Хто зараз будує навчання? AI і демократизація освіти

AI зробило можливим для майже будь-кого створити щось, що виглядає як навчання.

Учень може завантажити документ і попросити підсумок. Менеджер може перетворити PDF у тест. Спеціаліст з предмету може попросити план курсу, навчальні цілі та оцінку за кілька хвилин.

Це справжній зсув. Я не думаю, що ми повинні знизити значення цього.

Людина може створити корисні навчальні матеріали без потреби в платформі, команді виробництва або інструкторі.

Але ми повинні бути обережні щодо того, що ми розуміємо під навчанням.

Є різниця між відкриттям відповіді на питання і будівництвом знань. І є різниця між корисною навчальною епізодом і серйозним навчальним шляхом.

AI вже дуже добре робить першу частину. Якщо ви хочете вирішити маленьку проблему, слідувати простому рецепту або займатися дуже конкретним контекстом, AI може зробити велику роботу.

Простий приклад. Я можу завантажити дві глави з книги з історії і створити запитання для моєї дочки. Мені нічого іншого не потрібно. Я можу створити щось подібне за момент, і ми можемо дізнатися, що вона знає і чого не знає.

Це корисно, і в деяких випадках це достатньо.

Але допомога моєї дочки в навчанні історії шляхом прямого взаємодії з AI – це зовсім інша справа.

Ця відмінність має значення, оскільки багато розмов про AI і навчання сприймають ці дві речі як однакові, що вони не є.

Доступ до створення не є майстерністю дизайну

Коли люди говорять про те, як AI демократизує освіту, я думаю, що це саме той момент, коли аргумент стає цікавим.

AI абсолютно демократизувало доступ до створення. Більше людей тепер можуть створити навчальні матеріали.

Більше спеціалістів з предмету можуть перетворити свої знання у щось структуроване, і більше учнів можуть отримати допомогу в той момент, коли їм це потрібно.

Але доступ до створення навчання не є тим самим, що і майстерність дизайну навчання.

Якщо хтось хоче вивчити щось просте, AI може бути достатнім.

Але якщо хтось хоче вивчити ядерну фізику, лідерство, клінічний суд або будь-яку серйозну здатність, людина, яка навчається, повинна зробити набагато більше, ніж пройти курс.

Вона повинна взяти під контроль навчальний шлях.

Вона повинна зрозуміти, чи є зміст хорошим, чи наступний крок має сенс, і чи вона realmente ассимілює знання.

Це вимагає від неї використання всіх своїх метакогнітивних навичок, щоб спрямувати навчання.

Насправді більшість людей не хочуть цього тягаря.

Вони не хочуть витрачати свою енергію на постійне рішення щодо того, чи є навчальний процес правильним.

Вони просто хочуть вчитися.

AI-допоміжне навчання є континуумом

Я не думаю, що майбутнє складається лише з того, що “AI створює курс”.

Шлях до того, щоб подумати про AI-допоміжне створення навчання, полягає в тому, щоб розглядати це як континуум.

На одному кінці континууму є створення тільки за допомогою запитів.

Користувач просить AI створити курс для початківців на певну тему.

Це швидко і корисно як початкова точка.

Але це також обмежено.

Потім є створення, кероване ресурсами.

Тут AI працює з реальними джерельними матеріалами, такими як відео, посібник, лекція, стаття.

Це сильніше, оскільки система ґрунтується на чомусь фактичному.

Далі йде створення, кероване цілями.

Тут початковою точкою є не тільки зміст, а й результат.

Який здатність ми намагаємося побудувати?

Що людина повинна бути能够 зробити після цього?

Як ми будемо знаати, що вона може це зробити?

Інший шлях – створення, кероване шляхом.

Тут педагог або інструктор з навчання формує досвід.

Від чого починається учень?

Коли йому слід боротися?

Коли йому слід подумати?

Коли йому слід практикувати?

Коли йому слід оцінювати?

Нарешті, є створення, кероване людиною.

