Loovuse ja püsivate oskuste õpetamine tehisintellekti maailmas

Kui gümnaasiumi õpilane kasutab tehisintellekti kogukonna seinamaalingu kujundamiseks või esimese kursuse tudeng teeb koostööd kaaslastega teistel kontinentidel digitaalse loojutustamise projektis, on selge, et õppimise piirid on muutumas. Klassiruumid pole enam pelgalt teabe omandamise kohad – need muutuvad loomestuudioteks, kus õpilased kasutavad tehnoloogiat reaalsete probleemide lahendamiseks.

Hiljuti modereeris EdSurge'i saatejuht Carl Hooker kaheosaalist veebinaarseeriat, mida sponsoreeris Adobe. Ekspertidest panelistid uurisid loovuse, tehisintellekti ja õpilaste edukuse kokkupuutepunkte põhi- ja kõrghariduses. Esinejate hulgas olid Melissa Vito, akadeemiliste uuenduste asekantsler University of Texas at San Antonio ülikoolis; Laura Slover, Skills for the Future tegevjuht, mis on ETS-i ja Carnegie sihtasutuse ühisalgatus; Justin Hodgson, kaasprofessor Indiana University Bloomington ülikoolis; Adeel Khan, MagicSchool AI asutaja ja tegevjuht; ningBrian Johnsrud, Adobe haridusõppe ja pooldamise globaalne juht.

Inspiratsiooni ammutades osaliselt Adobe hiljutisest uuringust kuidas loovus ja tehisintellekt kujundavad õpilaste tulemusi ja karjäärivalmisolekut, tõstis sari esile, kuidas need liidrid näevad ja ümber kujutlevad innovatsiooni rolli tänastes õppekeskkondades.

EdSurge: Millised oskused on õpilaste tuleviku jaoks kõige olulisemad ja kuidas institutsioonid sellele reageerivad?

Slover: Soovime, et kõik põhiharidussüsteemi läbivad õpilased arendaksid neid olulisi, kestvaid oskusi – oskusi, mis on kriitilised mitte ainult kõrghariduses ja töökohas edukas olemiseks, vaid ka heaolu ja kogukonna positiivse panustamise jaoks.

Carnegie ja ETS-i uuringu kohaselt on 11 kõige olulisemat kestvat oskust koostöö, suhtlemine, loovus, kriitiline mõtlemine, uudishimu, digitaalne ja tehisintellektialane kirjaoskus, kasvumõtteviis, juhtimine, visadus, enesekontroll ja kodanikuaktiivsus.

Kuidas muudab tehisintellekt pedagoogi rolli tänastes klassiruumides?

Hodgson: Näeme endiselt teatavat vastuseisu sellele, kuidas tehisintellekti arvestatakse vestluses. Kuid enamasti hakkavad õppejõud mõistma, et nende roll peab muutuma – mitte ainult selle poolest, mida nad hindavad, vaid ka tehisintellektiga võimestatud mentorite saamisega.

Liigume hirmul põhinevalt reaktsioonilt läbimõeldumate kaasamiseni. Esmane reaktsioon oli, et tehisintellekt viib petmiseni. Kuid nüüd näeme rohkem strateegilist mõtlemist selle kohta, mida tehisintellekt võimaldab.

Kuidas kasutavad õpetajad praktikas loovust ja tehisintellekti koos?

Vito: UTSA-s hüppasime varakult peale. Alustasime mõnest põhiväärtusest – üks neist oli uudishimu ja katsetamine. Tahtsime luua õppejõududele võimalusi lihtsalt õppida; me kõik õppisime koos. Muutuste kiirus on praegu väga suur ja me peame seda mõistma. Meie õppejõud on olnud hämmastavad.

Õpilased kirjeldasid alguses tehisintellekti kui suurepärast anonüümset juhendajat – eriti väärtuslik esimese põlvkonna üliõpilastele, kes kasutasid seda küsimuste esitamiseks, mõtlemise täpsustamiseks ja õppimiseks.

Johnsrud: Kui vaadata olemasolevaid uuringuid selle kohta, kui sageli õpilased tegelikult saavad loovust harjutada ja loovat mõtlemist arendada, siis ma arvan, et see on alandlik.

Enamik loovtööstusi teatab tegelikult suuremast loovusest – eriti kui jagada see loova mõtlemise komponentideks: probleemi mõistmine erinevatel viisidel, mitme lahenduse väljamõtlemine, erinevate lähenemisviiside kavandamine probleemi lahendamiseks ja mitmekesiste suhtlusviiside uurimine nende lahenduste edastamiseks.

