Bitwa: Kto stworzy lepszy kurs – pedagog z siecią neuronową czy bez niej?

Spis treści:

• Na czym polegał eksperyment
• Jak oceniano opracowanie celów edukacyjnych
• Jak oceniano strategię nauczania
• Jak oceniano plan kursu
• Wnioski autora

Na czym polegał eksperyment

W eksperymencie przeprowadzonym przez Philippę Hardman wzięło udział troje uczestników. Badanie koncentrowało się na analizie ich zachowań i interakcji w różnych sytuacjach. Celem eksperymentu była identyfikacja czynników wpływających na podejmowanie decyzji i interakcje społeczne. Uczestnicy wykonywali serię zadań, które pozwalały im ocenić swoje reakcje i strategie w różnych sytuacjach. Wyniki tego eksperymentu mogą dostarczyć cennych informacji na temat psychologii dynamiki grupy i zachowań indywidualnych.

• Dwóch doświadczonych projektantów instrukcji, z których jeden samodzielnie wykonał wszystkie zadania w trakcie eksperymentu, podczas gdy drugi użył narzędzi opartych na generatywnych sieciach neuronowych (ChatGPT 4o i Consensus GPT);
• Osoba bez doświadczenia w projektowaniu instrukcji — ona również skorzystała z pomocy ChatGPT 4o i Consensus GPT.

Należy zauważyć, że autor eksperymentu nie precyzuje, jakie doświadczenie mieli uczestnicy, jak długo pracują w zawodzie, ani czy profesjonalizm obu doświadczonych projektantów instrukcji można uznać za równy. Te aspekty mogą znacząco wpłynąć na wyniki badania i dać pełniejszy obraz jego trafności.

Wszyscy uczestnicy badania Philippy Hardman otrzymali trzy identyczne zadania.

• napisać cele edukacyjne kursu online;
• wybrać strategię nauczania dla kursu;
• opracować ogólny plan kursu (tj. opisać, jakie moduły będzie zawierał).

Kurs został zaprojektowany, aby zapewnić przedsiębiorcom i marketerom praktyczne umiejętności i strategie potrzebne do skutecznej sprzedaży i rozwoju innowacyjnych produktów i usług w szybko zmieniającym się otoczeniu rynkowym. Uczestnicy kursu otrzymają narzędzia, które pomogą im dostosować się do nowych trendów i poprawić konkurencyjność ich ofert.

Uczestnicy eksperymentu zademonstrowali swoje umiejętności rozwiązywania problemów, a wyniki zostały ocenione przez subskrybentów Philippy Hardman na platformach Substack i LinkedIn. Philippa przedstawiła wyniki anonimowo, co pozwoliło subskrybentom odgadnąć, który z uczestników wykonał zadania: doświadczony projektant materiałów dydaktycznych czy nowicjusz, który wykorzystał sieci neuronowe, czy działał samodzielnie. Według autora eksperymentu w badaniu wzięło udział około 200 projektantów materiałów dydaktycznych, ale nie podano dokładnych danych.

W wyniku anonimowej oceny wszystkich trzech zadań, uczestnicy zajęli te same miejsca.

• Według subskrybentów, doświadczony projektant edukacyjny, który korzystał z sieci neuronowych, uzyskał najlepsze wyniki;
• Nowicjusz, który wykonał zadania, korzystając z sieci neuronowych, zajął drugie miejsce;
• Doświadczony projektant edukacyjny, który pracował samodzielnie, bez pomocy sieci neuronowych, zajął trzecie miejsce, co oznacza, że ​​jego wynik został oceniony gorzej niż wyniki pozostałych (nawet nowicjusza).

Eksperyment ujawnił interesujące stereotypy, które rozwinęły się wśród twórców programów edukacyjnych wykorzystujących sieci neuronowe. Projektanci dydaktyczni często niedoceniają potencjału sieci neuronowych, wykazując wobec nich nieufność, co przypomina postawę uczniów wobec nowych technologii. Jednocześnie mają tendencję do przeceniania ludzkich możliwości. Przyjrzyjmy się bliżej temu zjawisku.

Jak oceniano opracowanie celów nauczania?

