svět

Strategie pro osobní učení ve věku AI (názor)

Jak efektivně učíme – a lidsky – v tomto věku AI?

Nové pokroky v novinách umělé inteligence tak rychlým tempem, že mnozí z nás mají potíže s udržováním kroku. Dinuka Gunaratne dala v jeho podrobný shrnutí mnoha různých nástrojů AI Článek „Carpe Careers“ Publikováno v červenci; V příštích měsících a letech se při exponenciální explozi pravděpodobně objeví více nástrojů. Jak my, jako pedagogové (nové a zavedené Ph.D) designové učební osnovy a třídy, přičemž tyto nové nástroje AI byly vydávány každých několik týdnů? Jak navrhneme efektivní úkoly, které učí kritickou analýzu a logické myšlení a zároveň víme, že naši studenti mají také přístup k těmto nástrojům?

Na pomoc s návrhem kurzu lze použít mnoho existujících nástrojů AI. Poskytnu však určité informace o metodách pedagogiky, které zdůrazňují personalizované učení bez ohledu na to, co bude nová technologie k dispozici.

Některé otázky pedagogové nyní uvažují o tom: zahrnují:

  1. Jak mohu navrhnout přiřazení, aby student nemohl pouze vyzvat nástroj AI k jeho dokončení?
  2. Jak mohu navrhnout kurz, aby si student mohl vybrat, zda použít nástroje AI – a jak posoudím tyto dvě skupiny studentů?

Níže nastíním některé moudré výukové praktiky s ohledem na pomoc studentům rozvíjet základní dovednosti, včetně kritického myšlení, řešení problémů, týmové práce, kreativity a-nejdůležitější dovednosti ze všech-kariérních.

Vytěžit maximum ze třídy

Efektivní kurz využívá kombinaci strategií výuky. Nastíním zde tři.

  1. Ujistěte se, že vaše třída je generativní, takže když uděláte přiřazení, dosáhne to až prvního dne. Generativní učební model je model, ve kterém je každý týden postaven na předchozím modelu a ve kterém je student hodnocen podle znalostí, které kumulativně nashromáždili.
  1. Držte interaktivní osobní činnosti v každé třídě, staví na předchozích úkolech a obsahu.
  2. Otočte učebnu tak, aby se čas třídy používá k diskusi a ne pro prezentaci monologů od vás. Pokud můžete studentům přiřadit videa nebo čtení úkolů, které si můžete prohlédnout nebo číst před třídou, můžete použít třídní čas k diskusi o obsahu nebo posílení učení se skupinovými aktivitami.

Zde je příklad kombinace těchto nástrojů v nahromadění k prezentaci jedné z mých tříd.

  • 1. týden: Každý student píše a přináší jednostránkový shrnutí svého výzkumu, aby si vrstevníci mohli poskytnout zpětnou vazbu. Poskytuji školení zpětné vazby ve třídě, než se odečtu vzájemných údajů.
  • 2. týden: Pomocí vzájemné zpětné vazby shrnutí každý student vytvoří jeden snímek shrnující svůj výzkum pro tříminutovou tezi (3MT) a přináší snímek do třídy, aby získal zpětnou vazbu pro vzájemnou vzájemnou vazbu.
  • 3 týden: Studenti praktikují prezentační dovednosti prostřednictvím aktivity nazvané „Slide Karaoke“, ve které má student jednu minutu na předložení jednoduchého skluzu, který nikdy předtím neviděli. Poté jsou poskytnuty zpětnou vazbu vrstevníků a instruktora o obecných prezentačních dovednostech. Před prezentacemi poskytuji školení pro zpětnou vazbu.
  • 4. týden: Studenti implementují obecnou zpětnou vazbu od Slide Karaoke a poskytují praxi 3MT prezentace, aby získali konkrétní zpětnou vazbu pro vrstevníky a mentor o obsahu. Tito mentoři jsou obvykle studenti z roku před tím, kdo tuto třídu znovu navštíví.
  • 5. týden: Studenti dávají poslední 3MT před soudci a vrstevníky k hodnocení.
  • 6. týden: Studenti píšou shrnutí toho, co se poučilo z celé generativní zkušenosti.

Tato posloupnost úkolů je personalizována tak, aby konečná zpráva mohla být pouze o individuální zkušenosti studenta. Zatímco studenti by mohli chtít používat nástroje AI k úpravě nebo organizaci svých nápadů, Chatgpt nebo jiné nástroje AI nemohou vědět, co se stalo ve třídě – student o tom může psát pouze.