Тут експерт залишається тісно пов’язаним із структуруванням, послідовністю, оцінкою та значенням досвіду.

AI все ще присутнє, але воно не є керівником.

Воно є помічником.

Ця відмінність важлива, оскільки навчання не є однією річчю.

Воно залежить від того, як ви визначаєте навчання і якого типу навчання ви намагаєтеся створити.

Коли ми говоримо про критичне мислення, глибоке навчання, довгі шляхи, великі цілі та важливі рішення, нам потрібне людське керівництво.

Те саме стосується активів, які ми надаємо AI.

Є велика різниця між запитом до AI створити щось з порожнього запиту і наданням йому багатого набору навчальних активів, таких як джерельні матеріали, діяльності, навчальні шляхи, оцінки та повні програми.

Чим серйознішою є навчальна мета, тим більше важливість якості цих входів.

Проблема ніколи не була тільки змістом.

Ось тут, я думаю, багато організацій зроблять помилки.

Вони побачать, що AI може створювати більше змісту, швидше, і вони будуть вважати, що проблема вирішена.

Насправді кожен раз, коли відбувається технологічна революція, ми спрощуємо навчання.

Коли радіо з’явилося, люди казали, що немає причини йти до школи, оскільки учні можуть слухати.

Коли кіно з’явилося, люди запитували, чому нам ще потрібні книги.

Тепер AI з’явилося, і ми ризикуємо зробити те саме знову.

Ми ризикуємо вважати, що оскільки новий засіб може представляти інформацію, він може замінити глибоке навчання.

Найбільша проблема – спрощення того, що таке навчання.

Навчання не є тільки передачею інформації.

Воно не тільки когнітивне.

Воно соціальне.

Воно емоційне.

Воно культурне.

Воно несуть цінності.

Навчання супроводжується цінностями і навчання супроводжується видіннями майбутнього.

Це відмінність між функціональним навчанням і трансформаційним навчанням.

Функціональне навчання може показати, як зробити каву, слідуючи рецепту.

Трансформаційне навчання допомагає їм зрозуміти, як зробити справді добру каву.

Як розмір помолу змінює смак, як температура води впливає на екстракцію, як смак розвивається, як регулювати, коли щось пішло не так, і як створити щось своє.

Це звучить як мала відмінність, але це не так.

Воно змінює те, за що ми вважаємо навчання.

Є корисний спосіб подумати про це.

Навчання має політику і мистецтво.

Це не означає політику в вузькому партійному сенсі.

Воно означає, що навчання ніколи не є нейтральним.

Ми завжди приймаємо рішення про те, що має значення, що повинно бути викликано, і який майбутній шлях ми обираємо.

Навчання завжди політичне в цьому широкому сенсі, оскільки ви робите рішення про шлях, яким ви йдете.

Ми завжди ставимо емоції, цінності та перспективу в нього.

І навчання також є мистецтвом, оскільки воно полягає в тому, як люди сприймають, розуміють і інтерпретують світ, коли світ навколо них змінюється.

AI може допомогти з цим, але воно не може володіти цим.

Це місце, де педагог і інструктор з навчання стають ще важливішими, а не менше важливими.

Як AI бере на себе більше фактичної роботи з виробництва, їхня цінність зміщується до формування мети, структури та напрямку навчального досвіду.

У минулому багато часу інструкторів з навчання було витрачено на створення частин навчання.

Тепер ми бачимо цей зсув прямо: інструктори з навчання вже не повинні витрачати так багато часу на створення змісту, зображення, відео чи активу.

Вони можуть витрачати більше часу на деталі та вдосконалення навчального шляху.

Це важливий зсув.

Педагог рухається вгору.

Вони стають менше виробником змісту і більше режисером.

Взявши будь-який великий роман, який був адаптований більше одного разу.

Джерельний матеріал може бути тим самим, але два режисери не створять той самий фільм.

Тон, темп, атмосфера, що підкреслюється, і те, що історія здається значенням, все це прийде від людини, яка керує ним, оскільки вони带уть свою особисту інтерпретацію та перспективу.