Need on täpselt need asjad, mille puhul tehisintellekt meid väga hästi aitab.

Vaadake mõlemat veebiseminari nüüd nõudmisel:

• Õpilaste karjääri edukuse toetamine loovuse ja tehisintellektiga K-12 ja kõrghariduses
• Akadeemiliste tulemuste kiirendamine loovuse ja tehisintellektiga K-12 ja kõrghariduses

Kuidas saab tehisintellekt aidata õpetajatel õppimist isikupärastada?

Khan: Tehisintellekt annab õpetajatele võime säästa aega materjalide loomisel – aga veel tähtsam on see, et see võimaldab neil neid materjale sügavalt kohandada selle põhjal, mida nende õpilased teavad, kus nad akadeemiliselt on ning nende elu ja kohalike kogukondade kontekstis.

Õppimine muutub palju rikkalikumaks, kui õpetajad tõeliselt tunnevad oma õpilasi. Ja kui nad kasutavad tehisintellekti tööriistu selle arusaama ära kasutamiseks, saavad nad õpetamist kohandada, et paremini vastata individuaalsetele vajadustele.

Lõppkokkuvõttes on kõige tähtsam asi, mida õpetajad teevad, suhete loomine oma õpilastega. Ma näen tehisintellekti selle suhte uskumatu kiirendajana.

Johnsrud: Tehisintellekti kirjaoskuse puhul mõtlen ma sellele, kus me praegu oleme, sarnaselt meediakirjaoskuse varajaste päevadega, kui õpetasin K-12 raamatukogundust. Eesmärk ei olnud lihtsalt tööriista valimine, vaid õpilaste õpetamine kriitiliste tarbijate olemiseks. Tehisintellektiga on sama lugu: me peame õpetama õpilasi „lugema toiteväärtuse silti“ enne tehisintellekti sisu tarbimist. Kes mudelit ehitas? Kuidas see kavandati? Mida see hästi teeb ja kus see puudujääke näitab? Kuidas ma otsustan, kas tulemustel usaldada?

Khan: Enamik lapsi kasutab tehisintellekti, olenemata sellest, kas nad seda teavad või mitte. Generatiivne tehisintellekt on ainult umbes kaks aastat vana, aga see on juba märkimisväärselt integreeritud nende maailma, olgu see nende telefonides või populaarsetes tööriistades.

Paljude jaoks on nende esimene tehisintellekti kogemus midagi sellist nagu vestlustehisintellekt sõber. See on tegelikult väga murettekitav. Esimest korda, kui nad generatiivse tehisintellektiga suhtlevad, on see midagi, mis väidab oma nende sõber olevat.

Me usume kindlalt, et õpilased peavad generatiivse tehisintellekti kohta koolis õppima usaldusväärse täiskasvanu käest, et nad saaksid pidada kriitilisi vestlusi mudeli treenimise, generatiivse tehisintellekti olemuse, vastuste genereerimise kohta ning selle kohta, milleks seda peaks ja ei tohiks kasutada. Tehisintellekt ei ole teie „sõber“.

Slover: Probleem on selles, et koolid on organiseeritud ainete põhiselt – Algebra I, inglise keel 10. klass ja bioloogia. Need on olulised ained ja nende sees on palju oskusi. Kuid kooli hinnete ja hindamiste tõttu saavad õpilased hinde matemaatikas või inglise keeles – mitte koostöös, suhtluses või kriitilises mõtlemises.

Neid oskusi ei tuvastata, mõõdeta ega kajastu hinnetes. Meie töö loodi just selleks, et seda probleemi lahendada – muuta eesmärke ja rõhutada, et oluline ei ole ainult matemaatika ja inglise keel. Oluline on ka terve hulk püsivaid oskusi.

Hodgson: Kui tehisintellekt suudab teie kursusel osaleda ja selle läbida, siis võib-olla ei ole probleem tehisintellektis. Kui seda, mida te teete, suudab teha ka masin, siis peame ümber mõtlema selle, mida hindame. Oluline pole tulemus, vaid protsess. Kuidas hinnata õppimist või õpilaste võimet probleeme lahendada?

Oleme harjunud teatud õpetamisviisiga – standardsete tulemuste, ootuste, kontrollnimekirjade ja kõigi sellega kaasnevate hinnete tõttu – ning oleme muutunud väga sisu-keskseks ja edastamispõhiseks süsteemiks.

Kuid lõpuks määratleb distsipliini see, kuidas me selles valdkonnas teame, tegutseme ja loome. Oskus luua töid erinevate metoodikate, pedagoogika ja praktikate kohaselt – see ongi põhiline.