On yıl önce eğitimde moda sözcüğün "büyük veri" olduğunu hatırlıyor musunuz? Büyük veriyle ilgili kitaplar yayınlandı ama tam olarak neydi? 

Büyük veri, büyük ve sürekli büyüyen veri yığınlarını ve öğrenci performansını analiz etme sürecini tanımlıyordu. Bu durum karmaşık hale geldi ve büyük veriler genellikle çok büyüktü. Aslında, daha kısa veri setleri etkili olduğu kanıtlandı ve bunun hakkında yazdım küçük zaferlerin gücü, öğrencilerin ilerlemesindeki mikro adımları izleme. 

Tuhaf ve ürkütücü bir şekilde, yapay zekanın akın etmesiyle benzer bir zorlukla karşı karşıyayız. Heyecan verici ve yorucu olabilen bu öncü aşamada eğitimcilerin karşısına çok sayıda yapay zeka platformu ve ürünü çıkıyor. İlgisiz, çok karmaşık, çok pahalı vb. şeyleri nasıl bir kenara atabiliriz ve yapay zekanın yenilikçi konseptlerinden ve araçlarından nasıl yararlanacağımızı nasıl çözebiliriz? 

Eğitimde sunuş ve yazma konusundaki kapsamlı deneyimim nedeniyle yapay zeka zorluklarının üstesinden gelme konusunda pratik yapma konusunda şanslıyım. Bu süre zarfında, yapay zekanın etkili ve verimli bir şekilde yakalanması için temel sağlayan üç bileşenini belirleyerek tüm gürültüyü susturdum. oldukça kusurlu potansiyel ve üretkenlik.

Eğitimciler için konuyu basitleştirmek amacıyla yapay zekayı sınıflarda kullanmadan önce anlaşılması gereken üç ana hususu aşağıda bulabilirsiniz:

1. ahlâk
2. telkin
3. Kaynak Araçları

Bu kadar! Burada bitirebilirim ama sanırım bu bir heyecan verici olurdu. . . bu yüzden açıklayacağım. 

1. Eğitimciler için Yapay Zekanın Basitleştirilmesi: Etik

Yakın zamanda lise İngilizce öğretmenlerine yapay zeka hakkında sunum yaptım. Etik önemliydi ve bunun içindeki alt kategorileri parçalara ayırmaya zaman ayırdım. 

Birincisi, intihal: Eğer üretken yapay zeka benzersiz pasajlar üretebiliyorsa, öğrenciler bunu daha fazla kopya çekmek için kullanmaz mı? Meşru bir endişe. Tarihsel olarak intihal ve kopya çekmenin daha geniş bağlamı, öğrencilerin öğrenimini ve ustalığını değerlendirmekle görevli öğretmenlerde anlaşılır bir alarma neden olmuştur. Yapay zeka bunu kolaylaştırırsa öğrencilerin kopya çekme oranları artmaz mı?

İşte iyi haber. Şaşırtıcı bir şekilde, bir Binlerce öğrencinin katıldığı çalışma İsimsiz olarak ankete katılanlar, intihalin AI öncesi erişim ve kullanıma göre değişmediğini gösterdi. İddialara rağmen yapay zeka dedektörleri eşit olmayan bir başarı elde etti ve tüm iyi öğretiler gibi, en iyi yöntemlerden bazıları eski moda algılamayı içeriyor. Öğrenci yazılarında yapay zeka kullanımını tespit etmenin yedi yolu. 

Yapay zekayı tespit etmek için ek bir teknik keşfettim. Yazılı yanıtın tamamlanmasının ardından, öğrencilerden makalelerine dayalı olarak üç adet Üçüncü Düzey DOK sorusu yazmalarını isteyin (sınıfta, makale taslağı hazırlandıktan sonra talep üzerine). Bu onların yazıp yazmadıklarını, revize edip etmediklerini veya kopyalayıp yapıştırdıklarını işaret edecektir çünkü bu süreç onların düşünce süreçlerini göstermelerine olanak tanıyacaktır.

Koruma sağlamak öğretmenlerin rahatlamasına yardımcı olur ve öğrencilere bu tekniklerin uygulandığını bildirmek, onların yüksek ahlaki zeminde kalma olasılığını artırır. 

Bir başka etik sorun da, yakın zamanda yapay zekadan Super Bowl'un sonucunu tahmin etmesinin istendiği gibi, yapay zeka halüsinasyonları sorunudur. Google'ın Gemini ve Microsoft'un Copilot sohbet robotları konuyla ilgili sorulara yanıt verdi tamamen uydurma oyun istatistikleri ve sonuçları olan oyun. 

Bu, büyük dil modellerinin (LLM'ler) gerçeği kurgudan ayırma konusunda devam eden mücadelelerini vurgulamaktadır. Bunu ve diğer AI halüsinasyonlarını paylaşmak iyi tanımlanmış videolar, yapay zekayı kaynak olarak kullansalar bile öğrencileri dikkatli davranmaya teşvik ediyor. Öğrenciler doğru şekilde üretken yapay zekadan alıntı yapın şeffaflık için akıllı tak ve çalıştır araçlarını kullanın.

