(Kiemelt kép: Unsplash)
Az elmúlt évek során az MI számos területen kezdett népszerűvé válni, és ez alól az EdTech iparág sem kivétel: a Global Market Insights jelentése szerint az MI oktatási piaci mérete 2022-ben elérte a 4 milliárd dollárt, és az előrejelzések szerint 2023 és 2032 között több mint 10%-os CAGR-rel fog bővülni, köszönhetően a személyre szabott tanulás iránti növekvő hajlamnak. Mielőtt megvitatnánk az MI konkrét eseteit, előnyeit és hátrányait az EdTech-ben, először is vizsgáljunk meg néhány tendenciát ezen a területen, hogy alkalmazkodni tudjunk az ügyfelek igényeihez és követelményeihez, és ki tudjunk emelkedni az erősen versengő piacon.
Személyre szabott tanulás
Az oktatási technológia egyik legforradalmibb trendje az MI a személyre szabott tanulásban. Az interneten számos nagyszerű általános lehetőség van új készségek vagy ismeretek megszerzésére. Ezek azonban gyakran nem felelnek meg az ügyfelek elvárásainak és igényeinek a személyre szabás tekintetében. Itt jön az MI, hogy megoldja ezt a problémát: a mesterséges intelligencia képes az oktatási tartalmakat és tapasztalatokat az egyes diákok egyedi képességeihez és tanulási stílusához igazítani. Ez nagy változást jelent a hagyományos oktatási módszerekhez képest, melyek gyakran figyelmen kívül hagyják az egyéni tanulók igényeit és képességeit, így az oktatás élvezetesebbé és elérhetőbbé válik.
Ezt a forradalmat az adaptív tanulási algoritmusok és az intelligens oktatórendszerek teszik lehetővé. Az adaptív tanulási algoritmusok alapvetően a tanuló egyéni teljesítménye alapján tudják beállítani a tartalom nehézségét, tempóját és típusát. Ezek a rendszerek figyelembe veszik a tanuló erősségeit, gyengeségeit és még a lehetséges érdeklődési területeit is, hogy olyan tanulási utat biztosítsanak, mely leköti az embert, és hozzájárul a tanulmányi fejlődéshez. Az intelligens oktatórendszerek a tanulók személyes oktatóiként szolgálnak, személyre szabott támogatást és visszajelzést nyújtanak. Ezek a rendszerek a mesterséges intelligenciát használják arra, hogy észrevegyék, hol küzd egy diák, és részletes útmutatást adjanak az adott területekre vonatkozóan. E rendszerek fő előnye, hogy valós időben képesek visszajelzést adni.
A mesterséges intelligenciával történő személyre szabott tanulás máris ígéretes eredményeket mutat. Tanulmányok kimutatták, hogy az adaptív tanulási technológia növelheti a diákok elkötelezettségét és javíthatja a tanulói létszám megtartásának arányát. Ezenkívül lehetővé teszi a diákok számára, hogy saját tempójukban tanuljanak, csökkentve ezzel a stresszt és élvezetesebbé téve a tanulást. A mesterséges intelligencia egyre kifinomultabbá válásával a valóban személyre szabott tanulási tapasztalatok lehetősége exponenciálisan növekszik, és olyan jövőt ígér, ahol minden tanuló olyan személyre szabott oktatáshoz juthat, mely teljes mértékben kibontakoztatja a benne rejlő lehetőségeket. Néhány megoldás a személyre szabott tanulás megtapasztalására: EdApp, Schoox, WalkMe, Raven360, ExplainEverything.
Tanulási analitika
Egyszerűen fogalmazva, a tanulásanalitika a tanulókra és sikerességükre vonatkozó adatok gyűjtésének, feldolgozásának és elemzésének folyamata. Ezt a folyamatot a tanulás és a környezet optimalizálása érdekében végzik. A tanulási analitika mesterséges intelligencia algoritmusokat használ arra, hogy megértse, hogyan tanulnak a diákok, mi az, amivel küzdenek, és hogyan lehetne megkönnyíteni a tanulási útjukat. Ez az eszköz segít az oktatóknak megérteni, hogy mely tanítási módszerek és tartalomtípusok a leghatékonyabbak számukra. A mesterséges intelligencia még a diákok jövőbeli teljesítményét is képes megjósolni a jelenlegi tanulási mintáik alapján, és ajánlásokat ad arra vonatkozóan, hogyan javíthatják a tapasztalataikat. Ha például egy diák következetesen küszködik a fizikaórákon a problémákkal, a mesterséges intelligencia képes azonosítani a mintát, és további, személyre szabott gyakorlást javasol ezen a területen. Másrészt, ha egy egész osztály küszködik egy adott fogalommal, az a tanítási módszerekkel kapcsolatos problémára utalhat. A tanulási analitika szoros határokat szab a személyre szabott tanulásnak: A mesterséges intelligencia lehetővé teszi a személyre szabott tanulási utak létrehozását azáltal, hogy betekintést nyújt az egyes tanulók tanulási mintáiba.
