アーカイブより
AI を使って学習すると、学習者の能力がさらに高まるはずです。
新学期は支援とは何なのかを改めて考える良い機会です。
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多くの場所で学生や教育者が新学期を迎えるにあたり、私は基本的な質問に立ち返りたいと思います。AI ツールを使用した後、何を理解して実行できるようになるべきでしょうか?答えは、タスク、評価、およびそれに関するサポートの 指針となるはずです。
支援を利用して思考を明らかにする
AI ツールは、学習者が説明を比較したり、方法を練習したり、調査すべき質問を特定したりするのに役立ちます。学習活動では、やはりその人の推論が目に見えるようにする必要があります。彼らが行った選択について説明したり、重要な主張を確認したり、別のアプローチの方が優れている理由について話し合ったりしてもらいます。
教育者と指導者に明確な役割を与える
学習を指導する人は、ツールを検討し、どこに適合するかを決定する時間が必要です。教育における生成型 AI に関するユネスコのガイダンスでは、人間の能力と人間中心のアプローチが強調されています。私はこの原則を業界の就職活動にも取り入れたいと思います。監督とフィードバックは、成果のスピードだけに焦点を当てるのではなく、学習者の成長をサポートする必要があります。
学術基準と実践基準を結び付ける
Genellipse の大学との関係については、探索と責任ある提供の間に架け橋が欲しいと考えています。プロトタイプは、実稼働の準備ができていなくても、貴重な学習結果となる可能性があります。参加者がその違いと、さらに先に進むために必要な評価を理解できるようにします。強力なコラボレーションにより、学生はより良い判断力を得ることができ、企業は未解決の質問も含めて問題をより明確に理解できるようになります。
Genellipseができること
Genellipse は、学術的な学習目標を実際のデータ、ソフトウェア、または AI の問題と結び付けるのに役立ちます。範囲を絞った大学のコラボレーションを通じて、参加者は要件を検討し、プロトタイプを構築して評価し、未解決の部分を文書化することができます。エンゲージメントでは、技術的な作業と並行して監督と学習の成果を定義する必要があり、製品の導入は別の決定として扱われます。
考察から実践へ
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