Pro větší třídy, ve kterých nemusí být prezentace od každého studenta možná, je zde další příklad.

  • 1. týden: Video nebo čtení přiřazené studentům k prohlížení/čtení před třídou diskutuje o základech DNA a dědictví. Přiřazení ve třídě zahrnuje skupinovou diskusi o sadách problémů s dědictvím Mendelian.
  • 2. týden: Před třídou si studenti přečtou článek o tom, jak je zabalena DNA; Diskuse ve třídě se zaměřuje na molekuly zapojené do struktury chromatinu.
  • Všechny další třídy mají buď předem nebo videa, o kterých studenti diskutují ve třídě, a obsah staví na složitější genetický mechanismus, jako je objasnění genu pro nemoc. Závěrečnou zprávou by mohla být „shrnout, jak by člověk mohl najít gen odpovědný za určité onemocnění pomocí diskusních bodů, které jsme ve třídě měli.“ V tomto scénáři také student bere personalizovanou zkušenost třídy a začleňuje myšlenky do závěrečné zprávy, což nelze zcela outsourcizovat žádný nástroj AI.

Pokud se rozhodnete přijmout nástroje AI ve třídě, můžete stále učit kritické myšlení a kreativitu tím, že žádáte studenty, aby použili AI k napsání zprávy o tématu diskutovaném ve třídě-a poté v části druhého úkolu požádejte, aby posoudili zprávu generovanou AI, citovali řádné odkazy a napravili jakékoli chyby, obsah nebo grammar-wise.

Někdy ukážu příklad toho ve třídě, abych studentům demonstroval, že AI dělá chyby, spíše než to jako úkol. Ale je to něco, co byste mohli chtít zkusit udělat volitelnou metodu pro přiřazení. Studenti mohou prohlásit, zda použili AI nebo ne na jejich podání. Jako instruktor budete muset pro tyto různé skupiny navrhnout dvě rubriky. Skupina jedna bude mít rubriku založenou na obsahu, gramatice, referencích, logickém myšlení a organizaci a jasnosti. Skupina dva (ti, kteří používají AI), bude mít rubriku sestávající ze stejných součástí kromě hodnocení toho, jak dobře student našel chyby AI.

Žádost o učitelské pozice

Pokud se ucházíte o učitelskou pozici, měli byste se zabývat AI ve své výuce dokumentaci a o tom, jak můžete nebo nemusíte začlenit – ale přinejmenším diskutujte o jeho účincích na vysokoškolské vzdělání. Existuje mnoho článků a knih na toto téma, včetně Výuka s AI: praktický průvodce novou érou lidského učení, José Antonio Bowen a C. Edward Watson (Johns Hopkins Press, 2024); Robot-proof: Vysokoškolské vzdělání ve věku umělé inteligenceAutor: Joseph E. Aoun (S Press, 2017); a Generativní AI ve vysokoškolském vzděláváníod CeciliaRoutledge, 2024).

Přesto, i když uvažujeme o tom, jak integrovat AI do našeho výuky, nesmíme zapomenout na lidskou zkušenost v práci ve všem, co děláme. Můžeme zdůraznit věci jako 1) povzbuzovat studenty, aby se s námi setkali osobně nebo dokonce na procházku na rozdíl od virtuálního setkání a 2) posouzení toho, co emoce studenti přinášejí na schůzku nebo třídu a jak to může ovlivnit dynamiku. My jako pedagogové bychom měli využívat lidskou stránku výuky, včetně zkušeností ve třídě a práce ve skupině ve třídě, takže „konečná“ hodnocení vytvářejí přímo z těchto personalizovaných učení.

Pro ty, kteří se pustí do kariéry, která zahrnuje výuku nebo mentoring, rozvíjí strategie a nástroje, které soustředí na lidskou zkušenost a zahrnují je do výuky. Vaše aplikace bude zářit.

Nana Lee je ředitelkou profesního rozvoje a mentorství, zvláštní poradce děkana medicíny pro postgraduální vzdělávání a docentka, výuka Stream na University of Toronto. Je také členkou a regionální ředitelkou konsorcia pro postgraduální kariéru-organizace poskytující mezinárodní hlas pro vedoucí kariérní a profesní rozvoj.

Zdrojový odkaz

Related Articles

Back to top button