Doświadczony projektant materiałów dydaktycznych i nowicjusz wykorzystujący sieci neuronowe z powodzeniem sformułowali cele kursu. 70% respondentów, którzy śledzili badania Philippy Hardman, oceniło wyniki pracy projektanta materiałów dydaktycznych jako dobre lub bardzo dobre, a 30% jako doskonałe. Cele kursu były praktyczne i miały zastosowanie w życiu codziennym, a także szczegółowo opisane, co przyczynia się do lepszego zrozumienia i przyswojenia materiałów.

Cele sformułowane przez nowicjusza wykorzystującego sieci neuronowe otrzymały pozytywne oceny od respondentów: 60% uczestników stwierdziło, że zostały napisane dobrze lub bardzo dobrze. Siła przekonywania i jakość tych celów stwarzały wrażenie, że zostały opracowane przez doświadczonego specjalistę ds. edukacji. Co więcej, wyznaczone cele były praktyczne i wystarczająco szczegółowe, co potwierdza skuteczność wykorzystania technologii sieci neuronowych w procesie wyznaczania celów.

Cele przedstawione przez doświadczonego projektanta materiałów dydaktycznych, który nie korzystał z sieci neuronowych, zostały ocenione przez większość subskrybentów jako niewystarczająco jasne. Po pierwsze, ich liczba była niewielka – tylko trzy cele, podczas gdy ich doświadczony kolega, korzystający z sieci neuronowych, sformułował ich dwanaście, a nowicjusz – osiemnaście. Po drugie, cele te nie zawierały mierzalnych ani praktycznych rezultatów. Na przykład sugerowały, że studenci „nauczą się” i „zrozumieją” materiał, a także „zdobędą wiedzę” z kursu. Co ciekawe, subskrybenci Philippy sugerowali, że cele te zostały stworzone przez sztuczną inteligencję, a nie przez profesjonalistę. Podkreśla to wagę jasnego formułowania celów w procesie edukacyjnym, ponieważ muszą być one zrozumiałe i osiągalne dla studentów.

Według badania 64% uczestników wyraziło opinię, że przedstawione cele zostały sformułowane przez nowicjusza, który korzysta ze sztucznej inteligencji. Wskazuje to, że większość projektantów materiałów dydaktycznych jest nadal przekonana, że ​​wysokiej jakości treści edukacyjne zależą od zaangażowania doświadczonego specjalisty. Philippa Hardman podkreśla znaczenie czynnika ludzkiego w procesie tworzenia materiałów edukacyjnych.

Autorka eksperymentu na podstawie uzyskanych wyników wyciąga następujące wnioski:

• Ludzie mają trudności z rozgraniczeniem między pracą człowieka a sztuczną inteligencją, a ich poglądy na temat możliwości i ograniczeń tej drugiej są często błędne.
• Respondenci mieli dość istotne różnice w opiniach na temat tego, jak ogólnie definiować i formułować cele edukacyjne.

Analizując pracę z sieciami neuronowymi, można zwrócić uwagę na ważny aspekt związany z podejściem do formułowania poleceń. Początkujący często komunikują się z siecią neuronową tak, jakby była człowiekiem, podczas gdy doświadczeni projektanci stosują bardziej ustrukturyzowane instrukcje, co prowadzi do lepszych rezultatów. Potwierdza to, że praca z sieciami neuronowymi wymaga pewnych umiejętności, a różni użytkownicy mogą osiągać różne rezultaty, nawet korzystając z tego samego modelu. Jeśli próbowałeś zintegrować sieć neuronową ze swoją pracą i nie byłeś zadowolony z rezultatów, nie oznacza to, że technologia ma ograniczenia. Zamiast tego powinieneś poświęcić trochę czasu na ćwiczenie tworzenia skutecznych podpowiedzi. Doświadczenie i szkolenie w tym obszarze mogą znacząco poprawić interakcję z siecią neuronową i odblokować jej potencjał dla Twoich potrzeb.

Przerobiony tekst:

Przejrzyj dodatkowe materiały:

Przykłady żądań w ChatGPT dla nauczycieli

Nauczyciele mogą korzystać z ChatGPT, aby sprostać różnorodnym wyzwaniom związanym z nauką i rozwojem uczniów. Oto kilka przykładowych zapytań, które pomogą im wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji w procesie edukacyjnym.

