Adaptacja modelu ADDIE do wykorzystania AI

Spis treści:

• Kluczowe aspekty modelu ADGIE
• Skuteczne projektowanie procesu edukacyjnego z wykorzystaniem modelu ADGIE
• Ewolucja roli projektanta dydaktycznego w erze sztucznej inteligencji

Z każdym dniem narzędzia sztucznej inteligencji zyskują coraz większą popularność w procesie tworzenia kursów i materiałów szkoleniowych. Jednak obecnie brakuje ujednoliconego i systematycznego podejścia do ich wykorzystania, które mogłoby pomóc zminimalizować ryzyko i zwiększyć skuteczność sieci neuronowych. Jednocześnie istnieje już szereg rozwiązań związanych z tym zagadnieniem.

Wcześniej omawialiśmy platformę GAIDE, stworzoną przez amerykańskich naukowców w celu efektywnego generowania materiałów edukacyjnych. Teraz marokańscy badacze Khadija Hilali i Meriem Chergui zaproponowali koncepcję integracji technologii sieci neuronowych bezpośrednio z ADDIE, najpopularniejszym modelem opracowywania kursów edukacyjnych.

Klasyczny model ADDIE nie uwzględnia interakcji człowieka ze sztuczną inteligencją ani możliwości indywidualizacji procesu uczenia się oferowanych przez sieci neuronowe. Po przeprowadzeniu ankiety wśród specjalistów ds. edukacji badacze opracowali własną adaptację modelu ADDIE do wykorzystania technologii sztucznej inteligencji, nazwaną ADGIE.

W tym artykule przyjrzymy się kluczowym cechom zaadaptowanego modelu.

Kluczowe aspekty modelu ADGIE

Khadijah Hilali i Meryem Chergui starały się zintegrować elementy modelu ADDIE z potencjałem sztucznej inteligencji, aby sprostać współczesnym wymaganiom specjalistów ds. edukacji. Opracowując swój model, oparli się na danych uzyskanych z ankiety przeprowadzonej wśród 90 profesjonalistów, w tym trenerów, nauczycieli i twórców programów nauczania, którzy wyrazili swoje oczekiwania i potrzeby dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji w swojej pracy.

Przeczytaj także:

Tworzenie kursów szkoleniowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji: jakie zalety i wady odkryto Na podstawie Na podstawie wyników ankiety naukowcy stworzyli model ADGIE. Nazwa modelu, podobnie jak w przypadku klasycznego modelu ADDIE, jest akronimem utworzonym z pierwszych liter jego składników. Główną różnicą w stosunku do ADDIE jest to, że ADGIE wykorzystuje etapy generacji i indywidualizacji zamiast etapów rozwoju i wdrożenia.

Efektywne projektowanie procesu edukacyjnego z wykorzystaniem modelu ADGIE

Zaktualizowany model wykorzystuje narzędzia sztucznej inteligencji, zapewniając jednocześnie nadzór ze strony człowieka.

Podobnie jak w klasycznym modelu ADDIE, na tym etapie przeprowadzana jest analiza potrzeb zarówno klienta kursu edukacyjnego, jak i całego rynku, a także przeprowadzane są badania grupy docelowej.

Zadania sztucznej inteligencji obejmują generowanie pytań, które pomogą zbadać grupę docelową kursu: poziom wiedzy studentów, ich oczekiwania wobec procesu edukacyjnego, potrzeby i zainteresowania. Następnie należy przeanalizować odpowiedzi zebrane za pomocą ankiet lub wywiadów i na podstawie uzyskanych danych stworzyć uogólnione obrazy różnych segmentów odbiorców, które w analizie produktu nazywane są zazwyczaj personami.

Do obowiązków projektanta materiałów dydaktycznych należy zapewnienie, że cechy person stworzonych przez sztuczną inteligencję odpowiadają zidentyfikowanym potrzebom edukacyjnym, a także celom i zadaniom kursu. Stworzy to solidny fundament dla kolejnych etapów rozwoju.

Na tym etapie tworzona jest podstawa kursu, ustalana jest kolejność modułów i lekcji – w istocie tworzy się swego rodzaju „szkielet” programu nauczania.

Głównym obowiązkiem projektanta dydaktycznego jest wybór wysokiej jakości, nowoczesnych i odpowiednich zasobów edukacyjnych, które będą stanowić podstawę do opracowania kursu.

Zadania sztucznej inteligencji obejmują uporządkowanie zebranych informacji – utworzenie struktury tematycznej kursu i mapy ścieżki kształcenia (SJM), opracowanie wstępnego planu lub scenariusza oraz stworzenie prototypu programu edukacyjnego.

W tradycyjnym modelu ADDIE ten etap nazywa się „Tworzenie”, ale jego istota pozostaje niezmienna – jest to proces przygotowania wszystkich zasobów edukacyjnych, z którymi będą pracować uczniowie.

Funkcje sztucznej inteligencji: po zatwierdzeniu kursu przez projektanta dydaktycznego, AI rozpoczyna tworzenie jego treści – obejmuje to wstępne wersje materiałów edukacyjnych, grafiki i diagramy, zadania i ćwiczenia, a także pytania testowe i wiele więcej.

