STEM 교육 격차를 메우는 더 똑똑한 기술

과학은 빠르게 발전하고 있지만, STEM 교육은 그 속도를 따라가지 못하고 있습니다. 과학자, 엔지니어, 의료 전문가가 더 많이 필요할 때, 많은 학생들이 여전히 뒤처지고 있습니다. 시골 지역, 저예산 학교, 또는 일과 가정을 병행하는 학생들에게는 STEM 경력을 추구하는 길이 처음부터 막혀 있습니다.

이것은 정책 문제나 예산 문제가 아닙니다. 이것은 디자인 문제입니다. 그리고 대부분의 경력을 게임, 학습 플랫폼, 그리고 몰입형 기술을 개발하면서 보낸 사람으로서, 그리고 아버지로서, 이것은 매우 개인적인 문제입니다. 우리는 학습이 어떤 모습인지 재고해야 하며, 그것을 확장하면서도 기준을 낮추지 않도록 해야 합니다.

그것이 더 똑똑한 기술이 필요한 곳입니다. 기술 자체를 위해 기술을 사용하는 것이 아니라, 교육자들이 더 적은 자원으로 더 많은 것을 할 수 있도록 도와주고, 학생들이 어디에 있든지 실습을 할 수 있도록 도와주고, 실제 과학을 느끼게 해주는 도구입니다.

속도보다 적합성이 중요합니다.

교육에서 인공지능(AI)이 더 빠르게 만들 수 있다는 이야기가 많습니다. 그러나 속도만으로는 학생들에게 도움이 되지 않습니다. 중요한 것은 내용이 학습자에게 적합한지, 그리고 성공하기 위해 필요한 것을 제공하는지입니다.

과학 실험실을 생각해 보세요. 실제 실험실은 비용이 많이 들고, 예약하기 어렵고, 전통적인 캠퍼스에 없는 학생들에게는 도달하기 어렵습니다. 온라인 또는 파트타임으로 학습하는 수백만 명의 학생들에게는 그것은 큰 장벽입니다.

가상 실험실이 그 문제를 해결할 수 있습니다. 복잡한 실험을 브라우저를 통해 제공할 수 있게 해주어, 학생들이 안전하게 그리고 유연하게 실습할 수 있도록 합니다. 그러나 그런 실험실을 구축하는 데 시간이 걸립니다. 그리고 그때 새로운 기술이 도움이 될 수 있습니다. 학술 전문가들을 지원하는 인공지능을 사용하여, 시뮬레이션 초안을 생성하거나 내용의 간격을 발견하여, 높은 품질의 과학 교육을 더 많은 교실에 빠르게 제공할 수 있습니다. 그리고 우리는 그것을 구석기 없이, 인간의 감각을 잃지 않고 할 수 있습니다.

알고리즘보다 사람을 먼저 두세요

교육에서 기술을 사용하는 올바른 방법과 잘못된 방법이 있습니다. 우리는 알고리즘 뒤에서 기술을 사용하는 방법을 실험해 왔습니다. 즉, 우리 팀이 더 빠르게 일할 수 있도록 도와주는 도구를 구축하는 것입니다. 교사나 교과서를 대체하는 것이 아닙니다.

우리가 출판하는 모든 시뮬레이션은 실제 과학자와 교육 설계자들을 통해 검토될 것입니다. 인공지능이 초기 버전을 생성하는 데 도움이 될 수 있지만, 최종 제품을 형성하는 것은 전문가입니다. 인간의 계층은 필수적입니다. 그것은 내용이 정확하고, 연령에 적합하며, 학생들이 학습하는 방식과 일치하는지 확인합니다.

그리고 그것은 내부 검토에서 끝나지 않습니다. 우리는 실제 교육자와 함께 테스트하여, 교실, 온라인, 하이브리드 형식에서 자료가 어떻게 수행되는지 확인합니다. 우리는 참여도, 이해도, 학생들이 어려움을 겪는 영역을 살펴봅니다. 모든 데이터는 내용을 정제하는 데 다시 피드백됩니다.

이것은 단순히 품질 문제가 아닙니다. 신뢰 문제입니다. 기술이 더 공평한 교육을 지원하려면, 그것은 신중하게 구축되어야 하며, 실제 감독이 있어야 합니다. 그것은 학생과 교사, 소프트웨어가 아닌 시스템의 일부여야 합니다.

실제 학습이 중요합니다

교육에서 큰 질문 중 하나는, 학생들이 정말로 학습하고 있는지입니다. ChatGPT와 같은 도구로 인해, 에세이를 가짜로 만들거나 문제를 해결하기가 더 쉽게 되었습니다. 그것은 학교에 대한 도전이지만, 경험을 통해 가르치는 플랫폼에게는 기회입니다.

가상 실험실은 하나의答案입니다. 학생들이 실험을 실행하고, 그것을 해결하고, 실수를 통해 무엇이 일어나는지 보는 것은, 더 깊은 학습을 제공합니다. 복사/붙여넣기할 수 없습니다.

그리고 무엇보다도 중요한 것은 피드백 루프입니다. 잘 설계된 시뮬레이션에서는 학생들이 실시간으로 지침을 받습니다. 점수만이 아닙니다. 그들은 행동을 반성하고, 잘못된 부분을 재방문하고, 비판적思考을 적용하도록 격려받습니다.那种 학습은 지속됩니다. 왜냐하면 그것은 능동적이고 적용된 것이기 때문입니다.

우리는 시뮬레이션이 과학에 자신감이 없는 학생들에게 어떻게 도움이 될 수 있는지도 보았습니다. 이러한 도구는 안전한 공간을 제공하여 실험하고, 실패하고, 다시 시도할 수 있습니다. 그것은 좋은 교육학이 아닙니다. 능력감을 형성하는 방법입니다. 그리고 학생들이 자신을 과학을 할 수 있는 사람으로 보았을 때, 그들은 더 많이 남아 있습니다.

실제 사례: 야바파이 대학

아리조나의 야바파이 대학에서, 많은 학생들이 나이가 들거나, 일하거나, 가족을 돌보는 사람들이었습니다. 몇 년 전, 교수진은 온라인 미생물학 강의에 가상 실험실을 도입했습니다. 완료율은 16% 증가했으며, 온라인과 현장 학생들 사이의 격차는 거의 사라졌습니다.

그것은 실제 학생들을 고려하여 설계했을 때 발생하는 것입니다. 화려한 도구에 관한 것이 아닙니다. 장벽을 제거하고 중요한 결과를 지원하는 것입니다.

앞으로 어디로 갈 것인가

저는 기술이 어떻게 사람들을 가르칠 수 있는지 보았습니다. 그러나 저를 가장 흥奮하게 하는 것은 변화의 속도가 아닙니다. 그것은 우리가 너무 오랫동안 살았던 격차를终于 메울 수 있는 잠재력입니다.

모든 해결책이 인공지능으로 구동될 필요는 없습니다. 그러나 올바른 도구와 전문가 인력이 함께 작용하면, 더 많은 학생들이 과학에서 성공할 수 있고, 더 많은 교사가 그들이 하는 일을 최선을 다할 수 있습니다.

저는 아버지로서, 저의 아이들이 지리나 소득, 또는 생성된 인공지능에 의해 결정되지 않는 세계에서 자라기를 바랍니다. 저는 우리가 실제로 작동하는 것을 구축하는 데 더 집중한다면, 그 세계를 구축할 수 있다고 압니다.