Yli yli 47% oppimisen hallintajärjestelmistä tulee olemaan varustettu tekoälyllä (AI) seuraavan kolmen vuoden aikana. Oppilaiden oppimisprosessi saattaa muuttua täysin tekoälyn soveltamisen myötä koulutuksessa. Henkilökohtainen opetus on mahdollista tekoälyn ansiosta.
Henkilökohtainen oppiminen on opetusmenetelmä, joka keskittyy yksittäisten oppilaiden oppimisprosesseihin ja vastaa heidän tarpeisiinsa, lahjakkuuksiinsa ja huolenaiheisiinsa. Tämän ansiosta se lupaa tarjota heille monipuolisia oppimiskokemuksia auttaakseen heitä hankkimaan tietoa.
Tämä blogi käsittelee tekoälyn potentiaalia henkilökohtaisessa oppimisessa, sen sovelluksia todellisessa maailmassa ja tulevia haasteita. Jatka lukemista saadaksesi lisätietoja.
Tekoälyn potentiaali räätälöinnissä
Tekoälyn potentiaali henkilökohtaisessa oppimisessa on valtava. Maailmanlaajuinen tekoälyn käyttö koulutuksessa kasvaa vuosina 2022-2023 36,0 prosentin kasvuvauhdilla. Näin ollen, tutustutaan joihinkin etuihin mitä tekoäly tuo oppimiseen:
1. Mukautuva oppiminen
Oletettavasti suurin mahdollisuus, jonka tekoäly tarjoaa henkilökohtaiselle oppimiselle, on sen kyky tarjota oppijoille mukautuvia oppimismahdollisuuksia. Tekoälyyn perustuvat alustat voivat käyttää oppilaiden oppimismalleja, vahvuuksia ja heikkouksia tarjotakseen räätälöityä, sopivaa sisältöä ja harjoituksia. Tekoälyn ohjaamien mukautuvien oppimisohjelmien käyttäneet opiskelijat saivat 62%:n kasvun kokeiden tuloksissaan.
Sopivan nopeuden ja monimutkaisuuden soveltamisen avulla tekoäly voi helpottaa ymmärtämistä mahdollistaen yksilöllistetyn opetusprosessin, joka on optimoitu auttamaan oppilasta saavuttamaan oppimistavoitteet.
2. Kohdennetut interventiot
AI-pohjaiset opetusvälineet mahdollistavat opettajille tiettyjen akateemisten vaikeuksien omaavien opiskelijoiden tunnistamisen ja tukemisen. AI-järjestelmien avulla opiskelijan menestyksen ja käyttäytymistietojen arviointi mahdollistaa alueiden tunnistamisen, joilla opiskelija saattaa kohdata vaikeuksia. Lisäksi ne tarjoavat proaktiivisesti lisätukea, kuten harjoitustehtäviä, korjausmateriaaleja tai yksilöllistä ohjausta.
Tämä tukimuoto, joka on suunnattu erityisesti opiskelijoille, parantaa heidän kykyään edistyä ja saavuttaa tarvittava taito- ja tiedon taso.
3. Kognitiiviset tutorointijärjestelmät
AI-teknologiaan perustuvat kognitiiviset tutorointijärjestelmät voisivat muuttaa merkittävästi oppijoiden akateemista ohjausta. Nämä järjestelmät voivat itse asiassa mahdollistaa virtuaalisen vuorovaikutuksen oppilaan ja tutorin välillä antamalla heille vuorovaikutteisia ongelmanratkaisutehtäviä ja sopeutumalla heidän vastauksiinsa. Ne tarjoavat yksilöllistä ohjausta reaaliajassa tällä tavoin.
Käyttämällä opetusmenetelmiä, kognitiiviset tutorointijärjestelmät voivat tarjota personoitua apua, mikä johtaa syvälliseen ymmärtämiseen ja kriittisten ajattelutaitojen kehittymiseen.
4. Ennustava analytiikka
AI voi hyödyntää ennustavaa analytiikkaa arvioidakseen opiskelijoiden suoritusta ja ennustamaan etukäteen ongelma-alueita. AI-järjestelmät pystyvät ennustamaan tulevia akateemisia ongelmia ja mahdollista tukitarvetta tarkastelemalla aiempaa suoritusta, osallistumistasoja, ympäristötekijöitä ja muita tietopisteitä.
Opettajat voivat saada tietoa perustuen dataan ja estää takaiskut kohdennetulla tuella ennen niiden tapahtumista.