Virtuális és kiterjesztett valóság
A virtuális és kiterjesztett valóság (VR és AR) technológiák olyan interaktív tanulási környezeteket hoznak létre, amelyek jelentősen javítják az oktatási élményt, különösen a gyerekek számára, mivel figyelmük gyakran másodpercek alatt lankad(hat). A VR és az AR dinamikus és érdekes interakciókat tesz lehetővé, így az oktatás sokkal magával ragadóbbá és ezáltal hatékonyabbá válik. A kiterjesztett és virtuális valóság bármilyen helyszínre elrepítheti a diákokat: erdőbe, óceánra, vidékre vagy bármilyen más helyre, csak el a kényelmetlen osztályteremből vagy a zavaró elemeket tartalmazó otthonról. Ezek a technológiák olyan szimulációkat biztosíthatnak, melyek a nehéz és elvont fogalmakat könnyebben hozzáférhetővé és érthetővé teszik. A diákok például felfedezhetik egy DNS-molekula szerkezetét, vagy különböző helyeken sétálva tanulhatnak történelmet.
Nagyszerű példája ezeknek a technológiáknak a Google Expeditions program, amelynek segítségével a diákok felfedezhették a növények és állatok anatómiáját, valamint több száz úti célt, köztük múzeumokat, műemlékeket, sőt még a víz alatti felfedezést is. Érdemes megemlíteni, hogy az AR-alkalmazások interaktív tartalmat hozhatnak a való világba, így a tanulás érdekesebbé és érdekesebbé válik, és a diákok jobban megértik és megjegyzik az információkat. A mesterséges intelligencia alkalmazása a VR-ben és az AR-ben az oktatásban még csak a kezdeti szakaszában van, de ezekben a technológiákban rejlő potenciál az oktatási ágazat átalakításában óriási.
Intelligens chatbotok
A Chat-GPT és más MI-alapú chatbotok sikerével az intelligens chatbotok használata egyre növekvő trenddé vált az oktatási technológiák területén. Az MI-alapú chatbotok nagyszerű virtuális asszisztensek, melyek képesek azonnal válaszolni a diákok kérdéseire, 24 órában segítséget nyújtani, megkönnyíteni a tanulási folyamatot, és még az olyan adminisztratív feladatok kezelésében is segítenek, mint az ütemezés és az emlékeztetők. Az MI-alapú chatbotok számos funkciót képesek ellátni: a kérdések megválaszolásától és az összetett fogalmak magyarázatától kezdve a személyre szabott tanulási tippek és emlékeztetők felajánlásáig. Egy diák például megkérheti a chatbotot, hogy magyarázzon el egy adott szabályt, képletet vagy egy kifejezés jelentését. A chatbot az NLP-képességeinek segítségével megérti a kérdést, keresni tud a tudásadatbázisában, és egyértelmű és hasznos választ ad.
Továbbá, ahogy már említettük, az MI chatbotok 24 órás azonnali támogatást nyújthatnak, és betölthetik azt a rést, amikor az emberi tanárok nem érnek rá. A chatbotok képesek azonnali visszajelzést adni a feladatokról, különböző forrásokat ajánlani a tanuláshoz. A mesterséges intelligencia-chatbotok olyan diákoknak is segítséget nyújthatnak, akik haboznak feltenni kérdéseket egy hagyományos órán. Az NLP, mint a mesterséges intelligencia egyik részterülete, intelligens chatbotokban való felhasználása újradefiniálja a tanulók támogatását az oktatásban. Azáltal, hogy reagáló, személyre szabott és elérhető támogatást nyújtanak, az MI chatbotok átformálják a tanulással való kapcsolattartást és a tanulás elősegítését, izgalmas új lehetőségeket nyitva meg az oktatási technológia előtt.
Mi a helyzet a ChatGPT-vel?
Nos, a Chat GPT használatának az oktatási ágazatban megvannak a maga előnyei és hátrányai.
