ຄຳຕອບສັ້ນໆ: AI Tutor ເປັນແພລດຟອມການສອນທີ່ໃຊ້ AI ເຊິ່ງອະທິບາຍຫົວຂໍ້ຕ່າງໆດ້ວຍຄຳເວົ້າຂອງທ່ານເອງ, ໃຫ້ການປະຕິບັດທີ່ກົງກັນກັບລະດັບ, ແລະ ໃຫ້ຄຳຕິຊົມເພື່ອໃຫ້ທ່ານປັບປຸງເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ. ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ທ່ານຢູ່ໃນ "ວົງຈອນການສອນ", ແທນທີ່ຈະຍ່າງຜ່ານການສົນທະນາທົ່ວໄປ. ດ້ວຍການນຳໃຊ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ການຮຽນຮູ້ມັກຈະຄົງຢູ່.
ບົດຮຽນຫຼັກ:
ວົງວຽນການສອນ : ໃຊ້ການອະທິບາຍ → ການຝຶກຝົນ → ຄຳຕິຊົມ → ເຮັດຊ້ຳຈົນກວ່າຫົວຂໍ້ຈະຊັດເຈນ.
ການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນ : ຂໍຄຳອະທິບາຍທີ່ງ່າຍດາຍກວ່າ, ລະອຽດກວ່າ, ຫຼື ຕົວຢ່າງທີ່ນຳສະເໜີເພື່ອໃຫ້ກົງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ.
ຝຶກຝົນກ່ອນ : ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບແບບທົດສອບ ແລະ ຄຳຖາມປະສົມ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການອ່ານຄຳອະທິບາຍເທົ່ານັ້ນ.
ຈຸດສຸມຂອງຄຳຕິຊົມ : ໃຊ້ບັນທຶກ “ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງຜິດ” ເພື່ອແນໃສ່ຄວາມຜິດພາດ ແລະ ຢຸດຕິການເຮັດຊ້ຳອີກ.
ພື້ນຖານດ້ານຄວາມປອດໄພ : ຮັກສາຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ ແລະ ກວດສອບສອງຄັ້ງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງຢູ່ບ່ອນອື່ນ.
🔗 ວິທີທີ່ AI ສະໜັບສະໜູນການສຶກສາໃນການສິດສອນປະຈຳວັນ
ວາງແຜນອັດຕະໂນມັດ, ແຍກຄວາມແຕກຕ່າງຂອງການປະຕິບັດ ແລະ ກວດພົບຊ່ອງຫວ່າງການຮຽນຮູ້ໄດ້ໄວຂຶ້ນ.
🔗 ຄູອາຈານຈະຖືກທົດແທນໂດຍ AI ໃນຫ້ອງຮຽນ
ບໍ? ເປັນຫຍັງ AI ຈະປ່ຽນແປງການສອນ, ບໍ່ແມ່ນທົດແທນນັກການສຶກສາທີ່ເປັນມະນຸດ.
🔗 10 ເຄື່ອງມື AI ຟຣີອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບການສຶກສາ
ສິບເຄື່ອງມືທີ່ບໍ່ເສຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສຳລັບບົດຮຽນ, ຄຳຕິຊົມ, ແບບຝຶກຫັດ ແລະ ການມີສ່ວນຮ່ວມ.
🔗 ເຄື່ອງມື AI ອັນດັບຕົ້ນໆສຳລັບການສິດສອນ ແລະ ການບໍລິຫານການສຶກສາຊັ້ນສູງ
ເຄື່ອງມືທີ່ດີທີ່ສຸດໃນວິທະຍາເຂດສຳລັບການສອນພິເສດ, ການໃຫ້ຄະແນນ, ການເຂົ້າຮຽນ ແລະ ການວິເຄາະ.
AI Tutor ແມ່ນຫຍັງ? ມັນເປັນແພລດຟອມການສອນທີ່ໃຊ້ AI ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮຽນຮູ້ຜ່ານຄຳອະທິບາຍທີ່ມີການແນະນຳ, ການປະຕິບັດແບບໂຕ້ຕອບ, ແລະ ການສະໜັບສະໜູນສ່ວນຕົວ. ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບການສອນແບບອັດສະລິຍະ (ການວິເຄາະ meta ຂອງ IDA)
ໃນການປະຕິບັດ, ມັນມັກຈະເບິ່ງຄືວ່າ:
-
ການຖາມຄຳຖາມເປັນພາສາອັງກິດທຳມະດາ
-
ການໄດ້ຮັບຄຳອະທິບາຍໃນແບບທີ່ທ່ານສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້
-
ການຝຶກຊ້ອມດ້ວຍຄຳຖາມທີ່ສ້າງຂຶ້ນສຳລັບລະດັບຂອງເຈົ້າ
-
ການໄດ້ຮັບຄຳຕິຊົມເພື່ອໃຫ້ທ່ານຮູ້ວ່າຕ້ອງແກ້ໄຂຫຍັງຕໍ່ໄປ ພະລັງຂອງຄຳຕິຊົມ (Hattie & Timperley, 2007)
-
ເຮັດຊ້ຳໆວົງນັ້ນຈົນກວ່າຫົວຂໍ້ຈະເຊົາຮູ້ສຶກຄືກັບໝອກ 🌫️➡️💡
AI Tutor ຖືກສ້າງຂຶ້ນມາໃຫ້ຮູ້ສຶກຄືກັບກອງປະຊຸມຄູສອນທີ່ທ່ານສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ທຸກເວລາ - ບໍ່ແມ່ນແບບຝຶກຫັດຂະໜາດດຽວທີ່ເໝາະສົມກັບທຸກຄົນ, ບໍ່ແມ່ນໂມດູນຫຼັກສູດທີ່ແຂງກະດ້າງ, ແລະບໍ່ແມ່ນແຜນການ "ໂຊກດີ, ພົບກັນໃໝ່ໃນເດືອນໜ້າ".
