AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາແນວໃດ? [ວິດີໂອ ແລະ ແບບສອບຖາມ]

ຄຳຕອບສັ້ນໆ: AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນການສຶກສາໂດຍການຈັດການໜ້າວຽກບໍລິຫານທີ່ເຮັດຊ້ຳໆໄດ້, ໃຫ້ນັກຮຽນໄດ້ຝຶກຝົນເພີ່ມເຕີມຕາມຄວາມຕ້ອງການ, ແລະ ຊ່ວຍແກ້ໄຂຊ່ອງຫວ່າງການຮຽນຮູ້ທີ່ຄູອາດຈະພາດໄປ. ເມື່ອໃຊ້ເປັນຜູ້ຊ່ວຍແທນທີ່ຈະເປັນຕົວທົດແທນ, ມັນສາມາດສົ່ງຄືນເວລາໃຫ້ຄູເພື່ອການສະໜັບສະໜູນທີ່ນຳພາໂດຍມະນຸດ ແລະ ການຕັດສິນທີ່ດີ.

ບົດຮຽນຫຼັກ:

ການບັນເທົາພາລະວຽກ: ໃຊ້ AI ສຳລັບການວາງແຜນປະຈຳວັນ ແລະ ການກຽມຕົວໃຫ້ຄະແນນເພື່ອປະຢັດເວລາຂອງຄູ.

ການຝຶກຊ້ອມສ່ວນຕົວ: ສະໜອງການຝຶກຊ້ອມຕາມຄວາມຕ້ອງການເຊິ່ງສາມາດປັບຕົວໄດ້ເມື່ອຜູ້ຮຽນມີບັນຫາ ຫຼື ແລ່ນໄປຂ້າງໜ້າ.

ການສັງເກດຂໍ້ມູນເຊີງເລິກ: ວິເຄາະຮູບແບບໃນວຽກງານເພື່ອລະບຸຊ່ອງຫວ່າງແຕ່ຫົວທີ, ໂດຍສົມມຸດວ່າຂໍ້ມູນທີ່ຕິດພັນແມ່ນໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້.

ການນໍາໃຊ້ທີ່ເນັ້ນມະນຸດເປັນສູນກາງ: ໃຫ້ຄູຮັບຜິດຊອບໃນການໃຫ້ຄໍາປຶກສາ, ສະຫວັດດີພາບ ແລະ ການຕັດສິນໃຈຢ່າງລະອຽດ.

ຄວາມຄາດຫວັງທີ່ເປັນຈິງ: ຄາດວ່າຈະມີສອງສາມອາທິດທີ່ຂຸຂະ; ກຳນົດຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນສຳລັບບ່ອນທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ໃຊ້ AI.

ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:

🔗 10 ເຄື່ອງມື AI ຟຣີອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບການສຶກສາໃນປະຈຸບັນ
ສຳຫຼວດແອັບ AI ທີ່ເປັນມິດກັບນັກຮຽນສຳລັບການສຶກສາ, ການຂຽນ ແລະ ການກຽມບົດຮຽນ.

🔗 ເຄື່ອງມື AI ທາງວິຊາການ 10 ອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບການຄົ້ນຄວ້າດ້ານການສຶກສາ
ເຄື່ອງມືທີ່ເນັ້ນໃສ່ການຄົ້ນຄວ້າສຳລັບເອກະສານ, ການອ້າງອີງ, ການວິເຄາະ ແລະ ການອ່ານທີ່ສະຫຼາດກວ່າ.

🔗 ເຄື່ອງມື AI ທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການສຶກສາຊັ້ນສູງ ແລະ ການດຳເນີນງານໃນວິທະຍາເຂດ
ເຄື່ອງມືສຳລັບການສອນ, ການຮຽນຮູ້, ການຮັບເຂົ້າຮຽນ, ການໃຫ້ຄຳປຶກສາ ແລະ ປະສິດທິພາບດ້ານການບໍລິຫານ.

🔗 ເຄື່ອງມື AI ສຳລັບຄູສອນການສຶກສາພິເສດ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງ
ສະໜັບສະໜູນຜູ້ຮຽນທີ່ຫຼາກຫຼາຍດ້ວຍ AI ສຳລັບ IEPs, ການອ່ານ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງ.

ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາ: ຮູບພາບໃຫຍ່ 🧩📚

ໃນລະດັບສູງ, AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາໂດຍການເຮັດວຽກໃຫຍ່ສີ່ຢ່າງຄື: (UNESCO, OECD)

• ການຮຽນຮູ້ແບບສ່ວນຕົວ (ຈັງຫວະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເສັ້ນທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເປົ້າໝາຍດຽວກັນ)

• ການໃຫ້ຄຳຕິຊົມທັນທີ (ການຝຶກຝົນ, ການແກ້ໄຂ, ຄຳແນະນຳ, ຄຳອະທິບາຍ)

• ການຫຼຸດຜ່ອນພາລະວຽກຂອງຄູ (ການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການວາງແຜນ, ການສະໜັບສະໜູນການໃຫ້ຄະແນນ, ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດຂອງຜູ້ບໍລິຫານ)

• ການປັບປຸງການເຂົ້າເຖິງ (ການແປພາສາ, ອ່ານອອກສຽງ, ຄຳບັນຍາຍ, ເຄື່ອງມືຊ່ວຍເຫຼືອ)

ມັນຍັງສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ໂຮງຮຽນຕັດສິນໃຈໄດ້ດີຂຶ້ນໂດຍໃຊ້ການວິເຄາະການຮຽນຮູ້, ແຕ່ພວກເຮົາຈະໄປຮອດເລື່ອງນັ້ນເພາະວ່າ... ແມ່ນແລ້ວ, ຫົວຂໍ້ນັ້ນເລີ່ມຮ້ອນໄວ 🔥. (Jisc, OECD)

“AI ໃນການສຶກສາ” ລຸ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງເປັນແນວໃດ ✅🤖

ບໍ່ແມ່ນ “AI ສຳລັບການສຶກສາ” ທັງໝົດຈະເປັນປະໂຫຍດ. ບາງສ່ວນຂອງມັນເປັນພຽງການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ເຫຼື້ອມເປັນເງົາອ້ອມຮອບລະບົບອັດຕະໂນມັດຂັ້ນພື້ນຖານ. ລຸ້ນທີ່ເຂັ້ມແຂງຂອງການສະໜັບສະໜູນ AI ​​ໃນການຮຽນຮູ້ມັກຈະມີລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້: (UNESCO, NIST)

• ສອດຄ່ອງກັບເປົ້າໝາຍການຮຽນຮູ້
  ຖ້າເຄື່ອງມືບໍ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ວ່າມັນກຳລັງສ້າງທັກສະຫຍັງ, ມັນອາດຈະເປັນພຽງສຽງລົບກວນ 🎯

• ສະໜັບສະໜູນຄູ, ບໍ່ແມ່ນທົດແທນພວກເຂົາ
  ເຄື່ອງມືທີ່ດີທີ່ສຸດຮູ້ສຶກຄືກັບການເພີ່ມພະລັງ, ບໍ່ແມ່ນການເຂົ້າຄວບຄຸມ. (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ))

• ໃຫ້ຄຳຕິຊົມທີ່ໂປ່ງໃສ
  ນັກຮຽນຄວນເຫັນ ວ່າເປັນຫຍັງ ບາງສິ່ງບາງຢ່າງຈຶ່ງຜິດພາດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ "ບໍ່ຖືກຕ້ອງ" 😵💫

• ຈັດການກັບອະຄະຕິ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳຢ່າງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບ
  AI ສາມາດສະທ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ມີສຽງລົບກວນ. ໂຮງຮຽນຕ້ອງການຮົ້ວກັ້ນ. (NIST, ICO)

• ເຄົາລົບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
  ຂໍ້ມູນນັກຮຽນແມ່ນລະອຽດອ່ອນ. ຢຸດເຕັມທີ່ 🛡️ (ICO, ຄະນະກຳມະການເອີຣົບ)

• ໃຊ້ໄດ້ໃນຫ້ອງຮຽນຕົວຈິງ
  ຖ້າຕ້ອງໃຊ້ 12 ຄລິກ ແລະ ການເຕັ້ນລຳພິທີກຳເພື່ອມອບໝາຍວຽກບ້ານ... ມັນບໍ່ແມ່ນໄຊຊະນະ.

ແລະນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ - ເຄື່ອງມື "ດີທີ່ສຸດ" ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ທັນສະໄໝທີ່ສຸດສະເໝີໄປ. ບາງຄັ້ງຄຸນສົມບັດ AI ທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ (ເຊັ່ນ: ການຮອງຮັບການອ່ານທັນທີ) ກໍ່ປ່ຽນແປງທຸກຢ່າງສຳລັບນັກຮຽນທີ່ກຳລັງດີ້ນລົນຢ່າງງຽບໆມາເປັນເວລາດົນແລ້ວ 😬. (OECD)

ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຕົວເລືອກການສະໜັບສະໜູນ AI ​​ທີ່ນິຍົມໃນການສຶກສາ 🧾✨

ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນພາບລວມຕົວຈິງຂອງໝວດໝູ່ເຄື່ອງມື AI ທົ່ວໄປທີ່ໂຮງຮຽນ ແລະ ຜູ້ຮຽນໃຊ້. ນີ້ບໍ່ແມ່ນ "ລາຍຊື່ດຽວ," ມັນເປັນພຽງສິ່ງທີ່ປາກົດຂຶ້ນຊ້ຳແລ້ວຊ້ຳອີກ. (OECD, UNESCO)

ສັງເກດເຫັນວ່າໂຕະຮູ້ສຶກວ່າບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີກັນເລັກນ້ອຍບໍ? ນັ້ນແມ່ນຍ້ອນວ່າຫ້ອງຮຽນບໍ່ສະໝໍ່າສະເໝີກັນ. ເຄື່ອງມືບາງຢ່າງກໍ່ດີເລີດໃນຫ້ອງຮຽນໜຶ່ງ ແລະ ບາງອັນກໍ່ເປັນໄພພິບັດໃນອີກຫ້ອງຮຽນໜຶ່ງ. ສະພາບການແມ່ນທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງ 🙃.

ການຮຽນຮູ້ສ່ວນບຸກຄົນ: AI ເປັນ "ຕົວປັບຈັງຫວະ" 🏃‍♂️📘

ໜຶ່ງໃນຄຳຕອບທີ່ດີທີ່ສຸດຕໍ່ ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາ ແມ່ນສິ່ງນີ້: ມັນຊ່ວຍໃຫ້ນັກຮຽນຮຽນຮູ້ໃນ ຂອງເຂົາເຈົ້າ ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າຮູ້ສຶກວ່າຖືກໂດດດ່ຽວ. (OECD)

ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວສາມາດເປັນແນວໃດ

• ນັກຮຽນຄົນໜຶ່ງໄດ້ຮັບການຝຶກຝົນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບເສດສ່ວນເພາະວ່າເຂົາເຈົ້າສັ່ນຢູ່ທີ່ນັ້ນ 🧮

• ນັກຮຽນອີກຄົນໜຶ່ງເລັ່ງຄວາມເຂົ້າໃຈໃນການອ່ານໂດຍບໍ່ຕ້ອງລໍຖ້າ

• ລະບົບຈະປ່ຽນປະເພດຄຳຖາມເມື່ອມັນກວດພົບຄວາມສັບສົນ (ມີຮູບພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ຂັ້ນຕອນທີ່ງ່າຍຂຶ້ນ)

• ບົດຮຽນຈະຖືກປັບຕົວໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຜິດພາດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຄະແນນສຸດທ້າຍເທົ່ານັ້ນ

ເປັນຫຍັງເລື່ອງນີ້ຈຶ່ງສຳຄັນ

ຄູອາຈານມີຄວາມແຕກຕ່າງແລ້ວ, ແຕ່ການເຮັດມັນສຳລັບນັກຮຽນ 25-35 ຄົນທຸກໆມື້ແມ່ນ... ຫຼາຍຢ່າງ. AI ສາມາດຊ່ວຍໄດ້ໂດຍ: (OECD)

• ແນະນຳຊຸດການປະຕິບັດທີ່ມີເປົ້າໝາຍ

• ຫົວຂໍ້ການທົບທວນຄືນທີ່ແນະນຳ

• ການສະເໜີຄຳອະທິບາຍທາງເລືອກ (ຂໍ້ຄວາມ, ຕົວຢ່າງ, ເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ)

ແລະແມ່ນແລ້ວ, ບາງຄັ້ງການປັບແຕ່ງ AI ໃຫ້ເໝາະສົມກັບແຕ່ລະຄົນກໍ່ຄືກັບການໃຫ້ແຊນວິດທີ່ກຳນົດເອງທຸກຄົນ. ຍົກເວັ້ນແຊນວິດບາງຄັ້ງຄາວກໍ່ເອົາໝາກແຕງດອງໃສ່ເມື່ອທ່ານຂໍ. ນັ້ນແມ່ນບ່ອນທີ່ການເບິ່ງແຍງຂອງຄູຍັງຄົງເປັນສິ່ງສຳຄັນ. (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ))

ການສອນແບບ AI: ຊ່ວຍເຫຼືອທັນທີໂດຍບໍ່ຕ້ອງຍົກມືຂຶ້ນແບບງຸ່ມງ່າມ 🙋‍♀️🤖

ຄູສອນ AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນການສຶກສາໂດຍການໃຫ້ການຊ່ວຍເຫຼືອທັນທີ ແລະ ມີຄວາມກົດດັນຕໍ່າ. ນັກຮຽນບາງຄົນຈະບໍ່ຖາມຄຳຖາມໃນຫ້ອງຮຽນເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາຈະຫຼົງທາງກໍຕາມ. ພວກເຂົາບໍ່ຕ້ອງການເບິ່ງຄືກັບວ່າ "ໂງ່" (ຄຳເວົ້າຂອງພວກເຂົາ, ບໍ່ແມ່ນຂອງຂ້ອຍ). ຄູສອນ AI ໃຫ້ວິທີສ່ວນຕົວແກ່ພວກເຂົາໃນການຄົ້ນຫາຄວາມສັບສົນ. (UNESCO)

ການສອນດ້ວຍ AI ເກັ່ງຫຍັງແດ່

• ອະທິບາຍແນວຄວາມຄິດໃນຫຼາຍວິທີ 🔁

• ການໃຫ້ຄຳແນະນຳແທນຄຳຕອບ (ເມື່ອຖືກອອກແບບມາຢ່າງຖືກຕ້ອງ)

• ສະເໜີບັນຫາການຝຶກຊ້ອມເພີ່ມເຕີມ

• ຊ່ວຍໃຫ້ນັກຮຽນຮຽນເພື່ອການສອບເສັງດ້ວຍການທົບທວນແບບມີເປົ້າໝາຍ

ມັນບໍ່ດີຫຍັງ

• ການເຂົ້າໃຈສະພາບການທາງດ້ານອາລົມ
  ຖ້ານັກຮຽນຮູ້ສຶກທໍ້ຖອຍ, ເມື່ອຍ, ຕ້ອງປະເຊີນກັບບັນຫາຕ່າງໆໃນຊີວິດ... AI ບໍ່ “ເຂົ້າໃຈ”.

• ການຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງ
  AI ສາມາດໝັ້ນໃຈໄດ້ ແລະ ຜິດໄດ້, ເຊິ່ງເປັນການປະສົມປະສານທີ່ໜ້າຢ້ານ 😬 (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ), NIST)

• ການທົດແທນການສອນທີ່ແທ້ຈິງ
  ເຄື່ອງມືສອນພິເສດແມ່ນການສະໜັບສະໜູນ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັກສູດ. (ອົງການ UNESCO)

ວິທີການປະຕິບັດຕົວຈິງແມ່ນການປະຕິບັດຕໍ່ການສອນວິຊາ AI ຄືກັບເຄື່ອງຄິດເລກໃນຊັ້ນຮຽນຄະນິດສາດ: ສະດວກ, ມີປະສິດທິພາບ, ແຕ່ເຈົ້າຍັງຈຳເປັນຕ້ອງສອນແນວຄິດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງມັນ 🧠.

ການສະໜັບສະໜູນຄູ: ການວາງແຜນ, ການຈຳແນກຄວາມແຕກຕ່າງ, ແລະ ການບັນເທົາທຸກດ້ານການບໍລິຫານ 🧑🏫✨

ໃຫ້ເວົ້າໂດຍກົງ - ຄູບໍ່ຕ້ອງການ “ນະວັດຕະກໍາ” ຫຼາຍຂຶ້ນ. ພວກເຂົາຕ້ອງການເວລາ. AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນນັກການສຶກສາໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນວຽກງານທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ. (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ), ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ))

ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນຄູ (ຕົວຈິງ)

• ການຮ່າງໂຄງຮ່າງບົດຮຽນທີ່ສອດຄ່ອງກັບຈຸດປະສົງການຮຽນຮູ້📝

• ການສ້າງແຜ່ນວຽກທີ່ແຕກຕ່າງ (ພື້ນຖານ, ມາດຕະຖານ, ສິ່ງທ້າທາຍ)

• ການສ້າງຕາຕະລາງຄະແນນ ແລະ ເງື່ອນໄຂຄວາມສຳເລັດ

• ສະຫຼຸບແນວໂນ້ມການປະຕິບັດຂອງຫ້ອງຮຽນ

• ການແນະນຳບົດສົນທະນາສຳລັບການອ່ານ

• ຊ່ວຍຂຽນການສື່ສານຂອງພໍ່ແມ່ໃຫ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ (ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມກົດດັນ, ການພິມຜິດໜ້ອຍລົງ)

ແລະນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຄົນບໍ່ໄດ້ເວົ້າດັງພໍ: ເມື່ອຄູສອນປະຫຍັດເວລາ, ນັກຮຽນຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດ. ເພາະວ່າເວລາທີ່ປະຫຍັດໄດ້ມັກຈະກາຍເປັນຄຳຕິຊົມທີ່ດີຂຶ້ນ, ການກວດສອບຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະ ການພົວພັນລະຫວ່າງມະນຸດຫຼາຍຂຶ້ນ. ສິ່ງທີ່ສຳຄັນ 💛. (EEF)

ຄຳເຕືອນເລັກນ້ອຍ... ຖ້າໂຮງຮຽນໃຊ້ AI ເພື່ອ "ເຮັດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນດ້ວຍໜ້ອຍລົງ" ໂດຍການເພີ່ມຄວາມຄາດຫວັງກ່ຽວກັບປະລິມານວຽກ, ນັ້ນບໍ່ແມ່ນການສະໜັບສະໜູນ, ນັ້ນແມ່ນພຽງແຕ່ cosplay ຂອງຜູ້ບໍລິຫານ. ບໍ່ແມ່ນຄວາມຜິດຂອງເຄື່ອງມື, ແຕ່ຍັງ.

ການປະເມີນຜົນ ແລະ ຄຳຕິຊົມ: ວົງຈອນທີ່ໄວຂຶ້ນ, ການຮຽນຮູ້ທີ່ດີຂຶ້ນ 🔄✅

ຄຳຕິຊົມແມ່ນໜຶ່ງໃນຕົວຂັບເຄື່ອນທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດຂອງການປັບປຸງ. ນັກຮຽນທີ່ໄວກວ່າຈະໄດ້ຮັບຄຳຕິຊົມທີ່ມີຄວາມໝາຍເທົ່າໃດ, ເຂົາເຈົ້າກໍສາມາດປັບຕົວໄດ້ໄວເທົ່ານັ້ນ. (EEF, Hattie & Timperley (2007), Black & Wiliam (1998))

AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນການປະເມີນຜົນໂດຍ:

• ການໃຫ້ຄະແນນຄຳຖາມຈຸດປະສົງໂດຍອັດຕະໂນມັດ (ຄະນິດສາດ, ຕົວເລືອກຫຼາຍຕົວ, ການກວດສອບໄວ)

• ການລະບຸຮູບແບບຂອງຄວາມຜິດພາດ (ການອ່ານຜິດ, ການເລື່ອນຂັ້ນຕອນ, ຊ່ອງຫວ່າງແນວຄວາມຄິດ)

• ການໃຫ້ຄໍາຄິດເຫັນແບບທັນທີໃນລະຫວ່າງການຝຶກຊ້ອມ

• ຊ່ວຍໃຫ້ຄູອາຈານສາມາດໃຫ້ຄໍາເຫັນທີ່ມີໂຄງສ້າງໄດ້ໄວຂຶ້ນ

ຈຸດທີ່ດີ: ການສ້າງຮູບແບບ, ບໍ່ແມ່ນຈຸດສຸດທ້າຍ

AI ຖືກນຳໃຊ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບ:

• ຝຶກຊ້ອມແບບທົດສອບ

• ການກວດສອບຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ

• ຄຳຕິຊົມສະບັບຮ່າງ

• ການຝຶກຊ້ອມສ້າງທັກສະ

ສຳລັບການໃຫ້ຄະແນນທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ, AI ຕ້ອງການການກວດສອບຢ່າງລະມັດລະວັງ. ບໍ່ແມ່ນຍ້ອນວ່າມັນ "ຊົ່ວຮ້າຍ", ແຕ່ຍ້ອນວ່າຄວາມແຕກຕ່າງເລັກນ້ອຍແມ່ນຍາກ. ນັກຮຽນສອງຄົນສາມາດຂຽນຄຳຕອບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍເຊິ່ງທັງສອງແມ່ນຖືກຕ້ອງ, ແລະ AI ອາດຈະບໍ່ຮູ້ຄຸນຄ່າຄວາມຖືກຕ້ອງແບບສ້າງສັນແບບນັ້ນ 🎭. (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ), NIST)

ຄວາມຊື່ສັດທາງວິຊາການ: ການລອກເອົາຜົນງານ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ແລະ ຈຸດກາງທີ່ຫຍຸ້ງຍາກ 🔍📄

ປັນຍາປະດິດ (AI) ປ່ຽນແປງວິທີການຂຽນ ແລະ ຄົ້ນຄວ້າຂອງນັກຮຽນ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນວິກິດການດ້ານສິນທຳ - ມັນເປັນຄວາມເປັນຈິງໃນຫ້ອງຮຽນ. (ອົງການຢູເນສໂກ)

AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາຢູ່ທີ່ນີ້ໃນສອງທິດທາງຄື:

1) ສະໜັບສະໜູນເຄື່ອງມືສ້າງຜົນງານທີ່ເປັນເອກະລັກ

• ເຄື່ອງກວດຈັບການລະເມີດລິຂະສິດສາມາດໝາຍເຖິງຂໍ້ຄວາມທີ່ຖືກຄັດລອກໄດ້

• ບົດລາຍງານຄວາມເປັນຕົ້ນສະບັບສາມາດຊຸກຍູ້ໃຫ້ມີນິໄສການອ້າງອີງ

• ການກວດສອບຮູບແບບສາມາດເນັ້ນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ໜ້າສົງໄສ

2) ການສອນ “ຄວາມຮູ້ດ້ານ AI” ໃຫ້ດີຂຶ້ນ

ແທນທີ່ຈະທຳທ່າວ່ານັກຮຽນຈະບໍ່ໃຊ້ AI, ໂຮງຮຽນສາມາດສອນໄດ້ວ່າ:

• ວິທີການລະດົມສະໝອງດ້ວຍ AI ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຄັດລອກ

• ວິທີການກວດສອບການຮຽກຮ້ອງ

• ວິທີການຂຽນຄືນໃໝ່ດ້ວຍສຽງຂອງຕົວເອງ

• ວິທີການອ້າງອີງການຊ່ວຍເຫຼືອເມື່ອຕ້ອງການ

ເພາະວ່າເປົ້າໝາຍບໍ່ແມ່ນ "ຢ່າໃຊ້ເຄື່ອງມື." ເປົ້າໝາຍແມ່ນ "ສະແດງຄວາມຄິດຂອງເຈົ້າ." ນັ້ນແມ່ນຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທາງວິຊາການທີ່ແທ້ຈິງ 💪📚.

