عالی! این 4 روشی که هوش مصنوعی می تواند به دانش آموزان کمک کند را بررسی کنید

از آنجایی که سیستم های هوش مصنوعی نقش فزاینده ای در زندگی روزمره ایفا می کنند، دنیای آموزش را نیز تغییر می دهند.

ChatGPT OpenAI، Bing مایکروسافت و Bard Google با خطرات و فرصت‌هایی همراه هستند.

من یک معلم و محقق سوادآموزی هستم و در اینجا چهار راه وجود دارد که معتقدم می توان از این نوع سیستم ها برای کمک به یادگیری دانش آموزان استفاده کرد.

یادگیری متمایز

معلمان برای تعیین اهداف یادگیری برای همه دانش آموزان در یک کلاس و تطبیق آموزش با نیازهای خاص دانش آموزان آموزش دیده اند.

اما با 20 دانش آموز یا بیشتر در یک کلاس درس، درس های کاملاً شخصی سازی شده همیشه واقع بینانه نیستند. هرکسی متفاوت یاد می گیرد.

یک سیستم هوش مصنوعی می تواند نحوه انجام یک کار خاص، مدت زمان آن و موفقیت آنها را نظارت کند.

اگر دانش آموز مشکل دارد، سیستم می تواند کمک کند. اگر دانش‌آموز به خوبی کار کند، سیستم می‌تواند وظایف دشوارتری را برای چالش‌برانگیز نگه داشتن فعالیت ارائه دهد.

این نوع بازخورد بلادرنگ اغلب برای یک معلم یا مدرسه برای یک دانش آموز تنها دشوار است، چه رسد به کل کلاس یا دانشگاه.

ثابت شده است که ابزارهای یادگیری تطبیقی ​​هوش مصنوعی به سرعت و به صورت پویا تغییراتی را در محیط یادگیری، محتوا و وظایف ایجاد می‌کنند تا به افراد کمک کند بیشتر بیاموزند و به سرعت پیشرفت کنند.

به عنوان مثال، محققان مؤسسه تعامل انسان و رایانه در دانشگاه کارنگی ملون به سیستمی آموزش دادند که چگونه یک مسئله ریاضی را حل کند.

این سیستم می‌تواند دستورالعمل‌های یک ناظر انسانی را برای درک قوانین ریاضی و تطبیق رویکرد خود با مسائلی که قبلاً ندیده است، دنبال کند.

این سیستم همچنین می‌تواند مناطقی را که باید چندین بار تلاش می‌کرد قبل از رسیدن به پاسخ صحیح شناسایی کند، آن‌ها را برای معلمان به‌عنوان مکان‌هایی که دانش‌آموزان انسانی ممکن است اشتباه کنند علامت‌گذاری کند، و روش‌هایی را که سیستم برای رسیدن به پاسخ صحیح به‌طور کارآمدتر استفاده می‌کند، برجسته کند.

کتاب های درسی هوشمند

محققان دانشگاه استنفورد در حال توسعه و آزمایش یک نمونه اولیه از یک کتاب درسی هوشمند با عنوان «پرسش» هستند. این یک برنامه iPad است که تمرکز و توجه دانش آموزان را هنگام خواندن با توجه به نحوه تعامل دانش آموزان با برنامه کنترل می کند.

متن تعاملی شامل تعاریف کلمه کلیدی است که با ضربه زدن یا کلیک کردن قابل دسترسی است و به دانش‌آموزان اجازه می‌دهد هنگام خواندن برجسته و حاشیه‌نویسی کنند.

کتاب درسی همچنین ممکن است سؤالات محتوایی و زمینه هایی را برای مطالعه آینده پیشنهاد کند که برای هر فرد سفارشی شده است.

این می تواند سطح خواندن متن را تغییر دهد و همچنین شامل تصاویر، فیلم ها و مطالب اضافی برای کمک به دانش آموزان برای درک آنچه در حال یادگیری هستند، باشد.