ເປັນຫຍັງ AI Tutor ໃນຖານະຜະລິດຕະພັນຈຶ່ງຮູ້ສຶກແຕກຕ່າງຈາກການສົນທະນາ AI ທົ່ວໄປ 🧠✨
ເວົ້າແທ້ໆ - chatbot ທົ່ວໄປສາມາດເປັນປະໂຫຍດໄດ້, ແຕ່ມັນຍັງສາມາດລອຍໄປມາໄດ້. ເຈົ້າຖາມກ່ຽວກັບພຶດຊະຄະນິດ, ສຸດທ້າຍເຈົ້າກໍ່ສົນທະນາກ່ຽວກັບອະວະກາດ-ເວລາ, ແລະບາງຢ່າງເຈົ້າກຳລັງຮຽນຮູ້ປະຫວັດສາດຂອງຖົງຕີນ. ມ່ວນ, ແຕ່... ບໍ່ເໝາະສົມເມື່ອເຈົ້າມີການສອບເສັງ ຫຼື ວັນສິ້ນສຸດ 😬🧦
ແພລດຟອມສະເພາະເຊັ່ນ AI Tutor ມັກຈະສຸມໃສ່ສິ່ງຫຼັກໆສອງສາມຢ່າງຄື:
-
ການໄຫຼວຽນຂອງການສຶກສາ ແທນທີ່ຈະເປັນຄໍາຕອບຄັ້ງດຽວ
-
ການຝຶກຝົນ ແລະ ຄຳຕິຊົມ ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ຄຳອະທິບາຍ ການຮຽນຮູ້ທີ່ເສີມດ້ວຍການທົດສອບ (Roediger & Karpicke, 2006) ພະລັງຂອງຄຳຕິຊົມ (Hattie & Timperley, 2007)
-
ໂຄງສ້າງ ໂດຍບໍ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານຮູ້ສຶກວ່າຕິດຢູ່ໃນລະບົບທີ່ແຂງກະດ້າງ
-
ຄວາມສອດຄ່ອງ - ມະຫາອຳນາດທີ່ງຽບສະຫງົບທີ່ຜູ້ຮຽນສ່ວນໃຫຍ່ປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປ ການວິເຄາະແບບກະຈາຍການປະຕິບັດ (Cepeda et al., 2006)
ແລະນັ້ນແມ່ນຄຳສັນຍາຂະໜາດໂຄສະນາຢູ່ທີ່ນີ້: ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ "AI ທີ່ເວົ້າໄດ້," ແຕ່ມັນແມ່ນ "AI ທີ່ສອນ."
ສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ AI Tutor ລຸ້ນດີ ✅🎯
ບໍ່ແມ່ນທຸກໆປະສົບການຂອງຄູສອນ AI ຈະດີໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ບາງອັນກໍ່ບໍ່ຊັດເຈນເກີນໄປ. ບາງອັນອະທິບາຍຫຼາຍເກີນໄປ. ບາງອັນກໍ່ຖິ້ມຂໍ້ມູນຄືກັບຖັງສະປາເກັດຕີ້... ກິນໄດ້, ແຕ່ກະຈາຍໄປທົ່ວ 🍝😅
ຮຸ່ນທີ່ດີຂອງ AI Tutor ມັກຈະປະກອບມີ:
-
ຄຳອະທິບາຍທີ່ຊັດເຈນພ້ອມຕົວເລືອກຕ່າງໆ
ເຊັ່ນ: ລຸ້ນງ່າຍໆ, ລຸ້ນລະອຽດ, ລຸ້ນອີງໃສ່ຕົວຢ່າງ. -
ການສະໜັບສະໜູນແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ
ໂດຍສະເພາະສຳລັບຄະນິດສາດ, ວິທະຍາສາດ ແລະ ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ມີຫຼາຍຂັ້ນຕອນ. ຕົວຢ່າງບົດທີ່ເຮັດວຽກ (Chen) -
ການປະຕິບັດທີ່ປັບຕົວ
ບໍ່ພຽງແຕ່ "ນີ້ແມ່ນ 20 ຄຳຖາມແບບສຸ່ມ," ແຕ່ຍັງມີຄຳຖາມທີ່ກົງກັບບ່ອນທີ່ທ່ານຢູ່. ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບການສອນແບບສະຫຼາດ (ການວິເຄາະ meta ຂອງ IDA) -
ຄຳຕິຊົມທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານປັບປຸງ
“ເຫດຜົນ” ມີຄວາມສຳຄັນ. ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, ເຈົ້າຈະເຮັດຜິດພາດຊ້ຳອີກຕະຫຼອດໄປ, ເຊິ່ງມັນເປັນ… ຄວາມຮູ້ສຶກ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ດີ. ພະລັງຂອງຄຳຕິຊົມ (Hattie & Timperley, 2007) -
ນໍ້າສຽງທີ່ສະຫງົບ ແລະ ໃຫ້ກຳລັງໃຈ
ເຈົ້າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຮຽນຕໍ່ໄປເມື່ອເຄື່ອງມືບໍ່ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຮູ້ສຶກວ່າຕົນເອງຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ.