Do obowiązków projektanta materiałów dydaktycznych należy dokładna analiza tworzonych materiałów edukacyjnych, analiza ich jakości i zgodności z wyznaczonymi celami edukacyjnymi, a także potrzebami uczniów. Na podstawie tej oceny projektant musi samodzielnie wprowadzić wszelkie niezbędne korekty.

Czwarty etap klasycznego modelu ADDIE, kiedy uczniowie rozpoczynają naukę w ramach kursu, nazywa się „Wdrożeniem”. Zaktualizowana wersja tego modelu kładzie nacisk na wykorzystanie sztucznej inteligencji do adaptacji procesu edukacyjnego.

W trakcie procesu uczenia się sztuczna inteligencja analizuje dane dotyczące zachowania uczniów i ich postępów w czasie rzeczywistym, co pozwala jej modyfikować materiały edukacyjne i ścieżki edukacyjne. Na przykład, jeśli uczeń ma trudności z ustnym wyjaśnieniem podczas wykładu wideo, sieć neuronowa może utworzyć streszczenie tekstowe. Ponadto, jeśli uczeń wyrazi zainteresowanie konkretnym podtematem, system może udostępnić dodatkowe zasoby umożliwiające pogłębioną naukę.

Do obowiązków projektanta materiałów dydaktycznych należy monitorowanie postępów i osiągnięć ucznia, a także dbanie o to, aby zmiany i porady dostarczane przez sztuczną inteligencję były rzeczywiście istotne i skuteczne. Głównym celem tych zaleceń jest przyczynienie się do osiągnięcia celów edukacyjnych uczniów.

W tradycyjnym podejściu ADDIE etap oceny jest etapem końcowym. Na tym etapie projektant dydaktyczny analizuje wyniki kursu i zbiera opinie od studentów i klienta, aby zidentyfikować obszary wymagające poprawy i wprowadzić odpowiednie zmiany. Z kolei twórcy modelu ADGIE wdrożyli metodologię, która obejmuje ocenę na każdym etapie:

• W procesie analizy projektant materiałów dydaktycznych ocenia, jak dokładnie i rzetelnie opracowano persony uczniów, a także sprawdza poprawność sformułowania potrzeb grupy docelowej i celów nauczania.
• W procesie opracowywania projektu materiałów dydaktycznych ważne jest, aby specjalista upewnił się, że organizacja programu spełnia zarówno cele edukacyjne, jak i wymagania grupy docelowej.
• W procesie opracowywania treści edukacyjnych projektant materiałów dydaktycznych monitoruje ich jakość.
• W procesie indywidualizacji nauki uczniowie analizują swoją ścieżkę edukacyjną i przedstawiają swoją ocenę.

Ewolucja roli projektanta materiałów dydaktycznych w erze sztucznej inteligencji

Philippa Hardman, była pracownik naukowy Uniwersytetu Cambridge i twórczyni systemu projektowania materiałów dydaktycznych DOMS™️, niedawno wyraziła swoją opinię na temat tego, jak sztuczna inteligencja przekształca zadania stojące przed projektantami materiałów dydaktycznych Projektanci.

Według badacza, wyniki ankiety przeprowadzonej na potrzeby ADGIE wskazują na zmianę w postrzeganiu roli projektantów i metodyków dydaktycznych w opracowywaniu programów edukacyjnych. Hardman zidentyfikował trzy kluczowe obszary tych zmian i zaproponował zalecenia dotyczące dostosowania się do nich.

Zgodnie z wynikami ankiety, większość trenerów, nauczycieli i specjalistów ds. projektowania dydaktycznego (94%) wyraziła chęć otrzymywania różnorodnych materiałów edukacyjnych od sztucznej inteligencji, w tym ćwiczeń i innych rodzajów interaktywnych treści. Jednocześnie 91% uczestników badania uważa, że ​​to ludzie powinni sprawować kontrolę nad jakością tworzonych treści. Jak zauważa Philippa Hardman, sieci neuronowe będą mogły tworzyć projekty materiałów edukacyjnych, podczas gdy ludzie będą zajmować się wyborem najlepszych opcji i ich dalszym udoskonalaniem.

Jak się przygotować:

• Doskonal swoje umiejętności w zakresie doboru materiałów, a także analizowania ich rzeczywistej dokładności, rzetelności, trafności i związku z tematem.
• Stwórz własną listę kryteriów, które pozwolą Ci oceniać treści tworzone przez sztuczną inteligencję na podstawie kluczowych parametrów.

Pomimo faktu, że 83% ankietowanych specjalistów wyraziło chęć wykorzystania wsparcia sztucznej inteligencji w opracowywaniu programów nauczania, tylko 49% z nich byłoby skłonnych zaufać sieci neuronowej w podejmowaniu decyzji dotyczących metod nauczania i praktyk pedagogicznych. Hardman podkreśla, że ​​wskazuje to na to, że odpowiedzialność za strategię nauczania nadal spoczywa na projektancie, który podejmuje ważne decyzje metodologiczne. Na podstawie określonej strategii formułuje zadania dla sztucznej inteligencji, która w tym przypadku pełni rolę wykonawcy.