(ນອກຈາກນີ້: ເຄື່ອງມືຄວາມເປັນຕົ້ນສະບັບ/ການກວດສອບອາດຈະບໍ່ສົມບູນແບບ - ລວມທັງຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ການປະຕິບັດທີ່ບໍ່ສະເໝີພາບກັນໃນທົ່ວກຸ່ມນັກຮຽນ - ສະນັ້ນນະໂຍບາຍ + ການຕັດສິນຂອງມະນຸດຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນ.) (Turnitin, Stanford HAI)

ການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ການມີສ່ວນຮ່ວມ: AI ເປັນທາງລາດ, ບໍ່ແມ່ນທາງລັດ ♿️💬

ນີ້ແມ່ນໜຶ່ງໃນຂົງເຂດທີ່ມີຄວາມໝາຍຢ່າງແທ້ຈິງທີ່ສຸດ. AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນຜູ້ຮຽນທີ່ມີອຸປະສັກທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມສະຫຼາດ ແລະ ທຸກຢ່າງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຂົ້າເຖິງ. (OECD, UNESCO)

ລາງວັນດ້ານການເຂົ້າເຖິງລວມມີ:

• ຮອງຮັບການອ່ານຂໍ້ຄວາມເປັນສຽງ 🔊

• ການປ່ຽນສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມ ສຳລັບນັກຮຽນທີ່ມີບັນຫາໃນການຂຽນ ✍️

• ຄຳບັນຍາຍສຳລັບເນື້ອຫາວິດີໂອ

• ເຄື່ອງມືແປພາສາສຳລັບຄອບຄົວ ແລະ ຜູ້ຮຽນຫຼາຍພາສາ 🌍

• ຮູບແບບຂໍ້ຄວາມທີ່ງ່າຍດາຍສຳລັບການສະໜັບສະໜູນຄວາມເຂົ້າໃຈ

• ອຸປະກອນຊ່ວຍເບິ່ງເຫັນທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກຂໍ້ຄວາມ (ເມື່ອມີ)

ນັກຮຽນຜູ້ທີ່ໃນທີ່ສຸດສາມາດເຂົ້າໃຈແບບຝຶກຫັດໄດ້ເພາະວ່າມັນຖືກອ່ານອອກສຽງ... ນັ້ນບໍ່ແມ່ນ "ການໂກງ". ນັ້ນຄືການກຳຈັດອຸປະສັກ. ຄືກັບແວ່ນຕາສຳລັບສະໝອງຂອງເຈົ້າ. ບໍ່ແມ່ນຄຳປຽບທຽບທີ່ສົມບູນແບບ, ແຕ່ເຈົ້າເຂົ້າໃຈມັນ 🤓.

ການຮຽນຮູ້ການວິເຄາະ: ການສັງເກດເຫັນບັນຫາແຕ່ຫົວທີ (ແຕ່ຢ່າເຮັດໃຫ້ຮູ້ສຶກຢ້ານ) 📈🕵️‍♀️

ການວິເຄາະສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ໂຮງຮຽນສັງເກດເຫັນຮູບແບບຕ່າງໆ: (Jisc, OECD)

• ໃຜກຳລັງຕົກຢູ່ທາງຫລັງ

• ແນວຄວາມຄິດໃດທີ່ເຮັດໃຫ້ຫ້ອງຮຽນທັງໝົດສັບສົນ

• ບ່ອນທີ່ການເຂົ້າຮ່ວມ, ພຶດຕິກຳ ແລະ ການປະຕິບັດມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງກັນ

ຖ້າໃຊ້ໄດ້ດີ, ສິ່ງນີ້ສະໜັບສະໜູນການແຊກແຊງແຕ່ຫົວທີ:

• ການສອນແບບແນໃສ່ເປົ້າໝາຍ

• ຄຳແນະນຳທີ່ປັບປຸງແລ້ວ

• ການບໍລິການສະໜັບສະໜູນ

• ການຈັດສັນຊັບພະຍາກອນທີ່ດີຂຶ້ນ

ຖ້າໃຊ້ບໍ່ດີ, ມັນຈະກາຍເປັນການຕິດສະຫຼາກ:

• “ນັກຮຽນຄົນນີ້ມີຄວາມສາມາດຕ່ຳ”

• "ເດັກຄົນນີ້ມີຄວາມສ່ຽງ"

• "ພວກເຂົາອາດຈະລົ້ມເຫລວຢູ່ດີ"

ການຄາດເດົາຂອງ AI ຄວນຖືກປະຕິບັດຄືກັບເຄື່ອງກວດຈັບຄວັນໄຟ, ບໍ່ແມ່ນຜູ້ພິພາກສາ. ເຄື່ອງກວດຈັບຄວັນໄຟບອກວ່າ "ກວດສອບອັນນີ້." ມັນບໍ່ໄດ້ຕັດສິນລົງໂທດໃຜໃນຂໍ້ຫາວາງເພີງ 😵💫🔥. (Jisc, NIST)

ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ມາດຕະການປ້ອງກັນ: ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ອະຄະຕິ, ແລະ ກັບດັກ "ເພິ່ງພາອາໄສຫຼາຍເກີນໄປ" 🛡️⚠️

ຖ້າພວກເຮົາເປັນຄົນຈິງ (ແລະພວກເຮົາຄວນຈະເປັນ), ການສະໜັບສະໜູນ AI ​​ໃນການສຶກສາມາພ້ອມກັບຄວາມສ່ຽງ: (UNESCO, NIST)

ຄວາມສ່ຽງຫຼັກ

• ບັນຫາຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ຖ້າຂໍ້ມູນນັກຮຽນຖືກຈັດການບໍ່ຖືກຕ້ອງ (ICO, ຄະນະກຳມະການເອີຣົບ)

• ອະຄະຕິ ຖ້າຮູບແບບສະທ້ອນເຖິງຮູບແບບທີ່ບໍ່ຍຸດຕິທຳ (NIST, ICO)

• ການເພິ່ງພາອາໄສຫຼາຍເກີນໄປ ເຮັດໃຫ້ນັກຮຽນຢຸດຄິດດ້ວຍຕົນເອງ

• ຄຳຕອບທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ຖືກສົ່ງດ້ວຍຄວາມໝັ້ນໃຈ (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ), NIST)

• ຊ່ອງຫວ່າງຄວາມສະເໝີພາບ ຖ້າມີພຽງນັກຮຽນບາງຄົນເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ (UNESCO)

ຮົ້ວກັ້ນທີ່ຊ່ວຍໄດ້ແທ້

• ກົດລະບຽບທີ່ຊັດເຈນ: ເວລາໃດທີ່ AI ສາມາດໃຊ້ໄດ້, ແລະເວລາໃດທີ່ມັນບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້ ✅ (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ສະຫະລາຊະອານາຈັກ))

• ສອນການຢັ້ງຢືນ: ວັດທະນະທຳ “ກວດສອບສອງເທື່ອ” (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ))

• ການທົບທວນຄືນໂດຍມະນຸດສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສ່ຽງສູງ (NIST)

• ການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ: ເກັບກຳໜ້ອຍລົງ, ປົກປ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ 🔒 (ICO)

• ຄວາມໂປ່ງໃສກັບພໍ່ແມ່ ແລະ ນັກຮຽນ (Jisc, ICO)

ໃນທາງປະຕິບັດ, ການປົກປ້ອງທີ່ດີທີ່ສຸດບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນດ້ານວິຊາການເທົ່ານັ້ນ - ແຕ່ມັນຍັງເປັນການສຶກສາ. ສອນນັກຮຽນວ່າ AI ເກັ່ງຫຍັງ, ມັນບໍ່ດີຫຍັງ, ແລະວິທີການຄວບຄຸມ. ງ່າຍດາຍ, ບໍ່ໜ້າຢ້ານ. (ອົງການ UNESCO)

ວິທີການໃຊ້ AI ທີ່ພ້ອມໃຊ້ໃນຫ້ອງຮຽນໂດຍບໍ່ມີບັນຫາ 😌📌

ຖ້າທ່ານຕ້ອງການວິທີການທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ ແລະ ບໍ່ມີຄວາມທ້າທາຍໃນການນຳເອົາ AI ເຂົ້າມາ, ນີ້ແມ່ນບາງວິທີທີ່ມັກຈະໄດ້ຜົນ: (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ))

ສຳລັບຄູອາຈານ

• ໃຊ້ AI ເພື່ອຮ່າງການປ່ຽນແປງບົດຮຽນ (ຈາກນັ້ນແກ້ໄຂດ້ວຍຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງທ່ານ)

• ສ້າງຄຳຖາມກ່ຽວກັບປີ້ອອກ

• ສ້າງການກະຕຸ້ນຄວາມເຂົ້າໃຈໃນການອ່ານ

• ປ່ຽນຫົວຂໍ້ໃຫ້ກາຍເປັນແບບສອບຖາມສັ້ນໆເພື່ອທົບທວນຄືນ 📝

ສຳລັບນັກຮຽນ

• ຂໍຄຳອະທິບາຍແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ (ບໍ່ພຽງແຕ່ຄຳຕອບເທົ່ານັ້ນ)

• ສ້າງຄຳຖາມຝຶກຊ້ອມສຳລັບຫົວຂໍ້ໃດໜຶ່ງ

• ສະຫຼຸບບັນທຶກ, ຈາກນັ້ນປຽບທຽບກັບບົດສະຫຼຸບຂອງຕົນເອງ

• ໃຊ້ການປ່ຽນສຽງເວົ້າເປັນຂໍ້ຄວາມເພື່ອໃຫ້ໄດ້ແນວຄວາມຄິດໄວຂຶ້ນ 🎙️

ສຳລັບໂຮງຮຽນ

• ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເຄື່ອງມືການເຂົ້າເຖິງກ່ອນ (OECD)

• ໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການເຂົ້າສູ່ລະບົບເທົ່ານັ້ນ

• ສ້າງນະໂຍບາຍຮ່ວມກັນເພື່ອບໍ່ໃຫ້ພະນັກງານຄາດເດົາ (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ))

• ກວດສອບເຄື່ອງມືເພື່ອຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຄວາມຍຸຕິທຳ (ICO)

ມັນຄ້າຍຄືກັບການໃສ່ສ່ວນປະກອບໃໝ່ເຂົ້າໃນການປຸງແຕ່ງອາຫານ. ໂຮຍມັນລົງໄປກ່ອນ. ຢ່າຖິ້ມໝົດກະປ໋ອງ ແລະ ຫວັງວ່າແກງຈະຍັງຢູ່ໄດ້ 🥣🤷‍♂️.

ໝາຍເຫດສຸດທ້າຍ: ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາ - ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ 🎓🤖✨

ດັ່ງນັ້ນ, ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາ. ມັນສະໜັບສະໜູນມັນໂດຍການປັບແຕ່ງການຮຽນຮູ້ໃຫ້ເປັນສ່ວນຕົວ, ເລັ່ງຄຳຕິຊົມ, ຫຼຸດຜ່ອນພາລະວຽກຂອງຄູ, ປັບປຸງການເຂົ້າເຖິງ, ແລະ ຊ່ວຍເຫຼືອໃນການຮຽນຮູ້ໄວຂຶ້ນ. ແຕ່ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີເມື່ອມະນຸດຢູ່ໃນບ່ອນນັ່ງຂອງຄົນຂັບ. (OECD, UNESCO, ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ))

ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້

• ປັນຍາປະດິດ (AI) ແຂງແຮງທີ່ສຸດໃນຖານະເປັນ ຕົວສະໜັບສະໜູນ, ບໍ່ແມ່ນຕົວທົດແທນ (UNESCO)

• ການນຳໃຊ້ທີ່ດີທີ່ສຸດ: ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນ, ການປະຕິບັດ, ຄຳຕິຊົມ, ການເຂົ້າເຖິງ, ການຊ່ວຍເຫຼືອໃນການວາງແຜນ ✅ (OECD)

• ຄວາມສ່ຽງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດ: ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ອະຄະຕິ, ການເພິ່ງພາອາໄສຫຼາຍເກີນໄປ, ຄວາມໝັ້ນໃຈທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ⚠️ (NIST, ICO)

• ສູດທີ່ຊະນະ: AI + ການຕັດສິນຂອງຄູ + ການຄິດຢ່າງມີວິຈານຂອງນັກຮຽນ 🧠💛 (ກະຊວງສຶກສາທິການ (ອັງກິດ))

ຖ້າທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ AI ຄືກັບຜູ້ຊ່ວຍທີ່ເປັນປະໂຫຍດ (ໂດຍມີການຊີ້ນຳ), ມັນສາມາດເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ລຽບງ່າຍ, ຍຸດຕິທຳ ແລະ ຕອບສະໜອງໄດ້ດີຂຶ້ນຢ່າງແທ້ຈິງ. ຖ້າທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ມັນຄືກັບເຄື່ອງຈັກທາງລັດ... ດີ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທາງລັດ. ແລະການສຶກສາສົມຄວນໄດ້ຮັບສິ່ງທີ່ດີກ່ວານັ້ນ.

ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ: ການໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງການກວດສອບຊ່ອງຫວ່າງການຮຽນຮູ້ປະຈຳອາທິດ

ສະຖານະການ

ລອງນຶກພາບຄູສອນຄະນິດສາດຊັ້ນປີທີ 8 ທີ່ມີນັກຮຽນ 29 ຄົນ ແລະ ມີພຽງໄລຍະເວລາວາງແຜນດຽວເພື່ອທົບທວນວຽກຂອງອາທິດນີ້. ຫ້ອງຮຽນຫາກໍ່ສຳເລັດບົດຮຽນສັ້ນໆກ່ຽວກັບເສດສ່ວນ, ທົດສະນິຍົມ, ແລະ ເປີເຊັນ. ນັກຮຽນບາງຄົນກຳລັງກ້າວໄປຢ່າງໝັ້ນໃຈຜ່ານການປ່ຽນແປງ, ໃນຂະນະທີ່ຄົນອື່ນໆຍັງຄົງສັບສົນກົດລະບຽບຂອງຕົວເສດ ແລະ ຕົວສ່ວນ.

ແທນທີ່ຈະໃຊ້ AI ເພື່ອໃຫ້ຄະແນນສຸດທ້າຍ, ຄູໃຊ້ມັນເປັນຕົວສັງເກດຮູບແບບທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່າ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນງ່າຍດາຍ: ລະບຸສາມຊ່ອງຫວ່າງທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດ, ສ້າງການຝຶກຝົນເປົ້າໝາຍສຳລັບວັນຈັນ, ແລະ ຫຼີກລ່ຽງການໃຊ້ເວລາຄືນວັນອາທິດເພື່ອຈັດຮຽງທຸກຄຳຕອບດ້ວຍຕົນເອງ 😵💫.

