Как умная техника может помочь сократить разрыв в образовании STEM

Наука развивается быстро, но образование STEM не поспевает за ней. В то время, когда нам нужны больше ученых, инженеров и специалистов здравоохранения, чем когда-либо, слишком nhiều студентов остаются позади. Для учащихся в сельских районах, в недофинансированных школах или тех, кто сочетает работу и уход за близкими, путь к карьере в STEM может быть заблокирован еще до начала.

Это не только проблема политики или бюджета. Это задача проектирования. И как человек, который большую часть своей карьеры занимался созданием игр, платформ обучения и иммерсивных технологий (и не говоря уже о том, что я отец четырех детей), это проблема, которую я воспринимаю очень лично. Нам нужно переосмыслить, как выглядит обучение, и мы должны сделать это так, чтобы расширить доступ без снижения планки.

Именно здесь на сцену выходит умная технология. Не технология ради технологии, а инструменты, которые помогают педагогам делать больше с меньшими затратами, предоставляют студентам практическое обучение, независимо от того, где они находятся, и делают реальную науку возможной.

Это не о скорости. Это о соответствии.

Существует много шума о том, как искусственный интеллект (ИИ) может сделать образование быстрее. Но скорость сама по себе не полезна, если она не служит студентам. То, что имеет большее значение, – это соответствует ли содержание потребностям учащихся и дает ли оно им то, что им нужно для успеха.

Возьмем, к примеру, научные лаборатории. Лаборатории вживую дорогие, трудно запланировать и часто недоступны для студентов, которые не находятся на традиционном кампусе. Для миллионов студентов, обучающихся онлайн или частично, это является препятствием.

Виртуальные лаборатории могут помочь решить эту проблему. Они делают возможным проведение сложных экспериментов через браузер, позволяя студентам практиковаться безопасно и гибко. Но создание этих лабораторий требует времени – и именно здесь новая технология может помочь. Используя ИИ для поддержки академических экспертов, наши команды могут генерировать проекты симуляций или выявлять пробелы в содержании и обеспечивать высококачественное образование в STEM в更多 классах, быстрее. И мы можем сделать это без снижения требований или потери связи с людьми.

Пусть люди ведут, а не алгоритм

Существует правильный и неправильный способ использовать технологию в образовании. Мы экспериментируем с способами использования ИИ за кулисами. Это означает создание инструментов, которые помогают нашим командам работать быстрее, а не заменяют учителей или учебную программу.

Каждая симуляция, которую мы публикуем, проходит через реальных ученых и дизайнеров учебной программы. ИИ может помочь сгенерировать раннюю версию, но именно эксперты формируют окончательный продукт. Этот человеческий слой имеет решающее значение. Он сохраняет содержание точным, соответствующим возрасту и выровненным с тем, как учатся студенты.

И это не ограничивается внутренним обзором. Мы тестируем с реальными педагогами, чтобы увидеть, как материал работает в классе, онлайн и в гибридных форматах. Мы анализируем показатели вовлеченности, понимания и области, где студенты испытывают трудности. Все эти данные питают обратную связь о том, как мы совершенствуем наше содержание.

Это не только вопрос качества; это вопрос доверия. Если мы хотим, чтобы технология поддерживала более справедливое образование, оно должно быть построено тщательно и с реальным надзором. Оно должно быть частью системы, которая ставит во главу угла студентов и учителей, а не программное обеспечение.

Обучение с помощью практики, которое запоминается

Одним из больших вопросов в образовании сейчас является: как мы знаем, что студенты действительно учатся? С инструментами вроде ChatGPT, теперь легче, чем когда-либо, подделать эссе или решить задачу. Это вызов для школ – и возможность для платформ, которые учат через опыт, а не заучивание.

Виртуальные лаборатории – один из ответов. Когда студенты проводят эксперимент, устраняют неисправность и видят, что происходит, когда они совершают ошибку, обучение становится глубже. Вы не можете скопировать и вставить через это.

И что столь же важно, это обратная связь. В хорошо спроектированной симуляции студенты получают реальную обратную связь, а не только оценки. Их поощряют размышлять о своих действиях, пересматривать ошибки и применять критическое мышление. Такое обучение запоминается, потому что оно активно и применяется.

Мы также видели, как симуляции могут помочь студентам, которые не уверены в себе в науке. Эти инструменты дают им безопасное пространство для экспериментов, ошибок и повторных попыток. Это не только хорошая педагогика; это способ построить чувство способности. И когда студенты видят себя способными делать науку, они с большей вероятностью останутся на этом пути.

Реальный пример: колледж Явапай

В колледже Явапай в Аризоне многие студенты старше, работают или заботятся о семьях. Несколько лет назад преподаватели ввели виртуальные лаборатории в онлайн-курс микробиологии. Темпы завершения курса увеличились на 16%, и разрыв между онлайн- и очными студентами практически исчез.

Это то, что происходит, когда вы проектируете с учетом реальных студентов. Это не о блестящих инструментах; это о том, чтобы удалять барьеры и поддерживать результаты, которые имеют значение.

Куда мы движемся дальше

Я видел, как технология может изменить то, как люди учатся. Но то, что меня больше всего вдохновляет, – это потенциал наконец-то сократить некоторые из разрывов, которые мы терпели слишком долго.

Не каждое решение должно быть поддержано ИИ. Но правильные инструменты, используемые экспертными людьми, могут помочь больше студентов добиться успеха в науке и помочь больше учителям делать то, что они делают лучше всего.

Как родитель, я хочу, чтобы мои дети выросли в мире, где отличное образование не заперто за географией, доходом или диктуется генеративным ИИ. Я знаю, что мы можем построить этот мир, если сосредоточимся меньше на модных словах и больше на построении того, что действительно работает.