Kezdjük a fő előnyökkel:
Virtuális korrepetálás
A ChatGPT virtuális korrepetitorként szolgálhat, segítve a diákokat a házi feladatokban, a feladatokban és a vizsgákra való felkészülésben. Valós idejű magyarázatokat, problémamegoldási technikákat és visszajelzést tud nyújtani.
Különleges igények támogatása
Segíthet a speciális igényű tanulóknak a társalgási felületek, a szövegből beszédbe és beszédből szövegbe funkció, a jegyzeteléshez nyújtott segítség és a személyre szabott alkalmazkodási lehetőségek biztosításával.
Integráció a virtuális platformokkal
A ChatGPT növelheti az online tantermek funkcionalitását, igény szerinti támogatást, magával ragadó párbeszédeket és együttműködési tanulási tapasztalatokat kínálva.
A tanárfejlesztés támogatása
Elősegítheti az együttműködő tanulási csoportokat, tanácsokat adhat a tanítási gyakorlatokkal kapcsolatban, és hozzáférést biztosíthat a vonatkozó kutatási kiadványokhoz, ezáltal javíthatja az oktatási módszereket és ösztönözheti a folyamatos fejlődést.
EdTech kutatás és fejlesztés
A ChatGPT támogathatja az oktatástechnológiai kutatási és fejlesztési kezdeményezéseket, segítve a minták, oktatási adatok elemzését és új ismeretek előállítását.
Tantervek készítése
Az EdTech vállalatok a ChatGPT segítségével automatizálhatják a tartalomgyártás és -kurálás folyamatait, lecketervek, interaktív tananyagok létrehozását és oktatási források kurátori kezelését.
A ChatGPT használatának hátrányai
Az adatok megbízhatósága
A ChatGPT válaszai a képzési adataiban látott mintákon alapulnak, amelyek hibákat, torzításokat vagy elavult ismereteket tartalmazhatnak. Ez pontatlan vagy félrevezető válaszokhoz vezethet.
Elfogultság
A ChatGPT képzési adataiban láthatóvá válhatnak a véletlen előítéletek, ami potenciálisan megerősítheti az egyenlőtlenségeket és előítéleteket az osztályteremben.
A technológia túlzott használata
A ChatGPT-hez hasonló mesterséges intelligencia technológiák túlzott használata visszatarthatja a gyerekeket a kritikus gondolkodás, a problémamegoldás és a kreatív készségek elsajátításától.
Testreszabási korlátozások
A ChatGPT nem biztos, hogy teljes mértékben figyelembe veszi az egyes tanulók sajátos tanulási igényeit, mivel nem elég rugalmas ahhoz, hogy alkalmazkodjon a különböző tanulási preferenciákhoz, stílusokhoz és készségekhez.
Az interperszonális kapcsolat hiánya
A személyközi kapcsolat előnyeit az oktatásban a ChatGPT nem tudja helyettesíteni. A túlzott ráhagyatkozás akadályozhatja az interperszonális képességek és a kooperatív tanulási tapasztalatok fejlődését.
Adatbiztonság és védelem
A felhasználói interakciók ChatGPT általi feldolgozása aggályokat vet fel az adatbiztonsággal, a magánélet védelmével vagy akár a szellemi tulajdonjoggal kapcsolatos szempontokkal kapcsolatban.
A ChatGPT hasznos lehet az EdTech-ipar számára, bár a tanároknak figyelembe kell venniük mindkettőt: ennek a technológiának az előnyeit és hátrányait, mielőtt bevezetnék az oktatási folyamatba.
A mesterséges intelligencia előnyei az oktatásban
A mesterséges intelligencia integrálása az oktatási ágazatba számos potenciális előnyt mutat mind az oktatási intézmények, mind a tanulók számára:
Jobb tanulói teljesítmény
Az MI által működtetett eszközök segíthetnek a diákoknak az összetett fogalmak magyarázatában, ezáltal javítva a tanulmányi eredményeket és növelve az érettségi arányokat.
Fokozott hatékonyság
A feladatok osztályozásának és egyéb adminisztratív feladatok automatizálása sok értékes időt takarít meg a tanárok számára. Ez lehetővé teszi, hogy a tanárok jobban a tanításra koncentrálhassanak, és személyre szabott támogatást nyújthassanak az esetleg rászoruló diákoknak.
