Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ήδη πολύ παρούσα στις πλατφόρμες eLearning που προορίζονται όχι μόνο για τη δια βίου μάθηση αλλά και για την τυπική εκπαίδευση. Τα Duolingo και Thinkster είναι μόνο δύο παραδείγματα εξέχουσας, παγκοσμίως εφαρμοσμένης πλατφόρμας eIeearning AI που βρίσκονται ήδη πολύ πέρα από τις δοκιμαστικές τους φάσεις. Η χρήση τέτοιων πλατφορμών και η εφαρμογή των ίδιων αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης σε άλλα εργαλεία μάθησης που έχουν ήδη αναπτυχθεί στην τυπική εκπαίδευση παρουσιάζει ένα ηθικό δίλημμα.
Θα βοηθήσει η Τεχνητή Νοημοσύνη να προετοιμαστούν καλύτερα για τις αγορές εργασίας του αύριο ή θα εμποδίσει τις ικανότητές τους και θα αμβλύνει τα ένστικτά τους; Τα οφέλη από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στο eLearning υπερτερούν κατά πολύ αυτών των ερωτήσεων, επειδή υπάρχουν πάρα πολλοί άνθρωποι που χρειάζονται εξατομικευμένη βοήθεια εκμάθησης εκεί έξω.
"Καθώς ο πληθυσμός αυξάνεται, όλο και περισσότερα παιδιά και φοιτητές θα χρειαστούν βοήθεια με AI επειδή δεν υπάρχουν τόσοι πολλοί δάσκαλοι για να καλύψουν τις ανάγκες όλων".
Ας ρίξουμε μια ματιά στα οφέλη της ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης στη μάθηση και την ηλεκτρονική μάθηση και να δούμε πώς μπορεί να βοηθήσει να διευκολυνθούν οι δουλειές των εκπαιδευτικών στο μέλλον.
Δυνατότητα Εκπαιδεύσεως Εκπαιδευτικού σε AI
Πρώτον, τα άτομα που θα επωφεληθούν περισσότερο από την εισαγωγή της τεχνητής νοημοσύνης στην ηλεκτρονική μάθηση είναι υπάρχοντες εκπαιδευτικοί επαγγελματίες. Παρόλο που δεν υπάρχουν αρκετοί εκπαιδευτικοί για να καλύψουν τις ανάγκες κάθε μαθητή στον πλανήτη, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τους υπάρχοντες εκπαιδευτικούς και να διευκολύνει τις δουλειές τους. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλύσει τα δεδομένα απόδοσης των μαθητών, να δώσει συμβουλές σχετικά με τη βαθμολόγηση, καθώς και να χαράξει μια εξατομικευμένη ροή μάθησης για κάθε μαθητή και να τα παρουσιάσει στους εκπαιδευτικούς.
Ενώ οι ίδιοι οι δάσκαλοι μπορούν να κάνουν αυτά τα πράγματα, είναι χρονοβόρα και δεν χρειάζονται μεγαλύτερη προσοχή στους μαθητές. Αυτό ισχύει τόσο για την εταιρική όσο και για την τυπική εκπαίδευση, καθώς η AI μπορεί να λειτουργήσει ως βοηθός σε δασκάλους, προπονητές και εκπαιδευτές. Σε ορισμένες περιπτώσεις, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να μετριάσει το eLearning εξ ολοκλήρου για μαθητές μεγάλων αποστάσεων, όπου οι εκπαιδευτικοί ενεργούν μόνο ως επιβλέποντες και διαχειριστές.
Ενσωμάτωση μαθημάτων Ρομποτικής-Κέντρου σε προγράμματα σπουδών
Η δυνατότητα για μαθητές σε ιδρύματα Κ-12 και ανώτερης εκπαίδευσης να μάθουν για τη ρομποτική μέσω της ηλεκτρονικής μάθησης είναι ένα σημαντικό όφελος που πρέπει να λάβετε υπόψη κατά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για μάθηση. Η ρομποτική μπορεί βελτίωση της εκπαίδευσης στα σχολεία και οι μαθητές μπορούν να μάθουν πώς λειτουργεί μέσω ειδικών πλατφορμών eLearning, μαθημάτων και υλικού. Σε αυτές τις περιπτώσεις, οι καθηγητές μπορούν να λειτουργήσουν ως μέντορες και μεσάζοντες μεταξύ των μαθητών και των πλατφορμών eLearning που χρησιμοποιούν στην τάξη.