Jak się przygotować:

• Ważnym zadaniem jest wzbogacanie i pogłębianie swojej wiedzy w dziedzinie edukacji, a także zgłębianie nauk pokrewnych i współczesnych teorii. Hardman twierdzi, że zrozumienie procesów, przez które przechodzą ludzie, aby się uczyć, jest najważniejszym źródłem informacji dla projektanta materiałów dydaktycznych.
• Badaj inżynierię impulsów, aby przekształcić swoje pomysły edukacyjne w jasne wskazówki dla sieci neuronowych.

Czytaj także:

Konkurencja: Kto stworzy lepszą kurs — projektant materiałów dydaktycznych wykorzystujący sieć neuronową czy w tradycyjny sposób, bez jej pomocy?

Wraz ze wzrostem poziomu automatyzacji, według Philippy Hardman, rośnie również odpowiedzialność projektanta materiałów dydaktycznych w zakresie kwestii etycznych związanych z tworzonymi przez niego systemami.

Jak się przygotować:

• Pogłębianie wiedzy w dziedzinie etyki sztucznej inteligencji obejmuje badanie, w jaki sposób algorytmy mogą odzwierciedlać uprzedzenia lub umożliwiać niewłaściwe wykorzystanie danych osobowych. Pozwoli nam to skuteczniej identyfikować i usuwać takie niedociągnięcia.
• Poprawa umiejętności analizy danych jest niezbędna, aby zapewnić, że wdrożenie sztucznej inteligencji w procesie edukacyjnym przyniesie pozytywne rezultaty dla wszystkich uczniów.

Przeczytaj również:

• Pięć umiejętności, które zmieniają pracę projektantów materiałów dydaktycznych w świetle wprowadzenia technologii sieci neuronowych.
• 8 sposobów wykorzystania sieci neuronowej Perplexity przez nauczycieli i metodyków.
• Tworząc kurs online, ChatGPT ma zarówno zalety, jak i wady.

  Do jego zalet należy możliwość generowania różnorodnych treści i dostosowywania się do różnych tematów i stylów. Model ten pozwala szybko tworzyć materiały edukacyjne, zadania i testy, co znacznie oszczędza czas programisty. Warto również zwrócić uwagę na jego zdolność do podpowiadania pomysłów na strukturę kursu i utrzymywania interakcji ze studentami, odpowiadania na ich pytania i udzielania wyjaśnień.

  Jednak ChatGPT ma również swoje ograniczenia. Na przykład, model ten może nie zawsze dokładnie rozumieć kontekst lub niuanse tematu, co może prowadzić do tworzenia treści o niższej jakości. Ponadto brak dogłębnej wiedzy w określonych obszarach może wpływać na dokładność dostarczanych informacji. Należy również pamiętać, że pomimo możliwości ułatwiania dialogu, ChatGPT nie może zastąpić kontaktu osobistego i emocjonalnej więzi między instruktorem a studentami.

  Dlatego, korzystając z ChatGPT do tworzenia kursu online, należy wziąć pod uwagę zarówno jego możliwości, jak i ograniczenia, aby jak najskuteczniej zintegrować to narzędzie z procesem edukacyjnym.

• Tworzenie kursów online z wykorzystaniem sieci neuronowych: studia przypadków
• Struktura IDEAS dla nauczania na odległość: czym jest i jak działa.
• Nadszedł czas, aby omówić kwestie etyczne w sektorze technologii edukacyjnych. Wraz z rozwojem technologii w edukacji pojawiają się nowe wyzwania i obowiązki, które wymagają uwagi. Pojawienie się innowacyjnych rozwiązań, takich jak sztuczna inteligencja i analityka danych, otwiera wiele możliwości usprawnienia procesu nauczania, ale niesie to ze sobą ryzyko związane z prywatnością, dostępem do informacji i manipulacją danymi.

  Należy zrozumieć, że technologia może zarówno wzbogacać proces edukacyjny, jak i stwarzać potencjalne zagrożenia. W związku z tym ważne jest, aby rozważyć, w jaki sposób standardy etyczne można zintegrować z praktykami technologii edukacyjnych. Omówienie tych kwestii pomoże stworzyć bezpieczniejsze i bardziej inkluzywne środowisko edukacyjne, uwzględniające interesy wszystkich interesariuszy. Potrzeba etycznego podejścia wiąże się również z odpowiedzialnością deweloperów i instytucji edukacyjnych, które muszą być przygotowane na rozważenie wpływu swoich decyzji na uczniów i nauczycieli. Ważne jest nie tylko monitorowanie zgodności z obowiązującymi standardami, ale także aktywne działanie na rzecz opracowywania nowych standardów i zasad, odzwierciedlających współczesne realia i wyzwania.

  Społeczność EdTech musi zatem otwarcie dyskutować o kwestiach etycznych, aby zapewnić, że technologia służy edukacji i nie stanie się źródłem nowych problemów.