Költséghatékonyság
A mesterséges intelligencia által vezérelt megoldások költséghatékonyabbak lehetnek, mint a hagyományos oktatási megközelítések, különösen a távoktatás vagy távoktatás forgatókönyveiben, ahol a fizikai erőforrások korlátozottak és nem annyira hozzáférhetőek.
Nagyobb hozzáférhetőség
Az MI-alapú megoldások szélesebb körű hozzáférést biztosíthatnak az oktatáshoz a távolról tanuló diákok számára, lehetővé téve számukra, hogy a legjobb előadóktól tanuljanak és a világ bármely pontjáról használhassák az oktatási forrásokat.
Hogyan használják a vállalatok az MI-t az EdTech-ben
Adaptív tanulási platformok
A vezető EdTech-vállalatok MI-algoritmusok segítségével adaptív tanulási platformokat hoznak létre, amelyek a tartalmat és az utasításokat az egyes diákok képességeihez és tanulási stílusához igazítják és testre szabják.
Intelligens oktatórendszerek (ITS)
Az EdTech vállalatok intelligens korrepetáló rendszereket is használnak, amelyek lehetővé teszik a személyes korrepetálás élményének szimulálását azáltal, hogy azonnali visszajelzést adnak, tisztázzák a kétségeket, és az egyes tanulók igényei alapján segítséget nyújtanak.
Gamifikáció és tanulási alkalmazások
Annak érdekében, hogy a tanulás élvezetesebbé, a diákok pedig koncentráltabbá váljanak, számos EdTech vállalat oktatási játékokat integrál platformjaiba. A gamifikáció alkalmazásával megváltoztatjuk a diákok hozzáállását a tanuláshoz: a tanulás házimunkából interaktív és magával ragadó élménnyé válik, ami fokozhatja a motivációt. A Duolingo és más cégek például mesterséges intelligenciát használnak gamifikált tanulási élmények létrehozására.
Összefoglalva, az MI integrálása az EdTech-iparban teljesen forradalmasíthatja a tanulás és a tanítás módját. Az AI-alapú megoldások bizonyítják, hogy képesek átalakítani a tanulási folyamatot, és személyre szabottabbá, interaktívabbá és hatékonyabbá tenni azt. Ebben a cikkben az AI legnagyobb trendjeit vizsgáltuk az EdTech-ben, mint például a személyre szabott tanulás, a tanuláselemzés, a virtuális és kiterjesztett valóság, valamint az intelligens chatbotok. Ezen technológiák oktatási rendszerben való alkalmazásával a kifejlesztett termékek megfelelnek az ügyfelek elvárásainak és megoldják a kihívásaikat.
Az oktatási mesterséges intelligencia öt pillére
Hogyan navigálnak az egyetemek a generatív mesterséges intelligencia etikai aknamezején? Képzeljünk el egy olyan világot, ahol egy olyan technológia, mint a generatív mesterséges intelligencia, például a ChatGPT, képes a szövegtől kezdve a képeken át a zenéig mindent létrehozni. Ez a forradalmi erő az összes ágazaton végigsöpör, és megváltoztatja a tartalom létrehozásának és fogyasztásának módját. Ez a technológia azonban óriási lehetőségeket kínál, ugyanakkor jelentős etikai, jogi és társadalmi kihívásokkal is jár. A mesterséges intelligencia hulláma által súlyosan érintett ágazatok egyike kétségkívül az oktatás.
Az egyetemek válaszúthoz érkeztek. A generatív mesterséges intelligencia új, eredeti tartalmak létrehozására való képessége megváltozott, és a művészettől és a dizájntól kezdve az egészségügyön át a könyvelésig számos területen megnyitotta a lehetőségeket. Ugyanakkor számos etikai és jogi kihívást is jelentett, amelyekkel foglalkozni kellett. Ebben az ágazatban a generatív MI forradalmasítja a kutatási módszereket és a pedagógiai megközelítéseket, új utakat nyitva a felfedezés és a felfedezés előtt. Sok ilyen egyetem rejtélyes helyzetbe került. Azzal büszkélkednek, hogy vezető szerepet töltenek be a mesterséges intelligencia kutatásában és fejlesztésében. Közülük sokan jelentősen hozzájárultak magának a generatív MI-nak a fejlődéséhez, alakítva a terület irányát és megalapozva a jövőbeli eredményeket. Hogyan tudják tehát megakadályozni, hogy a diákjaik használják?