Η τεχνητή νοημοσύνη που υπάρχει στην πλατφόρμα eLearning μπορεί γρήγορα να αφαιρέσει πόσο ακριβής είναι ένας μαθητής που αναπαράγει τις ασκήσεις και τα μοντέλα που παρουσιάζονται από το πρόγραμμα σπουδών. Η τεχνητή νοημοσύνη θα ήξερε αν ένας μαθητής έκανε λάθη στην κατασκευή ενός μοντέλου ρομπότ, πώς να το βελτιώσει και σε ποια μαθήματα θα τους παρουσιάσει.
Εξατομικευμένη ροή ηλεκτρονικής μάθησης
Αυτό που μας διακρίνει από την τεχνητή νοημοσύνη είναι το γεγονός ότι κάθε άτομο είναι ένα μοναδικό άτομο. Αυτό σημαίνει ότι τα παραδοσιακά εκπαιδευτικά συστήματα δεν θα μπορούν να φιλοξενήσουν τις μελλοντικές γενιές όσον αφορά την εκπαίδευση τους στις τελευταίες τάσεις της αγοράς εργασίας. Η εξατομικευμένη ηλεκτρονική μάθηση που υποστηρίζεται από έναν επιμελητή τεχνητής νοημοσύνης θα επιτρέψει στους ανθρώπους να αποκτήσουν νέες δεξιότητες, να βελτιώσουν τις υπάρχουσες και να παραμείνουν σε επαφή με τις τάσεις του κλάδου.
Όλα αυτά θα μπορούσαν να γίνουν με τον δικό τους ρυθμό, πράγμα που σημαίνει ότι δεν υπάρχει αυστηρό πρόγραμμα ή ακριβής ρουτίνα εκμάθησης. Τόσο τα ταλαντούχα άτομα όσο και τα άτομα που μαθαίνουν αργά θα μπορούσαν θεωρητικά να αποκτήσουν τις ίδιες δεξιότητες και γνώσεις με τον δικό τους ρυθμό. Στο ανεπίσημο eLearning, αυτό είναι ένα καταπληκτικό βήμα προς τη σωστή κατεύθυνση, όπου όλοι θα ήταν ελεύθεροι να ακολουθήσουν μια καριέρα για την οποία αισθάνονται παθιασμένοι.
Ανάλυση απόδοσης και καθοδήγηση
Η αξιολόγηση των επιδόσεων αποτελεί βασικό σημείο περιφρόνησης στην επίσημη εκπαίδευση για πολλά χρόνια για ευνόητους λόγους. Τι κάνει έναν καθηγητή αρκετά ικανό να αξιολογήσει με ακρίβεια την απόδοση ενός μαθητή εάν εργάζεται ταυτόχρονα με δεκάδες ή εκατοντάδες μαθητές; Με την τεχνητή νοημοσύνη προσαρμοσμένη να εκτελεί ανάλυση και επέκταση δεδομένων, αυτό μπορεί να γίνει μη ζήτημα. Οι εκπαιδευτικοί θα έχουν τον τελευταίο λόγο για το αν η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει κάνει ή όχι τη σωστή έκκληση για την επίδοση των μεμονωμένων μαθητών, για παράδειγμα.
Αυτό θα εξοικονομήσει ατελείωτες ώρες βαθμολόγησης εξετάσεων ή αναθεώρησης εγγράφων, τις οποίες αντίθετα θα μπορούν να αφιερώσουν στην επιμέλεια του προγράμματος σπουδών μάθησης. Σε ορισμένες περιπτώσεις, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αναλάβει εξ ολοκλήρου και να συμβουλεύσει τους μαθητές άμεσα για το τι πρέπει να εργαστούν για να βελτιώσουν τις δεξιότητες ή τις γνώσεις τους. Αυτό μπορεί να εφαρμοστεί κυρίως σε άτυπες πλατφόρμες eLearning όπως το Udemy και το Coursera και όχι στην επίσημη εκπαίδευση. Ωστόσο, εξακολουθεί να απαιτεί από τους εκπαιδευτικούς να επιβλέπουν τη συνολική απόδοση των μαθητών.
