Weet je nog toen ‘big data’ tien jaar geleden het modewoord was in het onderwijs? Boeken over big data gepubliceerd, maar wat was het precies? 

Big data beschrijft de grote en voortdurend groeiende datamassa en het proces van het analyseren van de prestaties van studenten. Dit werd ingewikkeld, en big data was vaak precies dat: te groot. In werkelijkheid, kortere datasets bleken effectief te zijn, en ik heb erover geschreven kracht van kleine overwinningen, waarbij microstappen in de voortgang van leerlingen worden gevolgd. 

Op een vreemde, griezelige manier worden we geconfronteerd met een soortgelijke uitdaging met de overstroming van kunstmatige intelligentie. In deze pioniersfase komt er een waanzin aan AI-platforms en -producten op docenten af, die spannend en uitputtend kunnen zijn. Hoe kunnen we het irrelevante, te ingewikkelde, te dure, of wat dan ook overhevelen en uitzoeken hoe we innovatieve AI-concepten en -hulpmiddelen kunnen benutten? 

Ik heb het geluk gehad om te oefenen met het navigeren door AI-uitdagingen dankzij mijn uitgebreide ervaring met het presenteren en schrijven ervan in het onderwijs. Gedurende die tijd heb ik al het lawaai tot bedaren gebracht door drie componenten van AI te identificeren die de basis vormen voor het effectief en efficiënt vastleggen van de opmerkelijk onvolmaakt potentieel en productiviteit.

Om het voor docenten eenvoudiger te maken, volgen hier de drie belangrijkste facetten die u moet begrijpen voordat u AI in de klas gebruikt:

1. Ethiek
2. Prompt
3. Hulpbronnen

Dat is het! Ik zou hier kunnen eindigen, maar dat zou een cliffhanger zijn. . . dus ik zal het uitleggen. 

1. Vereenvoudiging van AI voor docenten: ethiek

Onlangs presenteerde ik leraren Engels op de middelbare school over AI. Ethiek was belangrijk, en ik nam de tijd om de subcategorieën daarbinnen op te splitsen. 

Ten eerste plagiaat: als generatieve AI unieke passages kan produceren, zullen studenten deze dan niet meer gebruiken om vals te spelen? Een legitieme zorg. Historisch gezien hebben plagiaat en de bredere context van bedrog begrijpelijke alarmen gewekt bij leraren, die belast waren met het beoordelen van het leervermogen en de beheersing van leerlingen. Als AI het makkelijker maakt, zullen studenten dan niet vaker valsspelen?

Hier is het goede nieuws. Verrassend genoeg is een studie waarbij duizenden studenten betrokken zijn die anoniem werden ondervraagd, bleek dat plagiaat onveranderd bleef ten opzichte van de toegang en het gebruik vóór AI. AI-detectoren hebben, ondanks de beweringen, ongelijkmatig succes gehad, en zoals bij al het goede onderwijs, omvatten sommige van de beste methoden goede ouderwetse detectie, zoals deze zeven manieren om AI-gebruik in het schrijven van studenten te detecteren. 

Ik ontdekte een aanvullende techniek om AI te detecteren. Na voltooiing van een schriftelijk antwoord vraagt ​​u de leerlingen om drie DOK-vragen van niveau drie te schrijven op basis van hun essay (in de klas, op aanvraag nadat het essay is opgesteld). Dit geeft aan of ze het hebben geschreven, herzien of gekopieerd en geplakt, omdat dit proces hen in staat stelt hun denkprocessen te demonstreren.

Het bieden van voorzorgsmaatregelen helpt leraren gerust te stellen, en door leerlingen te laten weten dat deze technieken in het spel zijn, wordt de kans groter dat ze op een hoog moreel niveau blijven. 

Een ander ethisch vraagstuk is het probleem van AI-hallucinaties, zoals onlangs toen AI werd gevraagd de uitkomst van de Super Bowl te voorspellen. De Gemini-chatbots van Google en de Copilot-chatbots van Microsoft reageerden op vragen over de spel met volledig verzonnen spelstatistieken en -resultaten. 

Dit benadrukt de voortdurende strijd van grote taalmodellen (LLM's) bij het scheiden van feit en fictie. Het delen van deze en andere AI-hallucinaties, samen met goed gedefinieerde video'smoedigt studenten verder aan om voorzichtig te werk te gaan, zelfs als ze AI als bron gebruiken. Studenten kunnen dat goed noem generatieve AI voor transparantie, met behulp van slimme plug-and-play-tools.