5. Dynaaminen sisällön tarjoaminen
AI voi auttaa luomaan koulutussisältöä, joka on personoitu jokaiselle yksittäiselle opiskelijalle, ja joka voidaan räätälöidä opiskelijan oppimisen edistymisen ja persoonallisuuden mukaan reaaliajassa. AI:n avulla toteutetut oppimisjärjestelmät voivat esittää sisältöä eri muodoissa, kuten videoina, vuorovaikutteisina simulointeina tai tekstimuotoisina materiaaleina.
AI voi myös ehdottaa lisämateriaaleja ja täydentäviä aktiviteetteja, jotka vastaavat opiskelijan kiinnostuksen kohteita sekä oppimiskäyrää.
6. Parannettu saavutettavuus
Koulutuksen tulisi olla kaikkien opiskelijoiden saavutettavissa tasapuolisesti, eikä tätä tulisi unohtaa. AI voi ylittää koulutukseen liittyvät esteet ja tarjota yksilöllisen kokemuksen erityyppisille oppimisvaikeuksista kärsiville opiskelijoille. AI voi antaa lisätukea vammaisille opiskelijoille käyttämällä tekstistä puheeksi -ominaisuutta ja luonnollista kielenkäsittelyä.
Asettamalla koulutuksen järjestelmän ja opiskelijan väliseksi vuoropuheluksi, AI voi tarjota työkalut, jotka auttavat opiskelijaa oppimaan helpommin. Lisäksi AI pystyy vastaamaan kaikkien tarpeisiin, koska se pystyy mukauttamaan sisältöä yksilöllisten saavutettavuusvaatimusten mukaan.
Todelliset sovellukset
Moneet yritykset ja oppilaitokset ovat jo käyttäneet tekoälyä tuodakseen personoidun oppimisen opiskelijoille. Esimerkiksi Knewton ja DreamBox ovat luoneet tekoälyyn perustuvia älykkäitä oppimisjärjestelmiä, jotka tarjoavat opiskelijoille mukautuvia oppimiskokemuksia.
Knewton
Knewton käyttää tekoälyteknologiaa tehdäkseen oppimisesta hauskempaa ja helpompaa. Se toimii digitaalisena opettajana, joka pystyy selvittämään, millainen osa-alue on kullekin opiskelijalle hyvä. Tämä ominaisuus auttaa opiskelijoita tekemään omia personoituja opintosuunnitelmia saadakseen kaiken irti koulutuksestaan. Se tarjoaa kursseja eri aiheista ja auttaa opiskelijoita pysymään keskittyneinä ja motivoituneina.
DreamBox
DreamBox hyödyntää tekoälyyn perustuvia järjestelmiä analysoimalla opiskelijoiden suoritusta ja näkymiä ja antamalla sen perusteella personoituja suosituksia oppimateriaaleista ja -toiminnoista. Nämä alustat, jotka pyrkivät aina vastaamaan tiettyjen opiskelijoiden koulutusstandardeja, ovat personoidumpia ja tehokkaampia.
Tulevaisuus tekoälyllä toteutetussa personoidussa oppimisessa
Ottaen huomioon tekoälyteknologian jatkuvan käytön kasvun, yksilölliseen oppimiseen perustuva tekoälyn tulevaisuus avaa lukuisia mahdollisuuksia. Yhdysvalloissa lähes 60% K–12-koulutuksen opettajista on käyttänyt yksilöllistä oppimista.
Tekoäly ja ennakoiva analytiikka
Natural language processingin (kielimallit), tekoälypalveluiden ja ennakoivan analytiikan viimeaikaisten kehitysten perusteella tekoälyteknologia pystyy tarjoamaan entistä räätälöidympiä ja älykkäämpiä oppimisympäristöjä.
Tekoälytekniikat pystyvät automaattisesti tunnistamaan datan joukosta ne ominaisuudet tai muuttujat, jotka ovat eniten ennustavia lopputuloksen kannalta. Ominaisuuksien suunnittelu auttaa parantamaan ennustemallien tarkkuutta keskittymällä olennaisimpaan tietoon.
Personoitu palaute
Personoitu palaute voi olla äärimmäisen hyödyllistä opiskelijoiden menestyksen kannalta. Siksi se on tärkeä tekijä otettavaksi huomioon. Tekoäly voi olla erittäin hyödyllinen työkalu, joka tarjoaa räätälöityä palautetta opiskelijoille, mahdollistaen heidän ymmärtää vahvuutensa ja käsiteltävät asiat. Tekoälyllä tehostetut chatbotit tarjoavat opiskelijoille personoitua ohjausta 91% tarkkuudella.
“Natural language processing” ja sentimenttianalyysi, jotka kuuluvat tekoälyyn, pystyvät arvioimaan opiskelijoiden kirjallisia kommentteja samalla antaen heille vinkkejä ja relevanttia palautetta heidän työstään. Opiskelijat voivat käyttää tätä yksilöllistä palautetta tunnistaakseen virheensä, tehdäkseen tarvittavat parannukset ja vahvistaakseen oppimistaan.