ວິທີການນີ້ເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດສຳລັບການກວດສອບໄວ, ປີ້ອອກ, ຕົວຢ່າງວຽກບ້ານ, ຫຼື ແບບທົດສອບຄຳຕອບສັ້ນໆທີ່ຄູຮູ້ວິທີການທີ່ຖືກຕ້ອງແລ້ວ.

ສິ່ງທີ່ຄູຕ້ອງການ

ຈຸດປະສົງການຮຽນຮູ້ທີ່ຊັດເຈນ ເຊັ່ນ “ປ່ຽນລະຫວ່າງເສດສ່ວນ, ທົດສະນິຍົມ, ແລະ ເປີເຊັນ”

ຊຸດຄຳຕອບຂອງນັກຮຽນທີ່ບໍ່ລະບຸຊື່ຈຳນວນໜ້ອຍ

ຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼື ຄູ່ມືການໃຫ້ຄະແນນ

ກົດລະບຽບທີ່ຫ້າມບໍ່ໃຫ້ອັບໂຫຼດຊື່ນັກຮຽນ, ຂໍ້ມູນສຸຂະພາບ, ບັນທຶກພຶດຕິກຳ ຫຼື ລາຍລະອຽດສ່ວນຕົວ

ຂັ້ນຕອນການທົບທວນຄືນຂອງຄູກ່ອນທີ່ຈະສະແດງສິ່ງໃດສິ່ງໜຶ່ງໃຫ້ນັກຮຽນເຫັນ

ຕົວຢ່າງຄຳແນະນຳ

ເຈົ້າກຳລັງຊ່ວຍຂ້ອຍທົບທວນປີ້ອອກວິຊາຄະນິດສາດປີ 8 ທີ່ມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການສ່ຽງຕໍ່າ. ຢ່າມອບໝາຍເກຣດ. ຊອກຫາຮູບແບບໃນຄຳຕອບທີ່ບໍ່ລະບຸຊື່ ແລະ ຈັດກຸ່ມຄວາມຜິດພາດຕາມຊ່ອງຫວ່າງທັກສະ. ຈາກນັ້ນແນະນຳກິດຈະກຳການສອນຄືນໃໝ່ສັ້ນໆສາມຢ່າງ ແລະ ຄຳຖາມຝຶກຫັດຫົກຂໍ້.

ຈຸດປະສົງການຮຽນຮູ້: ນັກຮຽນຄວນປ່ຽນລະຫວ່າງເສດສ່ວນ, ທົດສະນິຍົມ, ແລະ ເປີເຊັນ.

ຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງ:
1/4 = 0.25 = 25%
3/5 = 0.6 = 60%
0.125 = 1/8 = 12.5%

ຄຳຕອບຂອງນັກຮຽນ:
ນັກຮຽນ A: 1/4 = 0.4 = 40%
ນັກຮຽນ B: 3/5 = 0.6 = 6%
ນັກຮຽນ C: 0.125 = 1/25 = 12.5%
​​ນັກຮຽນ D: 1/4 = 0.25 = 25%
ນັກຮຽນ E: 3/5 = 0.35 = 35%

ສົ່ງຄືນ:

1. ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດ

2. ຄຳຖາມໃດທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດນັ້ນ

3. ຄຳອະທິບາຍສັ້ນໆຂອງຄູ

4. ສາມໜ້າວຽກຝຶກຝົນ

5. ຄຳເຕືອນໜຶ່ງກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ການວິເຄາະຂອງທ່ານອາດຈະບໍ່ແນ່ນອນ

ວິທີການທົດສອບມັນ

ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄຳຕອບທີ່ບໍ່ລະບຸຊື່ 10-15 ຄຳຕອບ, ບໍ່ແມ່ນຕາຕະລາງເຕັມຂອງຫ້ອງຮຽນ.

ກວດສອບວ່າ AI ລະບຸຄວາມຜິດພາດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງຫຼືບໍ່, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຄຳຕອບສຸດທ້າຍທີ່ຜິດ.

ປຽບທຽບຄຳຖາມຝຶກຊ້ອມທີ່ແນະນຳກັບຈຸດປະສົງຂອງບົດຮຽນ.

ຖາມວ່າ: “ຂ້ອຍສະດວກໃຈທີ່ຈະອະທິບາຍຄໍາແນະນໍານີ້ໃຫ້ພໍ່ແມ່, ຜູ້ນໍາອາວຸໂສ, ຫຼືນັກຮຽນຟັງບໍ?”

ໃຫ້ໃຊ້ prompt ດຽວກັນສອງຄັ້ງ ແລະ ເບິ່ງວ່າຜົນການຄົ້ນພົບຫຼັກຍັງຄົງສອດຄ່ອງກັນຫຼືບໍ່.

ຜົນໄດ້ຮັບ

ຜົນໄດ້ຮັບຕົວຢ່າງ: ອີງຕາມເວລາໃນການທົດສອບຫ້າໜ້າວຽກ, ຄູສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການທົບທວນຄືນຜ່ານຄັ້ງທຳອິດຂອງປີ້ອອກໄລຍະສັ້ນ 30 ໃບຈາກປະມານ 35 ນາທີ ມາເປັນ 10 ນາທີ.

ພື້ນຖານການວັດແທກ: ກຳນົດເວລາຂະບວນການທົບທວນຄືນຄັ້ງໜຶ່ງໂດຍບໍ່ມີ AI ແລະ ອີກຄັ້ງໜຶ່ງດ້ວຍ AI, ໂດຍໃຊ້ຈຳນວນຄຳຕອບທີ່ບໍ່ລະບຸຊື່ເທົ່າກັນ. ຈາກນັ້ນໃຫ້ນັບວ່າມີຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ລະບຸໂດຍ AI ຈັກຢ່າງທີ່ຄູຍອມຮັບຫຼັງຈາກກວດສອບແລ້ວ.

ເປົ້າໝາຍທີ່ເຂັ້ມແຂງຈະເປັນ:

ເວລາທົບທວນຫຼຸດລົງ 20-25 ນາທີ

ຢ່າງໜ້ອຍ 90% ຂອງໝວດໝູ່ຊ່ອງຫວ່າງທີ່ແນະນຳໄດ້ຮັບການຍອມຮັບຫຼັງຈາກການທົບທວນຄືນຂອງຄູ

ອັບໂຫຼດຊື່ນັກຮຽນ ຫຼື ລາຍລະອຽດສ່ວນຕົວ 0 ອັນແລ້ວ

ໜ້າວຽກສອນຄືນໃໝ່ໜຶ່ງອັນທີ່ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ສຳຄັນແຕ່ລະຢ່າງ

ຕົວເລກທີ່ສຳຄັນບໍ່ແມ່ນ “AI ໄວຂຶ້ນ.” ຕົວເລກທີ່ຄວນຕິດຕາມແມ່ນ “ຄູສອນປະຫຍັດເວລາໂດຍບໍ່ສູນເສຍຄວາມຖືກຕ້ອງ ຫຼື ການຄວບຄຸມຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ.”

ມີຫຍັງຜິດພາດໄດ້ແດ່

AI ອາດຈະຈັດກຸ່ມຄວາມຜິດພາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຂົ້າກັນ ແລະ ເອີ້ນພວກມັນວ່າເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດດຽວກັນ.

ມັນອາດຈະສ້າງຄຳຖາມຝຶກຫັດທີ່ງ່າຍເກີນໄປ, ຍາກເກີນໄປ ຫຼື ບໍ່ສອດຄ່ອງກັບຫຼັກສູດ.

ຖ້າຄູອັບໂຫຼດຂໍ້ມູນນັກຮຽນທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນໄດ້, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຈະສູງຂຶ້ນຫຼາຍ.

ຖ້າຜົນຜະລິດຖືກຖືວ່າເປັນການຕັດສິນສຸດທ້າຍ, ນັກຮຽນອາດຈະຖືກຕິດປ້າຍຢ່າງບໍ່ຍຸດຕິທຳ.