Zapytania mogą obejmować tworzenie materiałów dydaktycznych, przygotowywanie lekcji, generowanie pomysłów na projekty i otrzymywanie rekomendacji dotyczących metod nauczania. Nauczyciele mogą zadawać pytania dotyczące najlepszych praktyk nauczania, uzyskiwać porady dotyczące pracy z trudnymi uczniami i szukać inspiracji do nowych podejść do nauczania.

Mogą również korzystać z ChatGPT do tworzenia testów i zadań dostosowanych do różnych poziomów trudności lub do opracowywania interaktywnych aktywności, które pomogą zaangażować uczniów w proces nauki. Sztuczna inteligencja może podpowiadać pomysły na gry i aktywności edukacyjne, które uczynią naukę bardziej angażującą.

Ponadto nauczyciele mogą uzyskać informacje o nowoczesnych technologiach i metodach edukacyjnych, które można zintegrować z zajęciami w klasie. Zagadnienia dotyczące psychologii uczenia się i motywacji pomogą lepiej zrozumieć potrzeby uczniów i stworzyć bardziej komfortowe środowisko edukacyjne.

Korzystanie z ChatGPT w praktyce dydaktycznej nie tylko oszczędza czas, ale także przyczynia się do poprawy jakości kształcenia, pozwalając nauczycielom skupić się na indywidualnym podejściu do każdego ucznia.

Jak oceniono strategię nauczania?

W ramach strategii nauczania kursu doświadczony projektant dydaktyczny, pracujący niezależnie, zaproponował wykorzystanie standardowych wykładów i testów do samooceny wiedzy. Respondenci nie docenili jednak tego podejścia: większość uczestników ankiety uznała je za przestarzałe i nie przyczynia się do zaangażowania uczniów w proces uczenia się. W rezultacie 63% respondentów doszło do wniosku, że ta metoda jest bardziej typowa dla nowicjuszy niż dla doświadczonych projektantów dydaktycznych.

Opracowując strategię nauczania, należy pamiętać, że często przeceniamy umiejętności doświadczonych twórców programów nauczania, a niedoceniamy możliwości sztucznej inteligencji. Sztuczna inteligencja ma potencjał poprawy jakości pracy, przewyższając tradycyjne podejścia skoncentrowane na człowieku. Sytuacja ta odzwierciedla obserwowany już wcześniej błąd: w obliczu słabych wyników mamy tendencję do obwiniania sztucznej inteligencji lub braku doświadczenia, zapominając, że nawet doświadczeni specjaliści mogą czasami osiągać słabe wyniki. Philippa Hardman podkreśla wagę ponownego przemyślenia naszego postrzegania roli sztucznej inteligencji w procesach edukacyjnych.

Nowicjusz zaproponował nowoczesne podejście wykorzystujące sieci neuronowe – metodę zorientowaną na problem, opartą na studiach przypadków. To rozwiązanie spotkało się z pozytywnym odzewem respondentów. Co ciekawe, tylko 27% uczestników ankiety odgadło autora tego rozwiązania, podczas gdy 51% założyło, że zostało ono opracowane przez doświadczonego projektanta dydaktycznego, który nie korzystał z sieci neuronowych. Głównym argumentem respondentów było skojarzenie wyboru strategii z doświadczeniem ludzkim, co sugeruje, że sztuczna inteligencja go nie posiada. Ponadto zauważyli, że trafność wyboru wskazuje na to, że decyzję podjął człowiek, a nie maszyna. Podkreśla to znaczenie czynnika ludzkiego w procesie tworzenia rozwiązań edukacyjnych.

Doświadczony projektant dydaktyczny zintegrował nowoczesne metody nauczania ze swoją strategią, takie jak odwrócona klasa, studia przypadków i warsztaty z ekspertami, wykorzystując możliwości sieci neuronowych. Wyniki ankiety pokazały, że 62% uczestników oceniło to podejście jako dobre lub bardzo dobre, a 33% jako doskonałe. Respondenci słusznie założyli, że opracowanie było dziełem doświadczonego specjalisty, który pracował z sieciami neuronowymi, ponieważ tylko profesjonalista potrafi skutecznie łączyć różne metody i dostosowywać je do potrzeb edukacyjnych. Odniesienia badawcze i logiczna struktura odpowiedzi również potwierdziły wysoki poziom wiedzy autora.