AI Tutor ຕັ້ງຢູ່ອ້ອມຮອບພື້ນຖານການສອນເຫຼົ່ານັ້ນ - ການອະທິບາຍ, ການຝຶກຝົນ, ຄຳຕິຊົມ, ການເຮັດຊ້ຳ - ເພາະວ່ານັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ກະຕຸ້ນຜູ້ຮຽນສ່ວນໃຫຍ່. ການປັບປຸງການຮຽນຮູ້ຂອງນັກຮຽນ (Dunlosky et al., 2013)
ຕາຕະລາງປຽບທຽບ: ຄູສອນ AI ທຽບກັບຕົວເລືອກການສຶກສາທົ່ວໄປອື່ນໆ 📊🙂
ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ໄວທີ່ຈະເຫັນວ່າ AI Tutor ເໝາະສົມກັບບ່ອນໃດ. ບໍ່ມີລະຄອນ, ບໍ່ມີເງົາ - ພຽງແຕ່ພາບລວມທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງເທົ່ານັ້ນ.
| ທາງເລືອກ | ຜູ້ຊົມ | ລາຄາ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງໃຊ້ໄດ້ |
|---|---|---|---|
| ແພລດຟອມຄູສອນ AI | ນັກຮຽນ, ພໍ່ແມ່, ຜູ້ທີ່ຮຽນດ້ວຍຕົນເອງ | ແຕກຕ່າງກັນ - ຂຶ້ນກັບແຜນການ | ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງການສອນແບບມີການແນະນຳ + ການຝຶກຊ້ອມຊ້ຳໆ, “ທາງຕັນ” ໜ້ອຍລົງ... ດີ ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບການສອນແບບອັດສະລິຍະ (ການວິເຄາະແບບ meta ຂອງ IDA) |
| ຄູສອນສ່ວນຕົວສຳລັບມະນຸດ | ນັກຮຽນທີ່ຕ້ອງການຮຽນແບບຕົວຕໍ່ຕົວ | ປົກກະຕິແລ້ວ $$$ | ການຕັດສິນຂອງມະນຸດແບບເວລາຈິງ, ຈັງຫວະທີ່ເໝາະສົມ, ບວກກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບ (ບາງຄັ້ງ) EEF: ການຮຽນແບບໜຶ່ງຕໍ່ໜຶ່ງ |
| ເຄື່ອງມືສົນທະນາ AI ທົ່ວໄປ | ທຸກຄົນ | ຟຣີ - $$ | ຄຳຕອບໄວ, ຫົວຂໍ້ກວ້າງໆ, ແຕ່ອາດຈະຫຼົງທາງ; ດີສຳລັບການຊ່ວຍເຫຼືອດ່ວນ |
| ບົດຮຽນວິດີໂອ / ຫຼັກສູດ | ຜູ້ຮຽນທີ່ເປັນອິດສະຫຼະ | ຟຣີ - $$$ | ດີເລີດສຳລັບການຮຽນຮູ້ແບບລວມ, ມີການໂຕ້ຕອບໜ້ອຍກວ່າ ເວັ້ນເສຍແຕ່ຈັບຄູ່ກັບການຝຶກຊ້ອມ |
| ບັດຄຳສັບ + ແບບຝຶກຫັດ | ຜູ້ເຂົ້າສອບເສັງ | ລາຄາຖືກ | ການເວົ້າຊ້ຳໆທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ແຕ່ໜ້າເບື່ອ - ແລະເຈົ້າຕ້ອງສ້າງມັນດ້ວຍຕົວເອງ 😅 ການວິເຄາະແບບກະຈາຍການປະຕິບັດ (Cepeda et al., 2006) |
| ກຸ່ມສຶກສາ | ຜູ້ຮຽນທາງສັງຄົມ | ຟຣີ | ແຮງຈູງໃຈ + ການແກ້ໄຂບັນຫາຮ່ວມກັນ, ແຕ່ເວລາ ແລະ ຈຸດສຸມອາດຈະບໍ່ສາມາດຄາດເດົາໄດ້ |
ບັນທຶກກ່ຽວກັບຮູບແບບ quirk: ຂ້ອຍຮູ້ວ່າ "ແຕກຕ່າງກັນ" ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ໜ້າສົນໃຈ. ແຕ່ລາຄາ ແລະ ການເຂົ້າເຖິງມັກຈະຂຶ້ນກັບຄຸນສົມບັດ, ຊຸດ ແລະ ການນຳໃຊ້ - ສະນັ້ນມັນເປັນຄຳຕອບທີ່ຊັດເຈນໂດຍບໍ່ຕ້ອງປອມຕົວ 😌
ວິທີການເຮັດວຽກຂອງ AI Tutor ໃນຊີວິດຈິງ - ວົງວຽນການສອນ 🔁📚
ເມື່ອ AI Tutor ຖືກນຳໃຊ້ໄດ້ດີ, ມັນມັກຈະເປັນໄປຕາມຈັງຫວະທີ່ມີລັກສະນະແບບນີ້:
1) ອະທິບາຍແນວຄວາມຄິດ (ໃນພາສາຂອງເຈົ້າ)
ທ່ານສາມາດຖາມສິ່ງຕ່າງໆເຊັ່ນ:
-
"ອະທິບາຍໃຫ້ຟັງຄືກັບວ່າຂ້ອຍຍັງໃໝ່ຢູ່."
