Z ARCHIWUM
Uczenie się za pomocą sztucznej inteligencji powinno sprawić, że uczeń będzie miał większe możliwości.
Nowy termin akademicki to dobry moment, aby ponownie rozważyć, po co jest pomoc.
Wydanie retrospektywnePrzygotowano dla tego archiwum w dniu Data wydania określa jego miejsce w serii tygodniowej.
Ponieważ w wielu miejscach uczniowie i nauczyciele rozpoczynają nowy semestr, chcę wrócić do podstawowego pytania: co ktoś powinien być w stanie zrozumieć i zrobić po użyciu narzędzia AI? Odpowiedź powinna wyznaczać kierunek zadania, oceny i wsparcia wokół niego.
Skorzystaj z pomocy, aby odkryć sposób myślenia
Narzędzie AI może pomóc uczniowi porównać wyjaśnienia, przećwiczyć metodę lub zidentyfikować pytania do zbadania. Działanie polegające na uczeniu się powinno w dalszym ciągu uwidaczniać sposób myślenia danej osoby. Poproś ich, aby wyjaśnili dokonany wybór, sprawdzili ważne twierdzenie lub omówili, dlaczego alternatywne podejście mogłoby być lepsze.
Przydziel nauczycielom i mentorom jasną rolę
Osoby kierujące nauką potrzebują czasu na sprawdzenie narzędzi i podjęcie decyzji, gdzie pasują. Wytyczne UNESCO dotyczące generatywnej sztucznej inteligencji w edukacji kładą nacisk na potencjał ludzki i podejście skoncentrowane na człowieku. Przeniosłbym tę zasadę również na staże w branży: superwizja i informacja zwrotna powinny wspierać rozwój ucznia, a nie skupiać się wyłącznie na szybkości uzyskiwania wyników.
Połącz standardy akademickie i praktyczne
W przypadku relacji uniwersyteckich Genellipse chcę pomostu pomiędzy eksploracją a odpowiedzialną dostawą. Prototyp może być cennym rezultatem nauki, nie będąc jeszcze gotowym do produkcji. Pomóż uczestnikom zrozumieć to rozróżnienie i ocenę potrzebną do dalszych działań. Ścisła współpraca pozwala studentom na lepszą ocenę sytuacji, a firmie na lepsze zrozumienie problemu, w tym pytań, które pozostają otwarte.
Jak Genellipse może pomóc
Genellipse może pomóc w połączeniu akademickiego celu nauczania z praktycznym problemem dotyczącym danych, oprogramowania lub sztucznej inteligencji. Dzięki współpracy uniwersytetów o określonym zakresie uczestnicy mogą badać wymagania, budować i oceniać prototyp oraz dokumentować to, co pozostaje nierozwiązane. Zaangażowanie powinno definiować nadzór i efekty uczenia się obok prac technicznych, przy czym przyjęcie do produkcji powinno być traktowane jako osobna decyzja.
OD REFLEKSJI DO PRAKTYKI
Porozmawiaj o tym z Genellipse