Personoidun opetussuunnitelman suunnittelu
Tekoälyyn perustuvat oppimistyökalut voivat auttaa luomaan kurssisuunnitelmia, jotka kohdistuvat opiskelijoiden kiinnostuksen kohteisiin, tavoitteisiin ja oppimistarkoituksiin. Koneoppimistekniikoita käytetään opiskelijoiden henkilökohtaisten oppimispreferenssien ja kykyjen tunnistamiseen, ja siten tekoälyjärjestelmät voivat tarjota heille vastaavia oppimateriaaleja, projekteja tai kokemuksia, jotka vastaavat heidän tavoitteitaan.
Luonnollisen kielen käsittelyyn kykenevät tekoälytyökalut voivat analysoida ja tulkita tekstidataa, kuten oppikirjoja ja luentomuistiinpanoja, jotta voidaan erottaa keskeiset käsitteet, tiivistää sisältöä sekä luoda opiskelua tukevia materiaaleja, kuten muistikortteja tai käsitekarttoja. Tämä parantaa opiskelijoiden ymmärrystä ja tiedon säilyttämistä kurssimateriaalista.
Räätälöity oppiminen
Tekoäly voi myös generoida räätälöityä oppimista perinteisillä sisällöillä sekä sosiaalisella ja emotionaalisella oppimisella. Se voi tutkia opiskelijoiden indikaattoreita, tunneviestejä ja käyttäytymismalleja.
Tekoäly tunnistaa myös opiskelijoiden sosioemotionaaliset tarpeet, ja näin opettajat voivat edistää kokonaisvaltaisempaa ja henkilökohtaista oppimista. Tällä voi olla suuri vaikutus siihen, kuinka tukemiseen ja kokonaisvaltaiseen kehitykseen opiskelijat kokevat saavansa.
Haasteet ja huomioitavaa
Vaikka tekoälyllä on potentiaalia oppimisen tueksi, on tärkeää ottaa huomioon tärkeitä kysymyksiä ja huolenaiheita.
1. Henkilötietojen väärinkäyttö
Opiskelijatietojen moraalinen käyttö tekoälyyn perustuvissa räätälöidyissä oppimisjärjestelmissä on yksi keskeisimmistä kysymyksistä. Koska tekoäly tarvitsee paljon dataa yksilöllisten suositusten tarjoamiseksi, on olemassa mahdollisuus henkilötietojen väärinkäyttöön tai loukkaamiseen.
Opettajien ja lainsäätäjien on harkittava huolellisesti opiskelijatietojen keräämisen ja arvioinnin eettisiä seurauksia, ja heidän on myös varmistettava, että oikeat lait ja suojatoimenpiteet ovat olemassa opiskelijoiden oikeuksien ja yksityisyyden säilyttämiseksi.
2. Digitaalinen kuilu
Tekoälyyn perustuvaan räätälöityyn oppimiseen on myös tarpeen ratkaista digitaalinen kuilu. Jotkut opiskelijoista saattavat olla vailla tietokoneita ja riittävän nopeaa internetyhteyttä, ja ongelma voi kasvaa, jos emme tee mitään sen korjaamiseksi.
On tärkeää varmistaa, että kaikki opiskelijat hyötyvät samalla tasolla tekoälystä, tarjoamalla infrastruktuuria ja resursseja, jotka helpottavat heidän mahdollisuuksiaan käyttää tekoälytyökaluja oman opetuksensa personointiin.
3. Algoritmien vinouma
Toinen vaikeus liittyy algoritmisten vinoumien mahdollisuuteen tekoälyyn perustuvissa räätälöidyissä oppimisjärjestelmissä. Riittämätön suunnittelu ja koulutus voivat tahattomasti vahvistaa olemassa olevia ennakkoluuloja ja koulutuksellisia eroja.
Opettajien ja kehittäjien on oltava valppaina tunnistamaan ja vähentämään algoritmisiin vinoumiin liittyviä riskejä, jotta tekoälyyn perustuva räätälöity oppiminen on oikeudenmukaista ja kaikille oppilaille avointa.
Päätelmä
Annettaessa opettajille vahvat työkalut opetuksen räätälöimiseen jokaisen opiskelijan yksilöllisiin tarpeisiin, tekoäly voi mullistaa räätälöidyn oppimisen alan ja tuoda mukanaan uusia muutoksia koulutusmaailmaan.
Se voi parantaa personoitujen oppimiskokemusten tehokkuutta. Tehokkaan verkkokurssin luomista suunnittelevien on annettava etusija personoidulle oppimiselle.