-
"ຍົກຕົວຢ່າງປະຈຳວັນໃຫ້ຂ້ອຍເບິ່ງ."
-
"ເຮັດໃຫ້ມັນສັ້ນລົງ, ຂ້ອຍຮູ້ສຶກຕື້ນຕັນໃຈຫຼາຍ." 😵💫
2) ກວດສອບຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງທ່ານດ້ວຍຄຳຖາມນ້ອຍໆ
ນີ້ແມ່ນສ່ວນທີ່ຖືກປະເມີນຄ່າຕໍ່າເກີນໄປ. ການອະທິບາຍເຮັດໃຫ້ຮູ້ສຶກດີ, ແຕ່ການຝຶກຝົນແມ່ນບ່ອນທີ່ການຮຽນຮູ້ຕິດຢູ່. ການຮຽນຮູ້ທີ່ເສີມດ້ວຍການທົດສອບ (Roediger & Karpicke, 2006) ການປັບປຸງການຮຽນຮູ້ຂອງນັກຮຽນ (Dunlosky et al., 2013)
3) ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດດ້ວຍຄຳຕິຊົມ
ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ເວົ້າວ່າ "ຜິດ", ເຄື່ອງມືແບບຄູສອນສາມາດຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ:
-
ບ່ອນທີ່ເຫດຜົນແຕກຫັກ
-
ຂ້າມຂັ້ນຕອນໃດໄປ
-
ກົດລະບຽບໃດຖືກນຳໃຊ້ຜິດ
-
ສິ່ງທີ່ຄວນຕິດຕາມໃນຄັ້ງຕໍ່ໄປ 👀 ພະລັງຂອງຄຳຕິຊົມ (Hattie & Timperley, 2007)
4) ເຮັດຊ້ຳອີກດ້ວຍການຝຶກຝົນທີ່ຍາກຂຶ້ນເລັກນ້ອຍ
ນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ເຈົ້າສ້າງຄວາມໝັ້ນໃຈໂດຍບໍ່ຕ້ອງກະໂດດເຂົ້າໄປໃນຄຳຖາມທີ່ໜ້າຢ້ານກົວ. ການປັບປຸງການຮຽນຮູ້ຂອງນັກຮຽນ (Dunlosky et al., 2013)
ຖ້າທ່ານກຳລັງຄິດວ່າ "ໂອເຄ, ແຕ່ AI Tutor ແມ່ນຫຍັງ, ໃນແງ່ປະຕິບັດຕົວຈິງ" - ມັນແມ່ນວົງຈອນນັ້ນ, ເຊິ່ງຖືກບັນຈຸເຂົ້າໃນປະສົບການທີ່ສອດຄ່ອງກັນ.
ບ່ອນທີ່ AI Tutor ມາຮອດໄດ້ດີທີ່ສຸດ - ຊ່ວງເວລາ “ໂອ້ຍ ມັນຊ່ວຍໄດ້ຫຼາຍ” 🌟😌
AI Tutor ແມ່ນມີປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະເມື່ອທ່ານຕ້ອງການຮຽນຮູ້ທີ່ຈະ:
-
ໄວທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນ
-
ງ່າຍຕໍ່ການປັບແຕ່ງ
-
ມີໂຄງສ້າງພຽງພໍທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ທ່ານຢູ່ໃນເສັ້ນທາງ
ບາງກໍລະນີການນຳໃຊ້ທົ່ວໄປ:
ວຽກບ້ານ ແລະ ການຮຽນປະຈຳວັນ📝
ເຈົ້າຕິດຢູ່ໃນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຫົວຂໍ້ - ບໍ່ແມ່ນທັງໝົດ, ພຽງແຕ່ຂັ້ນຕອນທີ່ໜ້າລຳຄານອັນດຽວ. AI Tutor ຊ່ວຍທ່ານແຍກສ່ວນນັ້ນອອກ ແລະ ຝຶກຝົນມັນຈົນກວ່າມັນຈະຄລິກ. ຕົວຢ່າງບົດທີ່ເຮັດວຽກ (Chen)
ການກຽມຕົວ ແລະ ການທົບທວນຄືນການສອບເສັງ📌
ແທນທີ່ຈະອ່ານບັນທຶກຄືນໃໝ່ເປັນຄັ້ງທີສິບ (ພວກເຮົາທຸກຄົນໄດ້ເຮັດມັນແລ້ວ), ທ່ານສາມາດໃຊ້ການທົບທວນຄືນແບບປະຕິບັດໄດ້:
-
ແບບທົດສອບສັ້ນໆ
-
ຄຳຖາມທີ່ມີຫົວຂໍ້ປະສົມ
-
ບົດຝຶກຫັດ “ອະທິບາຍວ່າເປັນຫຍັງສິ່ງນີ້ຈຶ່ງຜິດ” ການຮຽນຮູ້ແບບທົດສອບທີ່ເສີມສ້າງ (Roediger & Karpicke, 2006)
ສ້າງຄວາມໝັ້ນໃຈ😮💨➡️🙂
ບາງຄັ້ງເຈົ້າຮູ້ພື້ນຖານແຕ່ຢຸດສະງັກພາຍໃຕ້ຄວາມກົດດັນ. ເວທີແບບຜູ້ສອນສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຝຶກຝົນພື້ນຖານຈົນກວ່າມັນຈະຮູ້ສຶກເປັນອັດຕະໂນມັດ. ການວິເຄາະແບບ meta-analysis ແບບກະຈາຍ (Cepeda et al., 2006)
ພໍ່ແມ່ສະໜັບສະໜູນການຮຽນຮູ້ຢູ່ເຮືອນ👨👩👧👦
ອັນນີ້ໃຫຍ່ຫຼາຍ. ຄູສອນ AI ສາມາດເຮັດຕົວຄືກັບພາກສ່ວນທີສາມທີ່ສະຫງົບທີ່ອະທິບາຍສິ່ງຕ່າງໆໂດຍບໍ່ຕ້ອງປ່ຽນໂຕະຄົວໃຫ້ກາຍເປັນຫ້ອງສານ 😅⚖️
ວິທີການໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີກວ່າກັບ AI Tutor (ໂດຍບໍ່ຕ້ອງປິດສະໝອງຂອງເຈົ້າ) 🧠⚡
ໄຊຊະນະທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນເກີດຂຶ້ນເມື່ອທ່ານປະຕິບັດຕໍ່ AI Tutor ຄືກັບຄູຝຶກສອນ, ບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງຈັກທາງລັດ.
