Поговоримо, як урізноманітнити освітній процес за допомогою інноваційних технологі
Штучний інтелект трансформує освіту, пропонуючи інноваційні методи персоналізації навчання та покращення результатів учнів. Завдяки адаптивним навчальним матеріалам, розробленим на основі ШІ, освітяни можуть створювати динамічні та гнучкі навчальні середовища, які відповідатимуть індивідуальним потребам, стилю та темпу навчання кожного здобувача освіти. Тож ми підготували декілька порад, які допоможуть вдосконалити освітній процес навчання та зробити його більш захопливим і результативним.
Оцініть поточні потреби та можливості
Проведіть аудит поточних навчальних матеріалів і методів навчання та визначте, які з них є ефективними, а які потребують вдосконалення. Як це зробити? Зовсім нескладно! Наприклад, можна попросити учнів і батьків (залежно від віку здобувачів освіти) надати відгуки щодо педагогічного інструментарію, який їм подобається найбільше, а який здається їм нецікавим і нудним. Далі, щоби знайти оптимальний ресурс, який задовольняє ваші потреби та відповідає вашим цілям, дослідіть та протестуйте декілька доступних ресурсів ШІ. Під час аналізу візьміть до уваги такі фактори, як простота та зручність використання, вартість, масштабованість та безпека.
Визначте цілі навчання
Цей етап є ключовим для розробки маршрутів навчання, які ведуть до успіху. Адже саме він дозволяє зібрати та проаналізувати велику базу даних, вибрати найбільш коректні алгоритми ШІ, що допоможе відстежувати прогрес та реально оцінювати результати цього експерименту. Ось кілька порад щодо визначення цілей навчання:
• Будьте конкретні. Чим лаконічніше ваша мета, тим ефективніше ви зможете її виміряти та досягти. І тут є певний секрет! Під час визначення цілей використовуйте дієслова, адже вони мають описувати результат того, що школярі зможуть робити після завершення навчання. Уникайте загальних формулювань таких як «я хочу, щоб мої учні добре знали математику» або «мої учні мають знати все про російсько-українську війну». Натомість їх краще сформулювати таким чином відповідно: «учні мають навчитись розв'язувати рівняння з двома невідомими» та «учні можуть проаналізувати причини та наслідки російського вторгнення на територію України».
• Чітко визначте знання та навички, які мають опанувати учні. Це допоможе вибрати відповідні дані та алгоритми ШІ. Наприклад, якщо ви хочете, щоби школярі покращили свої навички читання, вам знадобиться інформація про їхню швидкість читання, розуміння прочитаного та їхній словниковий запас.
• Розбийте цілі навчання на менші, вимірювані кроки. Це дозволить вам відстежувати прогрес учнів та адаптувати навчання відповідно до їхніх потреб.
• Враховуйте різні стилі навчання та когнітивні здібності учнів. Адаптивні навчальні матеріали мають пропонувати різноманітні формати подання інформації, щоб охопити всі особливості сприйняття інформації школярів. Тож для учнів-візуалів використовуйте графіки, діаграми, зображення та відео, для школярів, які краще сприймають інформацію на слух, - подкасти, аудіолекції та групові дискусії, а для кінестетичних учнів - симуляції, рольові ігри та практичні заняття.
Зберіть та обробіть дані про навчання
Дані про навчання дозволяють алгоритмам ШІ розуміти потреби учнів, їхні сильні та слабкі сторони та відстежувати прогрес. Це дає змогу їм пропонувати адаптивні завдання та персоналізовані рекомендації й надавати зворотний зв'язок. Ось декілька джерел даних про навчання, які дозволять отримати комплексне уявлення про те, як кожен учень навчається:
• тематичне та поточне оцінювання. Традиційні тести, есе, контрольні роботи тощо можуть надати інформацію про знання та навички учнів у межах певної теми та ідентифікувати школярів, які потребують додаткової підтримки;
• виконання завдань. Завдання, які виконують учні на навчальних платформах або у традиційний спосіб, можуть генерувати дані про їхню продуктивність, стратегії навчання та час, витрачений на виконання завдань;
• взаємодія з навчальними онлайн-платформами. Ці ресурси можуть відстежувати, як учні взаємодіють з навчальним матеріалом, наприклад, які сторінки вони переглядають, скільки часу вони проводять на кожній з них та які завдання вони виконують. Ці дані можуть бути використані для додаткової підтримки та вибору контенту, який їм цікавий;
• відгуки вчителів. Цей підхід дозволить зібрати цінну інформацію щодо сильних і слабких сторін учнів, визначити їхні потреби в навчанні й створити об'єктивну картину успішності;
• самооцінка учнів. Школярі також можуть надати інформацію про власне навчання, наприклад, про те, як вони себе почувають, коли навчаються, та які теми їм подобаються чи викликають труднощі. Ця інформація може бути корисною для розуміння мотивації учнів та їхнього ставлення до навчання.
Крім того, важливо захищати конфіденційність даних про навчання. Така інформація має бути захищеною від несанкціонованого доступу, використання та розкриття.
Виберіть алгоритми ШІ залежно від цілей навчання та доступних даних
Алгоритми ШІ - це математичні правила та інструкції, які дають комп'ютерам можливість вчитися, аналізувати дані та приймати рішення, подібно до того, як це роблять люди. Існує безліч алгоритмів, які можна ефективно впроваджувати в освітній процес, наприклад:
Алгоритми класифікації. Вони дозволяють:
• прогнозувати успішність учнів та визначати ймовірність того, чи зможуть вони правильно виконати завдання або тест;
• автоматично оцінювати відповіді на тести з множинним вибором, завдань типу «правда/хибність» та інших завдань, де є чіткі правильні та неправильні відповіді;
• персоналізувати навчальні матеріали для кожного учня, рекомендуючи їм контент, який відповідає їхньому рівню знань та інтересам.
Алгоритми кластеризації. За їхньою допомогою можна:
• об'єднувати учнів у групи згідно з їхніми потребами, навчальними стилями, знаннями або інтересами. Це дозволить створювати більш цілеспрямовані навчальні плани та організовувати ефективну групову роботу;
• виявляти закономірності у великих обсягах даних про навчання, таких як результати тестів, участь на заняттях та відгуки учнів;
• виявляти учнів, які ризикують відстати. Це допоможе вчасно втрутитись та надати їм необхідну підтримку.
Системи на основі правил. Ці алгоритми дозволяють:
• створювати персоналізовані навчальні плани, що визначають, які навчальні матеріали та завдання підходять для учня з його рівнем знань, навичок та інтересів;
• надавати автоматизований зворотній зв'язок учням щодо виконаних ними робіт, пропонуючи поради щодо того, як їх покращити;
• створювати адаптивні навчальні середовища, які автоматично регулюють складність завдань або надають додаткову підтримку учням, які відчувають труднощі.
Алгоритми глибокого навчання. Їх можна використовувати для таких цілей:
• розпізнавання емоцій учнів під час навчання, що допоможе краще зрозуміти їхні потреби та забезпечити їм більш емоційно підтримуюче середовище;
• персоналізація навчання. Ці алгоритми адаптують навчальні матеріали та завдання до індивідуальних потреб та стилю навчання учнів;
• автоматизоване створення навчальних матеріалів (тести, вікторини та навчальні посібники).
Коментарі
Додати коментар