Er wordt mij vaak gevraagd of AI bevooroordeeld is. Mijn antwoord is nee, maar het enorme internet-ecosysteem waar het informatie aan ontleent is dat wel. Ik demonstreer dit met behulp van een beeldgenerator om natuurlijk licht te belichten neiging om vooringenomenheid te veroorzaken, bijvoorbeeld wanneer ik hem vraag afbeeldingen te maken van succesvolle zakenmensen en er een duidelijk stereotype naar voren komt. Belangrijk is dat ik uitleg hoe je deze vooroordelen kunt omzeilen, wat een waardevolle les is om studenten te leren.

Docenten moeten zich bewust zijn van de onvermijdelijke ongelijkheden die ook bij AI blijven bestaan. Helaas lopen gemarginaliseerde studenten al het risico hiervan ongelijkheid, net zoals tijdens de pandemie. Kennis over ongelijkheid kan docenten en schoolgemeenschappen helpen tijdelijke oplossing deze. 

2. Vragen

Onder aanmoediging leren we over de strategische manieren waarop we informatie voor docenten kunnen verkrijgen. LLM's zoals ChatGPT, De copiloot van Microsoft en Google's Tweeling, bieden allemaal een variatie aan mogelijkheden om informatie te genereren op basis van de kracht van uw ingevingen. 

Vragen kan het meest worden vergeleken met een ouderwetse Google-zoekopdracht. Toch zit er binnen AI meer macht in zowel de output als de risico’s die aan deze macht verbonden zijn (bijvoorbeeld hallucinaties). Daarom, de grotere gedachte en praktijk die in het influisteren wordt gestoken, hoe beter de opbrengst.

Het goede nieuws is dat LLM's de capaciteit hebben om doorlopende en interactieve chats te bieden op basis van aanwijzingen, zodat u breed kunt beginnen en kunt verfijnen zoals u dat wilt. Ik heb zelfs tegen de chatbot gezegd: "Nee, ik meen dit..." om te verduidelijken wanneer hij het verkeerd begrijpt als ik niet voldoende kwalitatieve startprompt geef. 

Door dit te weten kan een angstige gebruiker zich geen zorgen meer maken over aanwijzingen, en in mijn workshops ontdekken docenten dit.

Dit is het breedste net omdat elk edtech-bedrijf probeert deel te nemen aan het AI-spel. Hoewel sommige mogelijkheden voor tech-nerds zoals ik dit leuk maken, kan het ontmoedigend zijn. De meeste van de betere bronnen zijn freemium-modellen, die je ertoe aanzetten om na een proefperiode te betalen of je capaciteit te beperken tot meer dan een aantal toepassingen, of meer geavanceerde opties bieden als je upgradet. 

Microsoft en Google willen allebei graag het AI-onderwijslandschap betreden en zijn groot genoeg om premiumfuncties aan te bieden, gratis of goedkoop. De nieuwe Copilot ziet er indrukwekkend uit en biedt 4.0-toegang voor iedereen, terwijl ChatGPT (van OpenAI) nog steeds het 3.5-niveau gratis aanbiedt, wat enkele voordelen heeft, maar je betaalt om te upgraden naar 4.0. Google's Gemini is vergelijkbaar met Copilot, maar net als alles wat met Google te maken heeft, is het moeilijk vast te stellen welke wijzigingen er zijn aangebracht: Google heeft bijvoorbeeld de naam van zijn AI al veranderd van Bard in Gemini!

Er zijn nog veel meer AI-tools beschikbaar die ik aanbied een simplistische bibliotheek van hulpmiddelen voor docenten, maar onthoud dat de meeste willen dat je uiteindelijk betaalt. Blijf voorlopig bij de LLM's die afkomstig zijn van grote bedrijven zoals Microsoft en bedank het kapitalisme voor de redelijk robuuste, gratis versies. ik houd ook van verwarring, een andere opkomende AI-tool.

Dus daar heb je het. Ethiek, aanwijzingen en hulpmiddelen. Dat zijn de tastbare en duurzame componenten die u moet weten over kunstmatige intelligentie op scholen. De eb en vloed van al het andere is slechts lawaai. Houd u aan deze componenten en Big AI zal beheersbaar en zelfs voordelig zijn!

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.techlearning.com/news/simplifying-ai-for-educators-the-3-things-you-really-need-to-know-for-right-now