ລອງໃຊ້ການກະຕຸ້ນເຕືອນເຊັ່ນນີ້:
-
"ຢ່າໃຫ້ຄຳຕອບສຸດທ້າຍເທື່ອ - ໃຫ້ຄຳແນະນຳຕໍ່ໄປແກ່ຂ້ອຍ."
ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ເຈົ້າຄິດຕໍ່ໄປ. -
“ຖາມຂ້ອຍ 5 ຄຳຖາມ ແລະ ລໍຖ້າຄຳຕອບຂອງຂ້ອຍ.”
ສ້າງຄວາມຊົງຈຳທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ການຮັບຮູ້ເທົ່ານັ້ນ. ການຮຽນຮູ້ທີ່ເສີມດ້ວຍການທົດສອບ (Roediger & Karpicke, 2006) -
"ອະທິບາຍມັນສອງວິທີ - ວິທີໜຶ່ງງ່າຍໆ, ອີກວິທີໜຶ່ງລະອຽດ."
ຖ້າທັງສອງສະບັບມີເຫດຜົນ, ເຈົ້າກຳລັງຮຽນຮູ້ມັນຢ່າງຖືກຕ້ອງ. -
"ຂ້ອຍອາດຈະເຮັດຜິດພາດຫຍັງ?"
ມັກຈະມີປະສິດທິພາບ. ຄືກັບການສ່ອງໄຟສາຍເຂົ້າໄປໃນຈຸດບອດຂອງເຈົ້າ 🔦
ແລະຊ່ວງເວລາສັ້ນໆທີ່ຫວນຄືນຫຼັງ - ເຈົ້າສາມາດຖາມຄຳຕອບໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນເມື່ອເຈົ້າຕິດຂັດ, ແຕ່ຖ້າເຈົ້າຟ້າວໄປຫາວິທີແກ້ໄຂຢູ່ສະເໝີ, ສະໝອງຂອງເຈົ້າຈະກາຍເປັນຜູ້ໂດຍສານ. ການເດີນທາງທີ່ມ່ວນ, ບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ທັກສະໃດໆ 🚗😬
ຄູສອນ AI ສຳລັບຜູ້ຮຽນທີ່ແຕກຕ່າງກັນ - ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນຈະຮຽນຄືກັນ 😄🧩
ເຫດຜົນໜຶ່ງທີ່ແພລດຟອມແບບ AI Tutor ໜ້າສົນໃຈແມ່ນທ່ານສາມາດຈັບຄູ່ແບບກັບບຸກຄົນໄດ້.
ສຳລັບຜູ້ຮຽນ "ເວົ້າອອກມາ" 🗣️
ຖ້າທ່ານເຂົ້າໃຈດີທີ່ສຸດຜ່ານການສົນທະນາ, ທ່ານສາມາດຖາມຕິດຕາມຕໍ່ໄປຈົນກວ່າມັນຈະມາຮອດ.
ສຳລັບຜູ້ຮຽນ “ສະແດງຕົວຢ່າງໃຫ້ຂ້ອຍເບິ່ງ” 👀
ທ່ານສາມາດຮ້ອງຂໍຕົວຢ່າງທີ່ເຮັດວຽກແລ້ວ, ຈາກນັ້ນຕົວຢ່າງທີ່ຄ້າຍຄືກັນ, ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນຕົວຢ່າງປະສົມ. ບົດຕົວຢ່າງທີ່ເຮັດວຽກແລ້ວ (Chen)
ສຳລັບຜູ້ຮຽນ “ຂ້ອຍຕ້ອງການໂຄງສ້າງ ຫຼື ຂ້ອຍລ່ອງລອຍ” 🧭
ການສອນແບບມີການແນະນຳຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຫຼີກລ່ຽງການສະຫຼັບກັນໄປມາລະຫວ່າງຫົວຂໍ້ຕ່າງໆແບບສຸ່ມ (ເຊິ່ງຮູ້ສຶກວ່າມີປະສິດທິພາບແຕ່ມັກຈະບໍ່ມີປະສິດທິພາບ).
