , Black in Wiliam (1998) )
Umetna inteligenca lahko podpira ocenjevanje z:
-
Samodejno ocenjevanje objektivnih vprašanj (matematika, izbirni odgovori, hitri pregledi)
-
Prepoznavanje vzorcev napak (napačno branje, proceduralni spodrsljaj, konceptualna vrzel)
-
Zagotavljanje takojšnjih formativnih povratnih informacij med vajami
-
Pomagati učiteljem pri hitrejšem podajanju strukturiranih komentarjev
Idealna točka: formativno, ne dokončno
Umetna inteligenca se najbolje uporablja za:
-
Vaje za kvize
-
Nizko tvegani pregledi
-
Povratne informacije o osnutku
-
Vaje za krepitev spretnosti
Za ocenjevanje z visokimi vložki potrebuje umetna inteligenca skrben nadzor. Ne zato, ker bi bila "zla", ampak zato, ker je težko upoštevati nianse. Dva učenca lahko napišeta zelo različna odgovora, ki sta oba pravilna, in umetna inteligenca morda ne bo cenila takšne ustvarjalne pravilnosti 🎭. ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) , NIST )
Akademska integriteta: plagiatorstvo, izvirnost in zapletena sredina 🔍📄
Umetna inteligenca spreminja način pisanja in raziskovanja študentov. To ni moralna kriza – to je realnost učilnice. ( UNESCO )
Umetna inteligenca tukaj podpira izobraževanje v dveh smereh:
1) Podpora orodij za izvirnost
-
Detektorji plagiatorstva lahko označijo kopirane odlomke
-
Poročila o izvirnosti lahko spodbudijo navade citiranja
-
Preverjanje vzorcev lahko odkrije sumljivo podobnost
2) Poučevanje boljše »pismenosti na področju umetne inteligence«
Namesto da se pretvarjajo, da učenci ne bodo uporabljali umetne inteligence, lahko šole učijo:
-
Kako možgansko nevihto izvajati z umetno inteligenco brez kopiranja
-
Kako preveriti trditve
-
Kako prepisati s svojim glasom
-
Kako navesti pomoč, ko jo potrebujete
Ker cilj ni "nikoli ne uporabljaj orodij". Cilj je "pokaži svoje razmišljanje". To je prava akademska fleksibilnost 💪📚.
(Prav tako: orodja za odkrivanje izvirnosti so lahko nepopolna – vključno z lažno pozitivnimi rezultati in neenakomerno uspešnostjo med skupinami študentov – zato sta politika in človeška presoja še vedno pomembni.) ( Turnitin , Stanford HAI )
Dostopnost in vključenost: umetna inteligenca kot klančina, ne bližnjica ♿️💬
To je eno od resnično najpomembnejših področij. Umetna inteligenca lahko pomaga učencem z ovirami, ki nimajo nobene zveze z inteligenco, ampak so povezane z dostopom. ( OECD , UNESCO )
Med prednostmi dostopnosti so:
-
Pretvorba besedila v govor za podporo pri branju 🔊
-
Pretvorba govora v besedilo za učence, ki imajo težave s pisanjem ✍️
-
Podnapisi za video vsebino
-
Prevajalska orodja za večjezične družine in učence 🌍
-
Poenostavljeni načini besedila za podporo razumevanju
-
Vizualni pripomočki, ustvarjeni iz besedila (če so na voljo)
Učenec, ki končno razume delovni list, ker je prebran na glas ... to ni »goljufanje«. To je odstranjevanje ovire. Kot očala za vaše možgane. Ni popolna metafora, ampak razumete 🤓.