ຖ້າຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບບໍ່ເປັນລະບຽບ ຫຼື ບໍ່ໜ້າເຊື່ອຖື, ການວິເຄາະກໍ່ຈະບໍ່ດີຄືກັນ. ຂີ້ເຫຍື້ອແບບຄລາສສິກເຂົ້າ, ຂີ້ເຫຍື້ອອອກ 🙃.

ເອົາໄປໃຊ້ຕົວຈິງ

AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນການສຶກສາໃນທາງທີ່ເປັນປະໂຫຍດສູງ ເມື່ອມັນຊ່ວຍໃຫ້ຄູອາຈານເຫັນຮູບແບບໄດ້ໄວຂຶ້ນ, ບໍ່ແມ່ນເມື່ອມັນທົດແທນການຕັດສິນຂອງເຂົາເຈົ້າ. ສຳລັບຊ່ອງຫວ່າງການຮຽນຮູ້, ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດແມ່ນ: ເຮັດໃຫ້ວຽກງານບໍ່ລະບຸຊື່, ໃຫ້ AI ແນະນຳຮູບແບບ, ກວດສອບຮູບແບບດ້ວຍຕົວທ່ານເອງ, ຈາກນັ້ນນຳໃຊ້ມັນເພື່ອວາງແຜນການສິດສອນຂອງມະນຸດໃຫ້ດີຂຶ້ນ.

ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ

AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາໃນການສິດສອນປະຈຳວັນແນວໃດ?

AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນການສຶກສາໂດຍການຈັດການໜ້າວຽກທີ່ເຮັດຊ້ຳໆ ແລະ ເລັ່ງຂະບວນການເຮັດວຽກປົກກະຕິ. ໃນຫ້ອງຮຽນຫຼາຍແຫ່ງ, ສິ່ງນັ້ນເບິ່ງຄືວ່າເປັນການຮ່າງໂຄງຮ່າງບົດຮຽນ, ສ້າງການປະຕິບັດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ແລະ ການກະກຽມຊັບພະຍາກອນການໃຫ້ຄະແນນ. ມັນຍັງສາມາດຊ່ວຍສະຫຼຸບຮູບແບບທົ່ວຫ້ອງຮຽນ ເພື່ອໃຫ້ຄູສາມາດສັງເກດເຫັນຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທົ່ວໄປໄດ້ໄວຂຶ້ນ. ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດມັກຈະມາເມື່ອຄູແກ້ໄຂຜົນຜະລິດ ແລະ ຄວບຄຸມການຕັດສິນໃຈສຸດທ້າຍຢ່າງໜັກແໜ້ນ.

ມີວິທີການໃດແດ່ທີ່ໃຊ້ໄດ້ຜົນດີທີ່ສຸດໃນການໃຊ້ AI ເພື່ອບັນເທົາວຽກງານຂອງຄູ?

ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການໃຊ້ AI ສຳລັບການວາງແຜນ "ຮ່າງສະບັບທຳອິດ", ການສ້າງແບບສອບຖາມໄວ, ແມ່ແບບຄະແນນ, ແລະ ການສື່ສານຂອງພໍ່ແມ່ - ຈາກນັ້ນປັບປຸງດ້ວຍການຕັດສິນແບບມືອາຊີບ. ສິ່ງນີ້ສາມາດຄືນເວລາໃຫ້ກັບຄຳຕິຊົມ, ການກວດສອບ, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນດ້ານການສິດສອນ. ໂຮງຮຽນມັກຈະເຫັນໄຊຊະນະໃນຕອນຕົ້ນທີ່ລຽບງ່າຍທີ່ສຸດໂດຍການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍໜ້າວຽກທີ່ມີຜົນປະໂຫຍດຕໍ່າທີ່ບໍ່ຕ້ອງການຂໍ້ມູນທີ່ລະອຽດອ່ອນ. ຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ AI ສາມາດເຮັດໄດ້ ແລະ ບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້ຍັງຊ່ວຍປ້ອງກັນການຂະຫຍາຍຕົວຂອງຂອບເຂດ.

AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາດ້ວຍການປະຕິບັດສ່ວນຕົວສຳລັບນັກຮຽນແນວໃດ?

ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາຢ່າງເຫັນໄດ້ຊັດເຈນທີ່ສຸດແມ່ນຜ່ານການປະຕິບັດຕາມຄວາມຕ້ອງການທີ່ປັບຕົວເມື່ອຜູ້ຮຽນມີບັນຫາ ຫຼື ເລັ່ງໄປຂ້າງໜ້າ. ລະບົບສາມາດປັບຄວາມຍາກ, ປ່ຽນປະເພດຄຳຖາມ, ແລະ ສະເໜີຄຳອະທິບາຍທາງເລືອກໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຜິດພາດ - ບໍ່ພຽງແຕ່ຄະແນນສຸດທ້າຍເທົ່ານັ້ນ. ສິ່ງນີ້ສະໜັບສະໜູນການຈຳແນກໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ນັກຮຽນຮູ້ສຶກວ່າຖືກໂດດດ່ຽວ. ການຄວບຄຸມຂອງຄູຍັງມີຄວາມສຳຄັນ, ເພາະວ່າ “ການປັບຕົວ” ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ “ຖືກຕ້ອງ” ຫຼື ສອດຄ່ອງກັບເປົ້າໝາຍຂອງບົດຮຽນສະເໝີໄປ.

chatbot ການສອນແບບ AI ໜ້າເຊື່ອຖືໄດ້ບໍສຳລັບການຊ່ວຍເຫຼືອດ້ານວຽກບ້ານ ແລະ ການແກ້ໄຂ?

ພວກມັນສາມາດເປັນປະໂຫຍດສຳລັບຄຳອະທິບາຍ, ຄຳແນະນຳ ແລະ ການຝຶກຝົນເພີ່ມເຕີມ - ໂດຍສະເພາະສຳລັບນັກຮຽນທີ່ຫຼີກລ່ຽງການຖາມຄຳຖາມໃນຫ້ອງຮຽນ. ຄວາມສ່ຽງຕົ້ນຕໍແມ່ນຄວາມຜິດພາດທີ່ໝັ້ນໃຈ, ສະນັ້ນນັກຮຽນຄວນໄດ້ຮັບການສອນໃຫ້ກວດສອບຄຳຕອບ ແລະ ສະແດງການເຮັດວຽກຂອງເຂົາເຈົ້າ. ກົດລະບຽບທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງແມ່ນການໃຊ້ຄູສອນ AI ສຳລັບການຮຽນຮູ້ ແລະ ການແກ້ໄຂທີ່ມີຄວາມກົດດັນຕ່ຳ, ບໍ່ແມ່ນສິດອຳນາດສຸດທ້າຍ. ປະຕິບັດຕໍ່ມັນຄືກັບການສະໜັບສະໜູນ, ບໍ່ແມ່ນຫຼັກສູດ.

AI ສາມາດຊ່ວຍຊອກຫາຊ່ອງຫວ່າງໃນການຮຽນຮູ້ໄດ້ແນວໃດໂດຍບໍ່ຕິດປ້າຍນັກຮຽນຜິດ?