ສຳລັບຜູ້ທີ່ກັງວົນໃນການຮຽນ 😬
ເຄື່ອງມືທີ່ສະຫງົບແລະບໍ່ຕັດສິນແມ່ນເປັນປະໂຫຍດຢ່າງແທ້ຈິງ. ການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຄວາມຕຶງຄຽດໜ້ອຍລົງບໍ່ພຽງແຕ່ດີກວ່າເທົ່ານັ້ນ - ມັນຍັງມີປະສິດທິພາບຫຼາຍກວ່າ.
ການຕັ້ງຄ່າທີ່ໃຊ້ໄດ້ຈິງ: ຈັງຫວະປະຈຳອາທິດແບບງ່າຍໆໂດຍໃຊ້ AI Tutor 🗓️✅
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ AI Tutor ກາຍເປັນນິໄສ (ບໍ່ແມ່ນສິ່ງແປກໃໝ່ພຽງຄັ້ງດຽວ), ລອງໃຊ້ວິທີການຮຽນທີ່ເບົາບາງນີ້:
ຊ່ວງ A - ຮຽນຮູ້ (ສັ້ນ)
-
ເລືອກຫົວຂໍ້ໜຶ່ງ
-
ຂໍຄຳອະທິບາຍງ່າຍໆ
-
ຂໍຕົວຢ່າງໜຶ່ງ
-
ເຮັດ 3 ຄຳຖາມຝຶກຝົນ
ພາກ B - ການຝຶກຊ້ອມ (ປານກາງ)
-
ເຮັດແບບສອບຖາມສັ້ນໆ
-
ກວດສອບຄວາມຜິດພາດ
-
ເຮັດຊ້ຳຄຳຖາມທີ່ຄ້າຍຄືກັນ ພະລັງຂອງຄຳຕິຊົມ (Hattie & Timperley, 2007)
ຊ່ວງ C - ປະສົມ (ສັ້ນ)
-
ຄຳຖາມປະສົມຈາກຫຼາຍຫົວຂໍ້
-
ກຳນົດຈຸດອ່ອນ
-
ຂໍຊຸດການປະຕິບັດທີ່ມີເປົ້າໝາຍ
ອັນນີ້ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງທີ່ຟຸມເຟືອຍ. ມັນຄືກັບການກະກຽມອາຫານສຳລັບສະໝອງຂອງເຈົ້າ - ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງໂລແມນຕິກ, ແຕ່ມີປະສິດທິພາບຢ່າງໜ້າປະຫຼາດໃຈ 🥪🧠 ປັບປຸງການຮຽນຮູ້ຂອງນັກຮຽນ (Dunlosky et al., 2013) ການວິເຄາະແບບກະຈາຍການປະຕິບັດ (Cepeda et al., 2006)
AI Tutor ແມ່ນຫຍັງ? ສ່ວນໜຶ່ງກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພ ແລະ ສະຕິປັນຍາທົ່ວໄປ 🛡️🙂
ບໍ່ມີກົນລະຍຸດທີ່ເຮັດໃຫ້ຢ້ານກົວຢູ່ທີ່ນີ້. ພຽງແຕ່ວິທີການທີ່ສົມເຫດສົມຜົນເທົ່ານັ້ນ.
AI Tutor ຖືກນໍາໃຊ້ທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບ:
-
ຄຳອະທິບາຍ
-
ການປະຕິບັດ
-
ຄຳຕິຊົມ
-
ການວາງແຜນການສຶກສາ
-
ການສ້າງຄວາມໝັ້ນໃຈ
ສຳລັບການຕັດສິນໃຈທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງນອກເໜືອຈາກການຮຽນ, ມັນເປັນສິ່ງທີ່ສະຫຼາດທີ່ຈະກວດສອບຄືນດ້ວຍເອກະສານທາງການທີ່ເໝາະສົມ ຫຼື ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄຸນວຸດທິ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນການຕຳໜິຄູສອນ AI - ມັນເປັນພຽງແຕ່ວິທີການເຮັດວຽກຂອງຄວາມຮັບຜິດຊອບເທົ່ານັ້ນ. UNESCO: ຄຳແນະນຳສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການສຶກສາ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າ
ນອກຈາກນັ້ນ, ໃຫ້ຮັກສາຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ. ການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ເນັ້ນໃສ່ການສຶກສາມັກຈະເປັນສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການຢູ່ແລ້ວ. ICO: ຫຼັກການການຫຼຸດຂໍ້ມູນ ICO: ລະບົບ AI ແລະ ການຫຼຸດຂໍ້ມູນ
ສະຫຼຸບສັ້ນໆ😌✨
ສະນັ້ນ, AI Tutor ແມ່ນຫຍັງ? ມັນເປັນແພລດຟອມການສອນດ້ວຍ AI ທີ່ສ້າງຂຶ້ນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຮຽນເຂົ້າໃຈຫົວຂໍ້ຕ່າງໆ, ຝຶກຝົນດ້ວຍຈຸດປະສົງ, ແລະຮັກສາຈັງຫວະ. ຄຸນຄ່າອັນໃຫຍ່ຫຼວງແມ່ນວົງຈອນການສອນ - ອະທິບາຍ, ຝຶກຝົນ, ແກ້ໄຂ, ເຮັດຊ້ຳ - ຖືກບັນຈຸໃນລັກສະນະທີ່ຮູ້ສຶກສະໜັບສະໜູນ ແລະ ງ່າຍຕໍ່ການເລີ່ມຕົ້ນ. ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບການສອນອັດສະລິຍະ (ການວິເຄາະ meta ຂອງ IDA)