Analitika učenja: zgodnje odkrivanje težav (vendar ne postanite grozljivi) 📈🕵️♀️
Analitika lahko pomaga šolam opaziti vzorce: ( Jisc , OECD )
-
Kdo zaostaja
-
Kateri koncepti begajo celoten razred
-
Kjer so udeležba, vedenje in uspešnost povezani
Če se to dobro uporabi, to podpira zgodnjo intervencijo:
-
ciljno usmerjeno inštruiranje
-
prilagojeno navodilo
-
podporne storitve
-
boljša razporeditev virov
Če se to slabo uporabi, se spremeni v etiketiranje:
-
"Ta učenec ima nizke sposobnosti"
-
"Ta otrok je nevaren"
-
"Verjetno jim bo tako ali tako spodletelo"
Napovedi umetne inteligence bi morale biti obravnavane kot detektor dima, ne kot sodnik. Detektor dima pravi "preveri to". Nikogar ne obsodi požiga 😵💫🔥. ( Jisc , NIST )
Tveganja in varovala: zasebnost, pristranskost in past »pretirane odvisnosti« 🛡️⚠️
Če smo iskreni (in morali bi biti), podpora umetne inteligence v izobraževanju prinaša tveganja: ( UNESCO , NIST )
Ključna tveganja
-
Težave z zasebnostjo v primeru zlorabe podatkov študentov ( ICO , Evropska komisija )
-
Pristranskost, če modeli odražajo nepoštene vzorce ( NIST , ICO )
-
Preveliko zanašanje, pri katerem učenci prenehajo samostojno razmišljati
-
Netočni odgovori, podani samozavestno ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) , NIST )
-
Vrzeli v enakosti, če imajo dostop le nekateri študenti ( UNESCO )
Varnostne ograje, ki dejansko pomagajo
-
Jasna pravila: kdaj se lahko uporablja umetna inteligenca in kdaj ne ✅ ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) )
-
Poučevanje preverjanja: kultura »preveri dvakrat« ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) )
-
Človeški pregled za odločitve z visokimi vložki ( NIST )
-
Zmanjšanje podatkov: zbirajte manj, zaščitite več 🔒 ( ICO )
V praksi najboljša zaščita ni le tehnična – je izobraževalna. Naučite študente, v čem je umetna inteligenca dobra, v čem je slaba in kako ohraniti nadzor. Preprosto, ne strašljivo. ( UNESCO )
Načini uporabe umetne inteligence brez drame, primerni za učilnico 😌📌
Če iščete praktične in nevsiljive načine za uvedbo umetne inteligence, je tukaj nekaj takih, ki običajno delujejo: ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) )
Za učitelje
-
Uporabite umetno inteligenco za pripravo različic lekcij (nato jih uredite s svojim strokovnim znanjem)
-
Ustvari vprašanja za izhodne vozovnice
-
Ustvarite pozive za bralno razumevanje
-
Spremeni temo v kratek kviz za ponavljanje 📝
Za študente
-
Prosite za podrobna pojasnila (ne le za odgovore)
-
Ustvarite vprašanja za vajo za določeno temo
-
Povzemite zapiske in jih nato primerjajte s svojim povzetkom
-
Uporabite pretvorbo govora v besedilo za hitrejše izražanje idej 🎙️
Za šole
-
Najprej začnite z orodji za dostopnost ( OECD )
-
Zagotovite usposabljanje, ne le prijav
-
Ustvarite skupno politiko, da osebje ne bo ugibalo ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) )
-
Orodja za pregled zasebnosti in pravičnosti ( ICO )
To je nekako tako, kot če bi v kuhanje vnesli novo sestavino. Najprej jo potresite noter. Ne stresite celega kozarca in ne upajte, da bo juha preživela 🥣🤷♂️.
Zaključek: Kako umetna inteligenca podpira izobraževanje - kratek povzetek 🎓🤖✨
torej umetna inteligenca podpira izobraževanje . Podpira ga s personalizacijo učenja, pospeševanjem povratnih informacij, zmanjševanjem delovne obremenitve učiteljev, izboljšanjem dostopnosti in pomočjo pri zgodnejšem odkrivanju učnih potreb. Vendar deluje dobro le, če imajo ljudje nadzor. ( OECD , UNESCO , Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) )
Hiter povzetek
-
Umetna inteligenca je najmočnejša kot podpora , ne kot nadomestek ( UNESCO )
-
Najboljša uporaba: personalizacija, praksa, povratne informacije, dostopnost, pomoč pri načrtovanju ✅ ( OECD )
-
Največja tveganja: zasebnost, pristranskost, pretirano zanašanje, lažna samozavest ⚠️ ( NIST , ICO )
-
Zmagovalna formula: umetna inteligenca + presoja učitelja + kritično mišljenje učencev 🧠💛 ( Ministrstvo za izobraževanje (Združeno kraljestvo) )
Če z umetno inteligenco ravnate kot s koristnim pomočnikom (z nadzorom), lahko učenje resnično naredi bolj gladko, pravičnejše in odzivnejše. Če pa z njo ravnate kot s strojem za bližnjice ... no, boste dobili bližnjice. In izobraževanje si zasluži boljše od tega.