رتبه بندی بهبود یافته

ارزشیابی آموزشی بر این تمرکز دارد که چگونه معلم می داند که آیا دانش آموز در حال یادگیری مطالبی است که آموزش داده می شود یا خیر. ارزیابی های سنتی – انشا، تست های چند گزینه ای، سوالات کوتاه پاسخ – از یک قرن پیش تغییر چندانی نکرده است.

هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با شناسایی الگوهایی در یادگیری که ممکن است برای معلمان یا مدیران فردی آشکار نباشد، این موضوع را تغییر دهد.

به عنوان مثال، شرکت یادگیری زبان Duolingo از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای ایجاد و درجه‌بندی آزمون‌های مهارت انگلیسی برای دانشگاه‌ها، شرکت‌ها و سازمان‌های دولتی استفاده می‌کند.

آزمون‌ها با یک سری سؤالات استاندارد شروع می‌شوند، اما بر اساس نحوه عملکرد دانش‌آموز در مورد آنها، سیستم سؤالات سخت‌تر یا آسان‌تری را برای شناسایی سریع‌تر توانایی‌ها و ضعف‌های دانش‌آموز انتخاب می‌کند.

پروژه ارزیابی دیگری، Reach Every Reader، با تیمی از دانشکده تحصیلات تکمیلی هاروارد، MIT و دانشگاه ایالتی فلوریدا، در حال ایجاد بازی‌های آموزشی برای والدین است تا با کودکان خود بازی کنند و در عین حال خواندن را به آنها آموزش دهند.

برخی از بازی‌ها نقش‌آفرینی بزرگسالان و کودکان را به‌عنوان شخصیت‌هایی بر اساس سناریوهای زندگی واقعی دارند.

این بازی‌ها می‌توانند به والدین و معلمان کمک کنند تا به طور مؤثر تشخیص دهند که آیا کودکان در سطح مناسب خود مطالعه می‌کنند یا خیر و در صورت عدم مطالعه، آنها را در مسیر درست راهنمایی کنند.

آموزش شخصی

یادگیری شخصی زمانی اتفاق می افتد که علایق و اهداف دانش آموزان، یادگیری را هدایت کند.

معلم بیشتر یک تسهیل کننده است، در حالی که چه، چرا و چگونه یاد بگیریم بیشتر توسط دانش آموز دیکته می شود. سیستم های هوش مصنوعی می توانند آموزش های فردی متناسب با علایق فردی هر دانش آموز را ارائه دهند.

سیستم‌های یادگیری هوش مصنوعی تطبیقی ​​می‌توانند به سرعت تشخیص دهند که دانش‌آموز در چه مواقعی دچار مشکل است و سپس پشتیبانی بیشتر یا متفاوتی را برای کمک به موفقیت او ارائه کند.

همانطور که دانش آموز تسلط بر محتوا یا مهارت را نشان می دهد، ابزار هوش مصنوعی وظایف و مطالب چالش برانگیزتری را برای به چالش کشیدن بیشتر یادگیرنده فراهم می کند.

چت ربات ها برای پاسخ دادن به ورودی های تایپ شده یا گفتاری استفاده شده اند. بسیاری از افراد وقتی سوالی از الکسا یا سیری می پرسند با چت بات ارتباط برقرار می کنند.

در آموزش، ربات‌های چت با سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند دانش‌آموزان را با بازخورد شخصی یا کمک به موقع راهنمایی کنند.

این ربات‌های گفتگو می‌توانند به سؤالات مربوط به محتوای دوره یا ساختار پاسخ دهند. این به دانش آموزان کمک می کند تا بر یادگیری خود نظارت کنند و در عین حال آنها را با انگیزه و درگیر نگه می دارد.

مانند یک لیست پخش خودکار از توصیه‌های موسیقی یا ویدیو، یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند سؤالات ارزیابی شخصی‌سازی شده ایجاد کند، سوء تفاهم‌ها را شناسایی کند و زمینه‌های جدیدی را برای یادگیری به زبان‌آموز پیشنهاد کند.

این فناوری‌های هوش مصنوعی پتانسیل کمک به یادگیرندگان امروز و آینده را دارند.