Навчання працює так само.

Навчання є розповіддю, майже кінематографічним досвідом.

Той самий джерельний матеріал може стати багатьма різними навчальними досвідами.

Навчання не є однією історією з тієїєї самої книги.

Є багато різних історій.

Ця багатоманітність має значення.

Воно не є неефективністю, яку потрібно видалити.

Воно є частиною того, що робить навчання людським, і частиною того, що дає нам різні перспективи, способи мислення та культуру.

Це місце, де я думаю, що AI стає цікавим, а не загрозливим.

Воно дає педагогам більший дизайнерський простір.

Це причина, чому ми говоримо про режисерів і дизайнерів.

Педагоги тепер можуть відкрити дизайнерський простір, створити прототипи навчального шляху, дослідити різні можливості та піти глибше в дизайн, ніж вони могли раніше.

AI може допомогти генерувати матеріал, але людина все ще вирішує, що досвід намагається зробити.

Це суттєва відмінність між генерацією змісту і навчальним дизайном.

Напрямок перетворює матеріал у навчання

Без цього напрямку існує небезпека, що організації будуть розглядати взаємодію з AI як навчання, яке відбулося.

AI дає вам перспективу того, що існує.

Воно тільки одна перспектива.

Іноді це дуже хороша перспектива.

Іноді це дивовижна і корисна перспектива.

Але унікальний діалог або пара взаємодій не повинні розглядатися як навчання, яке закінчилося.

Є ще один ризик.

Коли учень залишається наодинці з AI, щось соціальне може бути втрачено.

Навчання є соціальним.

Історично ідеї, дисципліни та рухи розвивалися через людей, спільноти, незгоди та спільні стандарти.

Коли це тільки учень і AI, ми втрачаємо частину соціальних компонентів, які допомагають людям та суспільствам тестувати та просувати ідеї.

AI може персоналізувати процес до надзвичайної міри, але мільйони окремих розмов між індивідами та машинами не є тим самим, що й спільна інтелектуальна культура.

Якщо навчання стає занадто ізольованим, ми ризикуємо втратити частину незгоди, переговорів та колективного розуміння, через яке знання просуваються вперед.

Питання не тільки в тому, чи може індивід ефективно вчитися з AI.

Воно полягає в тому, що відбувається з колективним людським прогресом, коли так багато навчання відбувається в приватному порядку.

Це не означає, що ми повинні відкинути AI.

Навпаки.

Я є першим і найбільшим послом цієї частини технології.

AI може надати нам підтримку just-in-time.

Воно може зрозуміти контекст.

Воно може працювати з документами.

Воно може створити корисні відповіді дуже швидко.

Але нам потрібно зрозуміти, який тип навчання ми просимо його підтримувати.

Для організацій це стає практичним питанням.

Де AI достатньо?

Де нам потрібно спрямовані навчальні досвіди?

Де нам потрібно оцінка, зворотний зв’язок, валідация та людська точка зору?

Де нам потрібно, щоб люди стали краще користуватися AI?

Бо якщо ми очікуємо, що люди працюватимуть з дуже інтелектуальними копілотами, вони також повинні стати більш кваліфікованими.

Якщо ви працюєте з дуже інтелектуальною системою, ви повинні підвищити свою гру.

Ви повинні зрозуміти, чому воно говорить те, що говорить.

Так, AI змінило те, хто може будувати навчання.

Воно відкрило створення для більшої кількості людей.

Воно зробило багато видів навчання швидшим, легшим та більш доступним.

Але чим більше AI демократизує створення, тим більше нам потрібно зрозуміти напрямок.

Політику та мистецтво, що стоять за навчанням.

Майбутнє не буде побудовано, прикидаючись, що AI може зробити все самому.

Воно буде побудовано людьми, які розуміють, коли AI повинно генерувати, коли воно повинно допомагати, коли воно повинно адаптуватися, і коли людині все ще потрібно спрямувати досвід.

Запитування може створити матеріал, але напрямок перетворює матеріал у навчання.