Ontarijská vládní poradenská a výzkumná agentura Contact North zveřejnila několik celkem zajímavých doporučení určených poskytovatelům kurzů, učitelům a tvůrcům školské politiky. Ta doporučení jsou po třech zařazena do tří různých sekcí – co se nemá dělat vůbec (Stop), co se má zdokonalit (Pokrok) a co se naopak dělat má (Start) [1]:
Stop
- Přestaňte se vyhýbat seriózní diskuzi o AI. Umělá inteligence začíná významně ovlivňovat různé sektory – bankovnictví, zdravotnictví, strojírenství, obchod, … – jen ve školství se zatím moc neuplatňuje. Je třeba se bavit o tom, jak může pomoci zlepšit přístup ke vzdělání a umocnit studijní výsledky.
- Přestaňte zavádět prediktivní analytiku AI (Learning Analytics), aniž byste do procesu přípravy zapojovali žáky, učitele a administrátory. Je třeba diskutovat hlavně o etice, soukromí a bezpečnosti. Využití AI je spojeno se skutečnými a významnými problémy, transparentnost je klíčová.
- Přestaňte si myslet, že umělá inteligence nahradí učitele a sníží náklady na vzdělání. To se nestane. Za prvé, AI není schopna nahradit skutečné vztahy, které mají učitelé se svými žáky. Vzdělávání je sociálně orientovaný proces, ve kterém jsou zájem o druhého, empatie a snaha pomoci stejně důležité jako samotné poznatky. Za druhé, AI má značné počáteční náklady a její efektivní nasazení vyžaduje čas. Ve školství neexistují žádná rychlá řešení.
Pokrok
- Zlepšete způsob, jakým fungují algoritmy, abychom věděli nejen to, co dělají, ale také proč. Když systém na základě doporučení AI říká, že „jsem student, kterému hrozí selhání“, pak nutně potřebuji rozumět tomu, jak k této předpovědi dospěl (informatické myšlení).
- Zlepšete naše kolektivní chápání možností adaptivního učení. Zbavte se představy, že je založeno na zpětné vazbě generované testem. Vnímejte tu skutečnost, že různí žáci jdou různými cestami ke stejným výukovým cílům, a mohou tak naznačit, co v námi definovaných učebních postupech funguje a co nefunguje. Jen málo adaptivních učebních systémů to dokáže správně, a proto dochází ke skutečným selháním. To se může zlepšit spoluprací.
- Vylepšete nástroje hodnocení, které využívají umělou inteligenci. Pandemie vedla k významným změnám v tom, jak učitelé hodnotí výsledky žáků, včetně autentičtějšího hodnocení, častějšího vzájemného hodnocení a týmového hodnocení. Umělá inteligence by mohla nasazení těchto postupů urychlit, ale zdá se, že uvízla na existenci potřeby „testovat a sledovat“. Rozhodně je čas hodnocení s podporou AI posunout na vyšší úroveň.
Start
- Začněte hlubokou a efektivní spolupráci mezi vývojáři AI, učiteli a studenty za účelem efektivního nasazení současných technologií. Učte se z práce technologických center, jako je centrum EDUCATE EdTech v Londýně (Kam se přesunuje naše inteligence?) nebo MaRS v Torontu, a věnujte čas tomu, abyste pochopili skutečný význam angažovaného učení a autentického hodnocení.
- Začněte hledat konkrétní možnosti spolupráce třeba ve formě otevřeného vzdělávání v oblasti AI, zejména ty, které souvisejí s nedostatkem potřebných dovedností. Vnímejte AI jako komunitní problematiku, která se netýká jen vaší instituce.
- Začněte investovat do umělé inteligence, která má vliv na rovnost a začlenění, zejména pro znevýhodněné studenty. Při zavádění AI jako sdílené služby se snažte brát v úvahu též potřeby dospělých a tradiční způsoby sdílení poznatků.
Literatura a použité zdroje
AI in Education - Three Things to Stop, Improve and Start! [online]. 2022. [cit. 2022-01-29]. Dostupné z: https://teachonline.ca/tools-trends/ai-education-three-things-stop-improve-and-start.
