Разговор вокруг искусственного интеллекта в образовании везде, заряженный как смелым оптимизмом, так и глубоким беспокойством.Для каждого предсказания революционной новой эры обучения, есть контрстрах обмана, утраченные навыки критического мышления и расширяющиеся пробелы в доходах.Этот постоянный толчок дебатов может оставить студентов, педагогов и родителей чувствовать себя неуверенными в том, что этот глубокий технологический сдвиг действительно означает для будущего класса. Этот пост выделяет пять критических, часто контринтуитивных шагов от недавнего глубокого погружения специалистов Google в области ИИ и образования, выходя за рамки шума, чтобы раскрыть нюансы вызовов и возможностей, которые действительно имеют значение. Прежде чем ИИ сможет «решить» образование, ему придется столкнуться с глобальным упадком ИИ не приходит в стабильный, процветающий образовательный ландшафт; он внедряется в систему, которая уже сталкивается с значительными неудачами. По сравнению с всего лишь четырьмя годами ранее в 2018 году средняя производительность в математике упала на 15 пунктов, в то время как результаты чтения упали на 10 пунктов. Этот контекст имеет решающее значение, потому что он охватывает истинный тест на ИИ. Его успех будет измеряться не его новизной, а его способностью помогать справиться с существующими кризисами. С экспертами, которые оценивают, что миру понадобится 44 миллиона учителей к 2030 году, чтобы обеспечить универсальное образование, реальная проблема ИИ заключается в том, чтобы поддержать систему, которая уже находится под огромным давлением от потери обучения, неравенства ресурсов и критической нехватки рабочей силы. Исследование PISA 2022 Реальное обещание ИИ: личный наставник для каждого учащегося Один из самых трансформирующих потенциалов ИИ в образовании - это его способность наконец-то реализовать долгожданную цель: персонализированное обучение в огромном масштабе.Десятилетия исследований показали, что "высокодозированное" личное человеческое наставничество имеет одно из самых больших положительных воздействий на достижения студентов, но оно осталось недоступным для подавляющего большинства. В то время как преподаватели ИИ не могут заменить существенное человеческое соединение великого обучения, они могут действовать как мощное дополнение или мост, особенно когда человеческая поддержка недоступна. Эта технология позволяет каждому ученику работать в своей "зоне ближнего развития"; сладкое место, где вызов достаточно трудно, чтобы способствовать росту, но не так сложно, что это приводит к разочарованию. «Хотя ИИ ни в коем случае не является идеальным, он имеет потенциал для уменьшения барьеров и позволяет людям учиться более эффективно, чем раньше». «Хотя ИИ ни в коем случае не является идеальным, он имеет потенциал для уменьшения барьеров и позволяет людям учиться более эффективно, чем раньше». Забудьте о «обмане» - реальный разговор о переосмыслении оценки Тем не менее, более продуктивная перспектива предлагает рассматривать это не только как серию «индивидуальных плохих решений», но как «проблему коллективных действий». Наличие ИИ вызывает нас выйти за рамки оценок, которые проверяют запоминание корней, и в сторону методов, которые измеряют истинное понимание.Это может означать больший акцент на формах оценки, которые ИИ не может легко воспроизвести, таких как дискуссии в классе, проекты портфеля, которые показывают процесс студента со временем, и устные экзамены.Далеко от того, чтобы быть просто угрозой, вызов создания заданий «проверенных ИИ» уже доказывается катализатором, подталкивая педагогов к разработке более аутентичных и значимых способов измерения того, что учащиеся действительно знают; часто «результатом чего-то нового и захватывающего». Цель состоит не в том, чтобы устранить борьбу, а в том, чтобы устранить непродуктивную борьбу. Одной из распространенных опасений является то, что ИИ сделает вещи слишком простыми, что приведет к «метакогнитивной лени» и предотвратит учащихся от участия в глубоком мышлении, необходимом для обучения.Это, однако, основывается на ошибочной предпосылке, что вся борьба полезна.Цель не в том, чтобы максимизировать борьбу ради себя, но, как напоминает педагогический психолог Джон Свиллер «Теория когнитивной нагрузки», «сосредоточить усилия на умственной работе, которая имеет значение». ИИ может быть мощным инструментом для уменьшения непродуктивной когнитивной нагрузки; например, помогая студенту понять фрагментированный текст или чрезмерно сложные диаграммы. Отгружая эти посторонние задачи, конечная умственная энергия студента может быть канализирована в задачи более высокого порядка, такие как критическое рассуждение, анализ и творческое решение проблем. Самым большим вызовом ИИ может быть не доступ, а мотивация При рассмотрении справедливости разговор часто сосредоточен на доступе к устройствам и подключении. Но реальность более нюансирована, о чем свидетельствует тот факт, что общие показатели использования ИИ замечательно высоки в некоторых странах со средним уровнем дохода. Это говорит о том, что возникает еще более глубокая проблема: «проблема 5%». Это риск того, что студенты, которые будут наиболее продуктивно заниматься инструментами обучения ИИ, являются теми, кто уже высоко мотивирован. Если исследования по эффективности ИИ основаны в первую очередь на этой группе самовыбора, это может создать предвзятое представление о потенциале инструментов и непреднамеренно расширить, а не закрыть, пробелы в достижениях. Как отмечает исследователь по образованию Мэри Бернс в своей работе для ЮНЕСКО, «традиционно внедрение новых цифровых технологий в образование часто создает стратификацию, где самые богатые студенты могут получить доступ к новейшим формам онлайн-обучения, в то время как более бедные студенты часто продолжают полагаться на старые технологии... или вообще ничего». Заключение: Новый набор вопросов В конечном счете, ИИ не является простым решением проблем, стоящих перед образованием.Вместо этого, это мощный катализатор, который заставляет общество задавать фундаментальные вопросы о природе обучения, определении знаний и показателях успеха в быстро меняющемся мире.От противодействия упадку обучения до переосмысления оценки и решения мотивационных пробелов, первостепенная роль ИИ заключается не в предоставлении легких ответов, а в том, чтобы заставить нас задавать лучшие вопросы. По мере того, как ИИ превращается в ткань нашей повседневной жизни, у нас остается конечный вопрос, на который мы должны теперь ответить коллективно: изменит ли ИИ то, что нам нужно учиться, или даже то, что значит учиться? Полная статья: здесь Apple Podcast: здесь Spotify: здесь YouTube: здесь здесь здесь здесь здесь
