Modely a platformy AI

Jak AI změní to, co znamená být učitelem

mm
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google

Umělá inteligence (AI) pokračuje v revolucionalizaci téměř všech sektorů společnosti. To není jiné ani ve vzdělávání, kde AI slibuje vytvořit mnohem účinnější prostředí pro studenty a učitele. AI také poskytuje obrovskou příležitost otevřít přístup ke vzdělávání po celém světě. Jakmile se technologie stane více integrovanou do různých aspektů vzdělávání, vzdělávací systémy budou vypadat dramaticky jinak než to, co vidíme dnes. Na čele tohoto systému jsou učitelé, a jejich práce se chystá dramaticky změnit.

Zde je pohled na některé z způsobů, jak AI změní to, co znamená být učitelem:

Automatizace časově náročných úkolů

Jedním z největších aplikací AI ve vzdělávání je automatizace. Zatímco to je velké obavy pro mnoho jiných sektorů, s obavou, že AI nahradí pracovní místa, totéž není nutně pravda ve vzdělávání. Jedním z největších problémů s dnešními vzdělávacími systémy je, že učitelé jsou nuceni strávit tolik času na administrativních úkolech, jako je hodnocení, a to odvádí čas, který mají s studenty.

S AI automatizující tyto typy úkolů prostřednictvím specializovaného softwaru, učitelé budou mít více příležitostí řešit individuální potřeby studentů.

Dnešní učitelé pracují v průměru asi 50 hodin týdně. Méně než polovina tohoto času je strávena v přímé interakci se studenty.

Zde je podrobný rozbor (počet vyučovacích hodin) poskytnutý firmou McKinsey:

  • Příprava (10,5)
  • Hodnocení a zpětná vazba (6,5)
  • Profesní rozvoj (3,0)
  • Administrativa (5,0)
  • Vyučování a zapojení studentů (16,5)
  • Rozvoj behaviorálních, sociálních a emočních dovedností studentů (3,5)
  • Koření a poradenství studentů (4,5)

Současné údaje naznačují, že s AI technologiemi lze 20 až 30 procent tohoto času realokovat na činnosti, které podporují učení studentů.

Učitelé tráví největší část svého času přípravou, která probíhá zcela mimo studenty. Tento čas by mohl být snížen o téměř polovinu v mnoha zemích s účinnou implementací AI ve vzdělávání. Co se týče zbývajícího času, který je věnován přípravě, stal by se dramaticky účinnějším s pokročilými technologiemi.

Personalizované učení a mentorování

Všechny časové úspory díky AI technologiím poskytují příležitost vzdělávacím institucím revolucionalizovat svůj přístup. Možná nejzásadnějším oblastí, na kterou se musí zaměřit lídři, je personalizované učení a mentorování. Učitelé budou mít více času na vývoj personalizovaných přístupů pro své studenty, což se osvědčilo jako vysoce efektivní způsob učení.

Podle globálního průzkumu učitelů a studentů McKinsey řekl třetina učitelů, že chtějí personalizovat učení. Existují však bariéry, jako je čas, zdroje, materiály a technologie, všechny z nich mohou být řešeny automatizací.

Celosvětově 69 % učitelů připsalo nedostatek personalizovaného učení na to, že nemají dostatek času nebo flexibility. Konkrétněji 68 % učitelů v Kanadě, 64 % v Singapuru, 69 % ve Spojeném království a 70 % ve Spojených státech, všechny z nich mají zdroje na to, aby implementovaly AI na širokou škálou.

Vládní a soukromá sektorová spolupráce

Jako u mnoha případů implementace AI, úspěch sektoru závisí na efektivní spolupráci mezi veřejným a soukromým sektorem. Musí být cílené investice, efektivní a snadná řešení, sdílení dat a zvýšené financování.

Je také důležité, aby vzdělávací instituce začaly implementovat osvědčené technologie a ne riskantní. Pokud tak neučiní, riskují ztrátu důvěry investorů, ať už jde o vládu nebo nějakou soukromou entitu, stejně jako veřejnosti.

Nakonec musí být učitelé považováni za lídry v tomto přechodu, ne pouze jako pracovníky. Oni budou ti, kteří budou interagovat s technologií a působit jako zprostředkovatelé mezi AI a učením studentů. Nejlepší technologie na světě může jít pouze tak daleko, pokud učitelé nejsou vybaveni zdroji, které potřebují k efektivnímu využívání, a to začíná poskytováním jim příležitosti vyjádřit své obavy a nápady.

Alex McFarland je AI novinář a spisovatel, který zkoumá nejnovější vývoj v oblasti umělé inteligence. Spolupracoval s mnoha AI startupy a publikacemi po celém světě.