Ezeknek a nagy teljesítményű technológiáknak az elterjedése azonban aggodalmak hullámát váltotta ki az adatvédelem, a szellemi tulajdonjogok és a lehetséges visszaélések kapcsán. Az ilyen technológiák szabályozására vonatkozó irányelvek szükségessége még soha nem volt ennyire nyilvánvaló. Ezt az igényt felismerve 24 egyetem, köztük az Oxfordi Egyetem, a Cambridge-i Egyetem, a London School of Economics és az Imperial College London kezdeményezte, hogy dolgozzanak ki irányadó elveket a generatív mesterséges intelligencia egyetemi használatára vonatkozóan.
Ezek az elvek, amelyek a szükségszerűségből születtek, több mint egyszerű iránymutatások. Átfogó útitervet nyújtanak a generatív mesterséges intelligencia etikus és felelősségteljes oktatási felhasználásához. Az akadémikusok, kutatók, etikusok és jogi szakértők sokszínű csoportja által kidolgozott elvek célja, hogy a kihívásokkal szembeszálljanak, és alakítsák a mesterséges intelligencia jövőjét az oktatásban. A mesterséges intelligencia etikus alkalmazásának öt pillére az oktatásban a következőkkel foglalkozik:
A mesterséges intelligencia műveltség
Az egyetemek támogatni fogják a hallgatókat és az oktatókat abban, hogy a mesterséges intelligenciával kapcsolatos ismeretekkel rendelkezzenek, és megértsék a generatív mesterséges intelligenciaeszközökkel kapcsolatos lehetőségeket, korlátokat és etikai kérdéseket. Ide tartoznak a magánélet védelmével és az adatokkal kapcsolatos megfontolások, az elfogultság, az információk pontatlansága és félreértelmezése, az etikai kódexek, a plágium és a kizsákmányolás lehetősége.
Személyzeti támogatás
A munkatársak felkészülnek arra, hogy hatékonyan és megfelelően támogassák a generatív mesterséges intelligencia eszközöket használó diákokat a tanulás során. Az egyetemek erőforrásokat és képzési lehetőségeket dolgoznak ki annak érdekében, hogy az oktatási személyzet világos útmutatást nyújtson a hallgatóknak a generatív mesterséges intelligencia tanulást, feladatokat és kutatásokat támogató használatáról.
A tanítás és értékelés adaptálása
Az egyetemek a generatív mesterséges intelligencia etikus használatának beépítése és az egyenlő hozzáférés támogatása érdekében átalakítják az oktatási és értékelési módszereket. Folyamatosan frissítik és fejlesztik pedagógiai és értékelési módszereiket az új kutatások, a technológiai fejlesztések és a munkaerő szükségleteinek megfelelően.
Az akadémiai szigor és integritás fenntartása
Az egyetemek fenntartják az akadémiai szigort és integritást. Valamennyi partneregyetem felülvizsgálta oktatási magatartási politikáját és útmutatásait, hogy azok tükrözzék a generatív mesterséges intelligencia megjelenését. Ezek a politikák világossá teszik a hallgatók és a személyzet számára, hogy a generatív mesterséges intelligencia önmagában nem megfelelő. Az intézmények támogatják őket abban, hogy megalapozott döntéseket hozzanak, képessé teszik őket ezen eszközök megfelelő használatára, és szükség esetén elismerik használatukat.
Együttműködés és a legjobb gyakorlatok megosztása
Az egyetemek együttműködnek a legjobb gyakorlatok megosztása érdekében, ahogy a technológia és annak az oktatásban való alkalmazása fejlődik. Ehhez együttműködésre lesz szükség az egyetemek, a hallgatók, az iskolák, a főiskolák, a munkaadók és a szakmai testületek között, a politikák, az elvek és gyakorlati megvalósításuk folyamatos felülvizsgálatával és értékelésével.
Ezek az irányadó elvek nem csupán a generatív mesterséges intelligencia brit egyetemeken történő alkalmazását fogják befolyásolni. Céljuk, hogy iránytűként szolgáljanak a kutatók számára, és a technológia felelősségteljes használata felé tereljék őket. Ezeknek az elveknek köszönhetően az etikai megfontolások minden, a mesterséges intelligenciával kapcsolatos tevékenységben előtérbe kerülnek, biztosítva egy olyan jövőt, ahol a mesterséges intelligenciát felelősségteljesen és etikusan használják. Az elvek emellett viszonyítási alapot nyújtanak a mesterséges intelligencia etikus használatához, elősegítve a diákok felelősségteljes és tisztességes viselkedésének kultúráját.