ຖ້າທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ມັນເຮັດວຽກໄດ້ດີ:
-
ຂໍຄຳແນະນຳ ແລະ ຂັ້ນຕອນຕ່າງໆ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຄຳຕອບເທົ່ານັ້ນ
-
ຝຶກຊ້ອມເປັນໄລຍະໆ
-
ໃຊ້ຄວາມຜິດພາດເປັນແຜນທີ່ຂອງເຈົ້າ
-
ຮັກສາມັນໃຫ້ສອດຄ່ອງ, ເຖິງແມ່ນວ່າມັນຈະສັ້ນກໍຕາມ ການວິເຄາະແບບກະຈາຍການປະຕິບັດແບບ meta-analysis (Cepeda et al., 2006)
ການຮຽນຮູ້ບໍ່ຄ່ອຍຈະເປັນ "ກອງປະຊຸມທີ່ສົມບູນແບບພຽງຄັ້ງດຽວ." ມັນຄ້າຍຄືກັບການຊ້ອນກັນຂອງໄຊຊະນະນ້ອຍໆຈົນກວ່າຫົວຂໍ້ຈະຢຸດເປັນຕາຢ້ານ. AI Tutor ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ໄຊຊະນະນ້ອຍໆເຫຼົ່ານັ້ນງ່າຍຕໍ່ການຈັບເອົາ.
ຄຳຖາມທີ່ຖືກຖາມເລື້ອຍໆ
ເວົ້າງ່າຍໆ, AI Tutor ແມ່ນຫຍັງ?
AI Tutor ເປັນແພລດຟອມການສອນທີ່ໃຊ້ AI ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮຽນຮູ້ຜ່ານວົງຈອນທີ່ເຮັດຊ້ຳໆໄດ້ຄື: ການອະທິບາຍ, ການຝຶກຝົນ, ການໃຫ້ຄຳຕິຊົມ, ແລະ ເຮັດຊ້ຳໆ. ແທນທີ່ຈະໃຫ້ຄຳຕອບຄັ້ງດຽວ, ມັນຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ທ່ານກ້າວໄປຂ້າງໜ້າຈົນກວ່າຫົວຂໍ້ຈະຊັດເຈນ. ທ່ານສາມາດຖາມເປັນພາສາອັງກິດທຳມະດາ, ໄດ້ຮັບຄຳອະທິບາຍໃນແບບຂອງທ່ານ, ຈາກນັ້ນຝຶກຝົນທັນທີໃນລະດັບທີ່ເໝາະສົມ.
AI Tutor ແຕກຕ່າງຈາກເຄື່ອງມືສົນທະນາ AI ທົ່ວໄປແນວໃດ?
ການສົນທະນາທົ່ວໄປອາດຈະເປັນປະໂຫຍດ, ແຕ່ມັນມັກຈະລອຍໄປສູ່ຫົວຂໍ້ທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ ຫຼື ຢຸດຫຼັງຈາກຄຳອະທິບາຍດຽວ. AI Tutor ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍອີງໃສ່ຂະບວນການຮຽນ: ມັນໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບການຝຶກຝົນ ແລະ ຄຳຕິຊົມທີ່ກົງກັນກັບລະດັບ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນ “ທາງຕັນ” ໂດຍການຮັກສາທ່ານໄວ້ໃນວົງຈອນການສອນທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ຊຸກຍູ້ໃຫ້ທ່ານຝຶກຝົນ, ແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດ, ແລະ ປັບປຸງເທື່ອລະກ້າວ.
ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການໃຊ້ “ວົງຈອນການສອນ” ໃນ AI Tutor ແມ່ນຫຍັງ?
ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຂໍຄຳອະທິບາຍໃນຮູບແບບທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດທີ່ເຈົ້າສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້, ຈາກນັ້ນເຮັດຄຳຖາມກວດສອບເລັກນ້ອຍທັນທີ. ເມື່ອເຈົ້າພາດບາງຢ່າງ, ໃຫ້ສຸມໃສ່ຄຳຕິຊົມກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ການໃຊ້ເຫດຜົນຂອງເຈົ້າມີບັນຫາ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຄຳຕອບທີ່ຖືກຕ້ອງເທົ່ານັ້ນ. ເຮັດຊ້ຳອີກດ້ວຍຄຳຖາມທີ່ຍາກກວ່າເລັກນ້ອຍຈົນກວ່າແນວຄວາມຄິດຈະຢຸດຮູ້ສຶກມົວໆ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເຈົ້າຍັງຄົງໝັ້ນຄົງໃນສອງສາມຄັ້ງ.
ຄູສອນ AI ສາມາດດັດແປງຄຳອະທິບາຍໃຫ້ເຂົ້າກັບລະດັບ ແລະ ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງຂ້ອຍໄດ້ບໍ?