Philippa Hardman wyciągnęła następujące wnioski z drugiego eksperymentu. Wyniki badania potwierdzają znaczenie czynników wpływających na zachowanie uczestników. Eksperyment wykazał, że pewne warunki mogą znacząco zmienić wyniki, podkreślając potrzebę starannej analizy danych. Hardman zauważyła również, że interakcja między zmiennymi odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu ostatecznych wniosków. Wyniki te otwierają nowe możliwości dalszych badań w tej dziedzinie.

• Sieci neuronowe mogą być cennym wsparciem dla twórców rozwiązań edukacyjnych. Co więcej, sztuczna inteligencja częściowo wyrównuje doświadczenia nowicjusza i profesjonalisty – ponieważ w eksperymencie projektant materiałów dydaktycznych i osoba niezwiązana z tworzeniem kursów generalnie wykonali świetną robotę.
• Jednocześnie sami projektanci materiałów dydaktycznych wciąż nie wierzą w możliwości sztucznej inteligencji i mają o niej gorsze zdanie niż w rzeczywistości: w końcu w tym eksperymencie respondenci przypisywali słabe wyniki sieciom neuronowym, podczas gdy w rzeczywistości tak nie było.

Czytaj także:

Wydarzenia edukacyjne: 10 popularnych formatów

Wydarzenia edukacyjne odgrywają ważną rolę w procesie edukacyjnym, oferując różnorodne formaty efektywnej nauki. Przyjrzyjmy się dziesięciu typowym formatom wykorzystywanym w rozwoju zawodowym i dzieleniu się wiedzą. Formaty te są odpowiednie dla różnych grup odbiorców i mogą być wykorzystywane zarówno w środowisku akademickim, jak i w szkoleniach korporacyjnych. Kluczowe formaty obejmują wykłady, seminaria, szkolenia, webinaria, kursy mistrzowskie, sympozja, konferencje, kursy, staże i zajęcia praktyczne. Każdy z nich ma swoje własne cechy i zalety, pozwalając mu sprostać potrzebom uczestników i osiągnąć założone cele. Wybór odpowiedniego formatu zależy od celów, tematu i grupy docelowej wydarzenia. Właściwe podejście do organizacji wydarzeń edukacyjnych zapewnia głębsze przyswajanie wiedzy i rozwój niezbędnych umiejętności.

Ocena planu kursu

Doświadczony projektant szkoleń, który nie korzystał z sieci neuronowych, pomyślnie ukończył plan kursu. Respondenci ocenili swoją pracę jako dobrą. Plan obejmował cztery moduły, które zostały przedstawione krótko i bez jasnych, mierzalnych celów. Połowa uczestników ankiety była w stanie zidentyfikować plan jako pracę projektanta szkoleń, który nie korzystał z sieci neuronowych. Może to wskazywać, że różnice w szczegółowości i objętości tekstu pomagają odróżnić pracę ludzką od tej generowanej przez sztuczną inteligencję.

Program dla początkujących wykorzystujących sieci neuronowe okazał się znacznie bardziej kompleksowy i pouczający. Uczestnicy ankiety docenili wysoki poziom szczegółowości i skrupulatne planowanie, które stwarzało wrażenie, że w jego opracowaniu uczestniczył ekspert w danej dziedzinie. Ostatecznie 52% respondentów było w stanie odgadnąć autora programu, co, według Philippy Hardman, potwierdza zaufanie do zdolności sztucznej inteligencji nie tylko do tworzenia wysokiej jakości programów nauczania, ale także do działania jako wirtualny ekspert w wymaganej dziedzinie. Fakt ten podkreśla rosnące zainteresowanie wykorzystaniem sieci neuronowych w procesach edukacyjnych i ich potencjał w tworzeniu efektywnych kursów dla użytkowników.

Plan doświadczonego projektanta materiałów dydaktycznych, który wykorzystał sieci neuronowe, ponownie zajął pierwsze miejsce. Praca ta znacząco wyróżniała się na tle dwóch pierwszych, wykazując poprawę jakości. Plan składał się z 12 modułów, obejmujących zarówno sekcje teoretyczne, jak i praktyczne. W każdym module jasno określono cele edukacyjne, które studenci mieli osiągnąć. Metodycy wysoko ocenili tę pracę, a zdecydowana większość poprawnie wskazała autora. Zauważyli, że plan został prawdopodobnie stworzony przez człowieka, ponieważ został starannie opracowany i odzwierciedlał wiedzę specjalistyczną. Oceniono to zarówno na podstawie treści, jak i określonych celów edukacyjnych. Jednak projekt dokumentu podkreślał wykorzystanie sieci neuronowych, podkreślając synergię między doświadczeniem człowieka a nowoczesną technologią.