Pogosta vprašanja
Kako umetna inteligenca podpira izobraževanje v vsakodnevnem poučevanju?
Umetna inteligenca lahko podpira izobraževanje z obravnavo ponovljivih nalog in pospešitvijo rutinskih delovnih procesov. V mnogih učilnicah je to videti kot priprava osnutkov učnih ur, ustvarjanje diferencirane prakse in priprava gradiv za ocenjevanje. Pomaga lahko tudi pri povzemanju vzorcev v celotnem razredu, da lahko učitelji prej opazijo pogoste nesporazume. Najboljši rezultati se običajno pojavijo, ko učitelji urejajo rezultate in trdno nadzorujejo končne odločitve.
Kateri so najbolj praktični načini uporabe umetne inteligence za razbremenitev učiteljev?
Pogost pristop je uporaba umetne inteligence za načrtovanje »prvih osnutkov«, hitro ustvarjanje kvizov, predlog rubrik in komunikacijo s starši – nato pa še izpopolnjevanje s strokovno presojo. To lahko povrne čas za povratne informacije, preverjanje in pastoralno podporo. Šole pogosto dosegajo najlažje zgodnje uspehe, če začnejo z nalogami z nizkim tveganjem, ki ne zahtevajo občutljivih podatkov. Jasne meje glede tega, kaj umetna inteligenca lahko in česa ne, pomagajo preprečiti tudi širjenje obsega.
Kako umetna inteligenca podpira izobraževanje s prilagojeno prakso za učence?
Najbolj vidno umetna inteligenca podpira izobraževanje prek vaj na zahtevo, ki se prilagajajo, ko se učenec muči ali prehitro napreduje. Sistemi lahko prilagodijo težavnost, spremenijo vrste vprašanj in ponudijo alternativne razlage na podlagi napak – ne le končnih rezultatov. To podpira diferenciacijo, ne da bi se učenci počutili izločene. Nadzor učiteljev je še vedno pomemben, saj »prilagodljivo« ne pomeni vedno »natančno« ali usklajeno s ciljem učne ure.
Ali so klepetalni roboti z umetno inteligenco za pomoč pri domačih nalogah in ponavljanju?
Lahko so koristni za razlage, namige in dodatno vajo – zlasti za učence, ki se izogibajo postavljanju vprašanj v razredu. Glavno tveganje so samozavestne napake, zato je treba učence naučiti preverjati odgovore in prikazovati svoje delo. Praktično pravilo je, da se inštruktorji z umetno inteligenco uporabljajo za učenje in ponavljanje gradiva brez pritiska, ne pa kot končna avtoriteta. Obravnavajte jih kot podporo, ne kot učni načrt.
Kako lahko umetna inteligenca pomaga odkriti vrzeli v učenju, ne da bi pri tem napačno označevala učence?
Analitika učenja lahko izpostavi vzorce, kot so ponavljajoče se napake, zmotne predstave v celotnem razredu ali zgodnji znaki, da učenec potrebuje podporo. Če se uporablja pravilno, deluje kot opozorilo »preveri to«, ki spodbuja pravočasno posredovanje. Če se uporablja slabo, postane označevanje (»nizka sposobnost« ali »ogroženo«), ki zoži pričakovanja. Najvarnejši pristop je združiti analitiko z zanesljivimi podatki, človeško presojo in preglednimi nadaljnjimi pogovori.