Το εμπόδιο για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην ηλεκτρονική μάθηση
Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στο eLearning και στα επίσημα ιδρύματα είναι εύκολη όταν πρόκειται για καλά ανεπτυγμένες χώρες-τι γίνεται με την άλλη πλευρά του νομίσματος; Οι μαθητές σε όλο τον κόσμο εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν βασικές εκπαιδευτικές ανάγκες, όπως η πρόσβαση σε κατάλληλο εκπαιδευτικό υλικό ή ακόμα και σε συσκευές υπολογιστών. Σύμφωνα με τον α UNESCO έρευνα, το 43% του παγκόσμιου πληθυσμού εξακολουθεί να μην έχει πρόσβαση στο Διαδίκτυο, με το 40% των ανθρώπων που δεν ήταν ποτέ στο διαδίκτυο.
Οργανισμοί παγκοσμίου φήμης όπως η UNESCO, η ΕΕ, η UNICEF και άλλες έγκριτες οντότητες μπορούν να κάνουν πιο δυνατή την επίσημη εκπαίδευση από απόσταση. Με την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε πλατφόρμες eLearning, η ανάγκη για επαγγελματίες εκπαιδευτικούς ακυρώνεται και περισσότεροι μαθητές θα μπορούν να σπουδάσουν αποτελεσματικά. Η χρήση τεχνητής νοημοσύνης για συμπλήρωση εκπαιδευτικών θα καθιστούσε την ανάπτυξη της επίσημης μάθησης από απόσταση πιο γρήγορη και αποτελεσματική. Αυτό θα έκανε την εκπαίδευση Κ-12 στις αφρικανικές, νότιες αμερικανικές και ασιατικές χώρες πιο προσιτή, βιώσιμη και αξιόλογη.
Το μέλλον της τεχνητής νοημοσύνης στην ηλεκτρονική μάθηση (Συμπέρασμα)
Η AI βρίσκεται ήδη σε ενεργό ανάπτυξη και ανάπτυξη στην εκπαίδευση K-12, όπως στην περίπτωση της Carnegie Learning, η οποία παρέχει εξατομικευμένη μάθηση AI. Ενώ η μαζική υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης στο eLearning μπορεί να είναι χρόνια μακριά, γίνονται σημαντικά βήματα προς την κατεύθυνσή της ως βιομηχανικό πρότυπο. Με την τεχνητή νοημοσύνη που ενεργοποιεί τις πλατφόρμες eLearning, τα άτομα που θέλουν να μάθουν νέες δεξιότητες ή να αναπληρώσουν την χαμένη επίσημη εκπαίδευση θα μπορούν να το κάνουν.
Παρόλο που υπάρχουν κοινωνικοοικονομικά εμπόδια όσον αφορά την ένταξη της τεχνητής νοημοσύνης, οι κοινές προσπάθειες μεγάλων διεθνών ΜΚΟ και εκπαιδευτικών ιδρυμάτων θα συνεχίσουν να τους εξαλείφουν. Δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα γίνει ο κανόνας τόσο στη μάθηση όσο και στην ηλεκτρονική μάθηση στο δρόμο - χρειαζόμαστε μόνο ως κοινωνία.
~ Τζέσικα Φέντερ είναι copywriter και blogger στο GetGoodGrade με φόντο το μάρκετινγκ και τις πωλήσεις.
Πλάτωνας. Επανεκτίμησε το Web3. Ενισχυμένη ευφυΐα δεδομένων.
Κάντε κλικ εδώ για πρόσβαση.
Πηγή: https://www.aiiottalk.com/artificial-intelligence-in-e-learning/