Trzeci eksperyment wykazał, że metodolodzy dostrzegają pewne zalety wykorzystania sztucznej inteligencji.

• może ona pełnić rolę eksperta w danej dziedzinie;
• służy jako dobre narzędzie do pracy z tekstem (co pozwala na wysokiej jakości „opakowanie” pomysłów i opracowań doświadczonego projektanta materiałów dydaktycznych);
• pozwala na szybsze ukończenie pewnej części pracy.

W procesie tworzenia gotowego produktu dla projektantów materiałów dydaktycznych ważne było dostrzeżenie aspektu ludzkiego. Zwracali uwagę na sposób opracowania planu, a także oceniali, czy zawiera on „ślad” człowieka, czy maszyny.

Wnioski od autorki eksperymentu

Według Philippy Hardman przyszłość projektowania materiałów dydaktycznych będzie w dużej mierze zależeć od symbiotycznej relacji między ludźmi a sztuczną inteligencją. Podobnie jak w przypadku innych zastosowań sztucznej inteligencji (AI), charakterystyka tych relacji będzie się różnić w zależności od profilu i potrzeb użytkownika. Projektowanie dydaktyczne będzie dostosowywać się do nowych technologii, umożliwiając bardziej efektywne i spersonalizowane procesy edukacyjne. Dla doświadczonych projektantów dydaktycznych generatywne sieci neuronowe są cennym narzędziem. Wykazują się one wysoką skutecznością, gdy profesjonalista precyzyjnie określi, co należy stworzyć i jak to zrobić. Jednak osiągnięcie najlepszych rezultatów wymaga dwóch kluczowych aspektów: dogłębnego zrozumienia projektowania dydaktycznego oraz znajomości zasad działania sieci neuronowych. Ważne jest, aby umieć formułować prawidłowe podpowiedzi i skutecznie współdziałać z siecią neuronową, aby zmaksymalizować jej potencjał w procesie projektowania.

Sieć neuronowa może być użytecznym narzędziem dla początkujących w projektowaniu dydaktycznym, pomagając przyspieszyć zadania, z którymi nowicjusze mają trudności, takie jak formułowanie celów nauczania. Philippa Hardman przyznaje, że sieć neuronowa nie może zastąpić prawdziwego eksperta w projektowaniu dydaktycznym. Jednak, jak pokazują eksperymenty, może ona zapewnić użyteczne wsparcie, czyniąc ją cennym zasobem do szkoleń i rozwoju w tej dziedzinie.

Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie profesjonalizacji projektowania dydaktycznego. Automatyzuje kluczowe aspekty naszej pracy, takie jak generowanie treści, i podkreśla znaczenie dogłębnej wiedzy specjalistycznej. W ten sposób sztuczna inteligencja przyczynia się do poziomu osiągnięć, do którego dążymy od lat, pozwalając nam skupić się na doskonaleniu i ostatecznym wpływie naszej pracy. Philippa Hardman zauważa, że ​​takie podejście otwiera nowe możliwości dla nauczycieli, pozwalając im efektywniej wykorzystywać swoje umiejętności i wiedzę.

Ciekawie jest rozważyć sytuację, w której doświadczony projektant dydaktyczny, pracujący bez sieci neuronowych, przegrał w eksperymencie nawet z nowicjuszem. Philip Hardman nie komentuje tego faktu, ale można wyciągnąć kilka wniosków. Po pierwsze, doświadczenie nie zawsze gwarantuje profesjonalizm; po drugie, doświadczeni specjaliści mogą mieć nawykowe stereotypy i schematyczne podejścia, które utrudniają im znalezienie optymalnych rozwiązań. Eksperyment dotyczący opracowania strategii nauczania wyraźnie to potwierdził. Po trzecie, przypadek ten podkreśla potrzebę unikania przeceniania ludzkich umiejętności i profesjonalizmu, tak jak niedocenia się potencjału sieci neuronowych. Technologie te mogą znacząco poszerzyć możliwości w sferze edukacyjnej i zaoferować innowacyjne podejścia.