ການວິເຄາະການຮຽນຮູ້ສາມາດເນັ້ນໃຫ້ເຫັນຮູບແບບຕ່າງໆເຊັ່ນ: ຄວາມຜິດພາດຊ້ຳໆ, ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທົ່ວຫ້ອງຮຽນ, ຫຼື ສັນຍານເບື້ອງຕົ້ນທີ່ນັກຮຽນຕ້ອງການການສະໜັບສະໜູນ. ຖ້າໃຊ້ໄດ້ດີ, ມັນເຮັດໜ້າທີ່ຄືກັບການແຈ້ງເຕືອນ "ກວດສອບສິ່ງນີ້" ທີ່ກະຕຸ້ນການແຊກແຊງຢ່າງທັນການ. ຖ້າໃຊ້ບໍ່ດີ, ມັນຈະກາຍເປັນການຕິດສະຫຼາກ ("ຄວາມສາມາດຕ່ຳ" ຫຼື "ມີຄວາມສ່ຽງ") ທີ່ເຮັດໃຫ້ຄວາມຄາດຫວັງຫຼຸດລົງ. ວິທີການທີ່ປອດໄພທີ່ສຸດແມ່ນການຈັບຄູ່ການວິເຄາະກັບຂໍ້ມູນທີ່ໜ້າເຊື່ອຖື, ການຕັດສິນຂອງມະນຸດ, ແລະ ການສົນທະນາຕິດຕາມທີ່ໂປ່ງໃສ.

ໂຮງຮຽນຄວນຈັດການກັບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ ແລະ ຂໍ້ມູນນັກຮຽນແນວໃດເມື່ອໃຊ້ເຄື່ອງມື AI?

ຂໍ້ມູນຂອງນັກຮຽນມີຄວາມອ່ອນໄຫວ, ສະນັ້ນວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ: ເກັບກຳໜ້ອຍລົງ, ປົກປ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະ ຫຼີກລ່ຽງການແບ່ງປັນລາຍລະອຽດສ່ວນຕົວທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ. ໂຮງຮຽນມັກຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກນະໂຍບາຍທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ສາມາດອັບໂຫຼດໄດ້, ຜູ້ທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງຜົນຜະລິດໄດ້, ແລະ ໄລຍະເວລາທີ່ຂໍ້ມູນຖືກເກັບຮັກສາ. ຄວາມໂປ່ງໃສກັບນັກຮຽນ ແລະ ພໍ່ແມ່ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສັບສົນ ແລະ ສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈ. ສຳລັບການນຳໃຊ້ທີ່ມີຜົນປະໂຫຍດສູງກວ່າ, ການທົບທວນໂດຍມະນຸດ ແລະ ການປົກປ້ອງທີ່ເຂັ້ມແຂງກວ່າແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ.

ເຄື່ອງມື AI ສາມາດສະໜັບສະໜູນຄວາມຊື່ສັດທາງວິຊາການໂດຍບໍ່ຕ້ອງລົງໂທດນັກຮຽນທີ່ຜິດໄດ້ບໍ?

AI ປ່ຽນແປງວິທີການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ການຂຽນຂອງນັກຮຽນ, ດັ່ງນັ້ນໂຮງຮຽນຫຼາຍແຫ່ງຈຶ່ງລວມເອົາເຄື່ອງມືຄວາມຄິດສ້າງສັນເຂົ້າກັບການສອນ “ການຮູ້ໜັງສືດ້ວຍ AI” ຢ່າງຊັດເຈນ. ເຄື່ອງມືການກວດສອບສາມາດຊ່ວຍລະບຸຄວາມຄ້າຍຄືກັນທີ່ໜ້າສົງໄສໄດ້, ແຕ່ພວກມັນຍັງສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດໄດ້, ສະນັ້ນນະໂຍບາຍຄວນລວມເອົາການຕັດສິນຂອງມະນຸດ ແລະ ຂະບວນການທົບທວນຄືນທີ່ຍຸດຕິທຳ. ການສອນນັກຮຽນໃຫ້ລະດົມສະໝອງໂດຍບໍ່ຕ້ອງຄັດລອກ, ກວດສອບການຮຽກຮ້ອງ ແລະ ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມຄິດຂອງເຂົາເຈົ້າມັກຈະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າການອີງໃສ່ການກວດສອບພຽງຢ່າງດຽວ.

ຄູຄວນກຳນົດຂອບເຂດໃດແດ່ເມື່ອນຳສະເໜີ AI ເຂົ້າໃນຫ້ອງຮຽນ?

ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອຄວາມຄາດຫວັງເປັນຈິງ ແລະ ກົດລະບຽບແມ່ນຈະແຈ້ງຕັ້ງແຕ່ມື້ທຳອິດ. ກຳນົດເວລາທີ່ AI ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ (ການຝຶກຊ້ອມ, ຮ່າງ, ການແກ້ໄຂ) ແລະ ເວລາໃດທີ່ມັນບໍ່ໄດ້ຮັບອະນຸຍາດ (ການປະເມີນຜົນສຸດທ້າຍ ຫຼື ການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງໂດຍບໍ່ມີການທົບທວນຄືນ). ສ້າງວັດທະນະທຳ "ກວດສອບສອງເທື່ອ" ເພື່ອໃຫ້ນັກຮຽນກວດສອບຜົນຜະລິດແທນທີ່ຈະຈ້າງຄົນພາຍນອກມາຄິດ. ຄາດວ່າຈະມີອາທິດທີ່ຫຍຸ້ງຍາກສອງສາມອາທິດ ເມື່ອກິດຈະວັດປະຈຳວັນຕົກລົງ ແລະ ພະນັກງານສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານ.

ເອກະສານອ້າງອີງ

1. ອົງການຢູເນສໂກ - unesdoc.unesco.org

2. ອົງການ UNESCO - ຄຳແນະນຳກ່ຽວກັບ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການສຶກສາ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າ - unesco.org

3. OECD - ການຮັບຮອງເອົາ AI ໃນລະບົບການສຶກສາ - oecd.org

4. OECD - ການນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອສະໜັບສະໜູນນັກຮຽນທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການດ້ານການສຶກສາພິເສດ - oecd.org

5. OECD - ປັນຍາປະດິດທີ່ໜ້າເຊື່ອຖືໃນການສຶກສາ - oecd.org

6. ສະຖາບັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດ (NIST) - nist.gov

7. ສະຖາບັນມາດຕະຖານ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດ (NIST) - nist.gov

8. ກະຊວງສຶກສາທິການສະຫະລາຊະອານາຈັກ - ປັນຍາປະດິດທີ່ສ້າງສັນ (AI) ໃນການສຶກສາ - gov.uk

9. ກະຊວງສຶກສາທິການຂອງສະຫະລາຊະອານາຈັກ - ປັນຍາປະດິດໃນໂຮງຮຽນ: ທຸກສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງຮູ້ - blog.gov.uk

10. Jisc - ລະຫັດການປະຕິບັດສຳລັບການວິເຄາະການຮຽນຮູ້ - jisc.ac.uk

11. ຫ້ອງການຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO) - ປັນຍາປະດິດ (ຄຳແນະນຳ ແລະ ຊັບພະຍາກອນ GDPR ຂອງອັງກິດ) - ico.org.uk

12. ຄະນະກຳມະການເອີຣົບ - ມາດຕະການປ້ອງກັນສະເພາະສຳລັບຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບເດັກນ້ອຍ - europa.eu

13. ມູນນິທິມູນນິທິການສຶກສາ (EEF) - ຄຳຕິຊົມ (ບົດລາຍງານຄຳແນະນຳ) - educationendowmentfoundation.org.uk

14. Turnitin - ການເຂົ້າໃຈຜົນບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງພາຍໃນຄວາມສາມາດໃນການກວດຈັບການຂຽນດ້ວຍ AI ຂອງພວກເຮົາ - turnitin.com

15. ປັນຍາປະດິດທີ່ເນັ້ນໃສ່ມະນຸດເປັນສູນກາງ (HAI) ຂອງສະແຕນຟອດ - ເຄື່ອງກວດຈັບ AI ມີອະຄະຕິຕໍ່ນັກຂຽນທີ່ບໍ່ແມ່ນຄົນພື້ນເມືອງພາສາອັງກິດ - stanford.edu

16. ມະຫາວິທະຍາໄລລິສບອນ (Conselho Pedagógico Técnico) - Hattie and Timperley (2007) - ulisboa.pt

17. ມະຫາວິທະຍາໄລ Glasgow - Black ແລະ Wiliam (1998) - gla.ac.uk