Sık sık yapay zekanın önyargılı olup olmadığı soruluyor. Cevabım hayır ama bilgiyi aldığı devasa internet ekosistemi öyle. Bunu, doğallığı ortaya çıkarmak için bir görüntü oluşturucu kullanarak gösteriyorum. önyargı üretme eğilimleribaşarılı iş adamlarının imajlarını yaratmasını istediğimde net bir stereotip ortaya çıkıyor. Daha da önemlisi, öğrencilere öğretilmesi gereken değerli bir ders olan bu önyargıların üstesinden nasıl gelineceğini açıklıyorum.

Eğitimciler yapay zekada da devam eden kaçınılmaz eşitsizliklerin bilincinde olmalıdır. Ne yazık ki, dışlanmış öğrenciler zaten riskle karşı karşıyadır. eşitsizlikler, tıpkı salgın sırasında olduğu gibi. Eşitsizlikler hakkında bilgi sahibi olmak eğitimcilere ve okul topluluklarına yardımcı olabilir etrafta çalışmak bunlar. 

2. İstemek

Yönlendirerek eğitimcilere bilgi edinmenin stratejik yollarını öğreniriz. Yüksek Lisans gibi ChatGPT, Microsoft'un Yardımcı Pilotu, ve Google'ın İkizler Burcuhepsi, yönlendirmenizin gücüne dayalı olarak bilgi üretmeye yönelik çeşitli kapasiteler sunar. 

İsteme, eski moda güzel bir Google aramasıyla çok yakından karşılaştırılabilir. Ancak yapay zekanın hem çıktısında hem de bu güçle ilişkili risklerde (örneğin halüsinasyonlar) daha fazla gücü var. Öyleyse, teşvik etmeye yönelik daha fazla düşünce ve uygulama, daha iyi çıktı.

İyi haber şu ki, LLM'ler istemlere dayalı olarak sürekli ve etkileşimli sohbetler sağlama kapasitesine sahiptir, böylece geniş bir şekilde başlayabilir ve istediğiniz gibi geliştirebilirsiniz. Hatta yeterince niteliksel bir başlangıç ​​istemi sağlamazsam yanlış anlayacağını açıklığa kavuşturmak için chatbot'a "Hayır, şunu kastediyorum..." dedim. 

Bunu bilmek, korkan bir kullanıcıyı yönlendirme konusunda endişelenmekten kurtarabilir ve atölyelerimde eğitimciler bunu keşfediyor.

Bu en geniş ağdır çünkü her eğitim teknolojisi şirketi yapay zeka oyununa girmeye çalışmaktadır. Benim gibi teknoloji meraklıları için bazı fırsatlar bunu eğlenceli hale getirse de göz korkutucu olabilir. Daha iyi kaynakların çoğu, sizi bir deneme süresinden sonra ödeme yapmaya zorlayan veya kapasitenizi bir dizi kullanımın ötesinde sınırlayan veya yükseltme yaparsanız daha karmaşık seçenekler sunan ücretsiz modellerdir. 

Microsoft ve Google, yapay zeka eğitimi ortamına girme konusunda istekliler ve premium özellikleri ücretsiz ya da ucuza sunabilecek kadar büyükler. Yeni Copilot etkileyici görünüyor ve herkese 4.0 erişimi sağlıyor; ChatGPT (OpenAI'den) ise hala 3.5 seviyesini ücretsiz sunuyor; bunun bazı faydaları var ancak 4.0'a yükseltmek için ödeme yapıyorsunuz. Google'ın Gemini'si Copilot'a benziyor ancak Google'daki her şey gibi, hangi değişikliklerin yapıldığını belirlemek zor: örneğin, Google zaten yapay zekasının adını Bard'dan Gemini'ye değiştirdi!

Diğer birçok yapay zeka aracı mevcut ve ben şunları sunuyorum: basit bir kütüphane eğitimciler için kaynak sağlar, ancak çoğunun eninde sonunda ödeme yapmanızı istediğini unutmayın. Şimdilik Microsoft gibi büyük şirketlerden gelen Yüksek Lisans'lara sadık kalın ve oldukça sağlam, ücretsiz sürümler için kapitalizme teşekkür edin. ben de beğendim şaşkınlık, gelecek vaat eden başka bir yapay zeka aracı.

İşte işte buradasın. Etik, yönlendirme ve kaynak araçları. Bunlar okullardaki yapay zeka hakkında bilmeniz gereken somut ve sürdürülebilir bileşenlerdir. Diğer her şeyin gelgiti sadece gürültüdür. Bu bileşenlere sadık kaldığınızda Büyük Yapay Zeka yönetilebilir, hatta avantajlı hale gelecektir!

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.techlearning.com/news/simplifying-ai-for-educators-the-3-things-you-really-need-to-know-for-right-now