Kako naj šole ravnajo z zasebnostjo in podatki o učencih pri uporabi orodij umetne inteligence?
Podatki o učencih so občutljivi, zato je pogost pristop minimizacija podatkov: zbirajte manj, zaščitite več in se izogibajte deljenju nepotrebnih osebnih podatkov. Šole pogosto imajo koristi od jasnih politik o tem, kaj se lahko naloži, kdo lahko dostopa do rezultatov in kako dolgo se podatki hranijo. Transparentnost z učenci in starši zmanjšuje zmedo in gradi zaupanje. Za uporabo z večjim tveganjem sta bistvena človeški pregled in močnejša varovala.
Ali lahko orodja umetne inteligence podpirajo akademsko integriteto, ne da bi pri tem kaznovala napačne študente?
Umetna inteligenca spreminja način, kako učenci raziskujejo in pišejo, zato številne šole združujejo orodja za izvirnost z eksplicitnim poučevanjem o »pismenosti na področju umetne inteligence«. Orodja za odkrivanje lahko pomagajo odkriti sumljive podobnosti, lahko pa tudi zamujajo, zato bi morala politika vključevati človeško presojo in pošten postopek pregleda. Učenje učencev, da se poglobijo v brainstorming brez kopiranja, preverijo trditve in pokažejo svoje razmišljanje, je pogosto učinkovitejše kot zanašanje samo na odkrivanje.
Katere meje naj učitelji postavijo pri uvajanju umetne inteligence v razred?
Kako umetna inteligenca podpira izobraževanje deluje najbolje, ko so pričakovanja realistična in so pravila jasna že od prvega dne. Določite, kdaj je umetna inteligenca dovoljena (vaje, osnutki, ponavljanje) in kdaj ne (končne ocene ali odločitve z visokimi vložki brez pregleda). Vzpostavite kulturo »preveri dvakrat«, da bodo učenci potrdili rezultate in ne bodo razmišljanja prepustili zunanjim izvajalcem. Pričakujte nekaj težkih tednov, ko se bodo rutine ustalile in se bo osebje uskladilo z normami.
Reference
-
UNESCO - unesdoc.unesco.org
-
UNESCO - Smernice o generativni umetni inteligenci v izobraževanju in raziskavah - unesco.org
-
OECD - Uvajanje umetne inteligence v izobraževalni sistem - oecd.org
-
OECD - Uporaba umetne inteligence za podporo učencem s posebnimi izobraževalnimi potrebami - oecd.org
-
OECD - Zanesljiva umetna inteligenca v izobraževanju - oecd.org
-
Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - nist.gov
-
Nacionalni inštitut za standarde in tehnologijo (NIST) - nist.gov
-
Ministrstvo za izobraževanje Združenega kraljestva - Generativna umetna inteligenca (UI) v izobraževanju - gov.uk
-
Ministrstvo za izobraževanje Združenega kraljestva - Umetna inteligenca v šolah: vse, kar morate vedeti - blog.gov.uk
-
Jisc - Kodeks ravnanja za analitiko učenja - jisc.ac.uk
-
Urad informacijskega pooblaščenca (ICO) - Umetna inteligenca (smernice in viri za GDPR v Združenem kraljestvu) - ico.org.uk
-
Evropska komisija - Posebni zaščitni ukrepi za podatke o otrocih - europa.eu
-
Fundacija za izobraževanje (EEF) - Povratne informacije (smernice) - educationendowmentfoundation.org.uk
-
Turnitin - Razumevanje lažno pozitivnih rezultatov znotraj naših zmogljivosti zaznavanja pisanja z umetno inteligenco - turnitin.com
-
Stanfordska umetna inteligenca, osredotočena na človeka (HAI) - detektorji umetne inteligence, pristranski do piscev, ki jim angleščina ni materni jezik - stanford.edu
-
Univerza v Lizboni (Conselho Pedagógico Técnico) - Hattie in Timperley (2007) - ulisboa.pt
-
Univerza v Glasgowu - Black in William (1998) - gla.ac.uk