ແມ່ນແລ້ວ - ການປັບແຕ່ງສ່ວນຕົວຈະເຮັດວຽກໄດ້ດີທີ່ສຸດເມື່ອທ່ານຮ້ອງຂໍໂດຍກົງ. ຂໍໃຫ້ມີລຸ້ນທີ່ງ່າຍດາຍກວ່າຖ້າທ່ານຮູ້ສຶກວ່າຖືກກົດດັນ, ລຸ້ນທີ່ລະອຽດກວ່າຖ້າທ່ານຕ້ອງການຄວາມເລິກຊຶ້ງ, ຫຼືລຸ້ນທີ່ນຳສະເໜີຕົວຢ່າງຖ້າແນວຄວາມຄິດຮູ້ສຶກວ່າເປັນນາມທຳ. ຖ້າທ່ານຮຽນຮູ້ໂດຍການເວົ້າສິ່ງຕ່າງໆອອກມາ, ໃຫ້ສືບຕໍ່ຖາມຄຳຖາມຕິດຕາມຈົນກວ່າຄຳອະທິບາຍຈະກົງກັບຖ້ອຍຄຳຂອງທ່ານ. ຖ້າທ່ານຮຽນຮູ້ໂດຍການເບິ່ງຮູບແບບ, ໃຫ້ຮ້ອງຂໍຕົວຢ່າງທີ່ໃຊ້ໄດ້ ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນຕົວຢ່າງທີ່ຄ້າຍຄືກັນ.
ຂ້ອຍຄວນປະຕິບັດແບບໃດໃນ AI Tutor ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ຕິດຂັດ?
ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບການຝຶກຝົນຫຼາຍກວ່າການອ່ານຄຳອະທິບາຍຄືນໃໝ່, ໂດຍສະເພາະແມ່ນແບບທົດສອບໄວໆ ແລະ ຄຳຖາມທີ່ມີຫົວຂໍ້ປະສົມ. ວິທີການທົ່ວໄປແມ່ນການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄຳຖາມທີ່ເນັ້ນໃສ່ທັກສະໜຶ່ງສອງສາມຂໍ້, ຈາກນັ້ນປ່ຽນໄປເປັນຊຸດຄຳຖາມປະສົມສັ້ນໆເພື່ອທົດສອບຄວາມຈື່ຈຳທີ່ແທ້ຈິງ. ເມື່ອທ່ານພາດຄຳຖາມ, ໃຫ້ເຮັດຊ້ຳຄຳຖາມທີ່ຄ້າຍຄືກັນຫຼັງຈາກນັ້ນທັນທີ ເພື່ອໃຫ້ການແກ້ໄຂກາຍເປັນນິໄສ. ການແກ້ໄຂແບບສັ້ນໆ ແລະ ສະໝໍ່າສະເໝີມັກຈະດີກວ່າການອ່ານທີ່ຍາວນານເປັນບາງຄັ້ງຄາວ.
ຂ້ອຍຈະໃຊ້ຄຳຕິຊົມຂອງ AI Tutor ໄດ້ແນວໃດເພື່ອຢຸດການເຮັດຜິດພາດຊ້ຳໆ?
ໃຫ້ປະຕິບັດຕໍ່ຄຳຕິຊົມຄືກັບແຜນທີ່, ບໍ່ແມ່ນຄະແນນ. ຊອກຫາລາຍລະອຽດ “ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງຜິດ” - ບ່ອນທີ່ເຫດຜົນຖືກລະເມີດ, ກົດລະບຽບໃດຖືກນຳໃຊ້ຜິດ, ຫຼື ຂັ້ນຕອນໃດຖືກຂ້າມໄປ. ຈາກນັ້ນ, ໃຫ້ຖາມຄຳຖາມເປົ້າໝາຍສັ້ນໆທີ່ເນັ້ນໃສ່ຈຸດອ່ອນນັ້ນ. ຖ້າທ່ານຍັງເຮັດຜິດພາດຢູ່ເລື້ອຍໆ, ໃຫ້ຂໍຄຳແນະນຳກ່ອນ (“ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປເທົ່ານັ້ນ”) ເພື່ອໃຫ້ທ່ານຝຶກການຄິດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບສຸດທ້າຍເທົ່ານັ້ນ.
ຄູສອນ AI ດີສຳລັບການກຽມຕົວ ແລະ ແກ້ໄຂຂໍ້ສອບເສັງບໍ?
ມັນອາດຈະເປັນໄປໄດ້, ໂດຍສະເພາະຖ້າທ່ານໃຊ້ມັນສໍາລັບການທົບທວນຄືນແບບຝຶກຫັດແທນທີ່ຈະເປັນການອ່ານແບບ passive. ສ້າງກອງປະຊຸມການທົບທວນຄືນໂດຍອ້ອມຮອບແບບທົດສອບສັ້ນໆ, ການທົບທວນຄວາມຜິດພາດ, ແລະຄໍາຖາມປະສົມໃນທົ່ວຫົວຂໍ້ເພື່ອຮຽນແບບເງື່ອນໄຂການສອບເສັງ. ຖ້າຄວາມໝັ້ນໃຈເປັນບັນຫາ, ໃຫ້ຝຶກຝົນພື້ນຖານຈົນກວ່າມັນຈະຮູ້ສຶກວ່າເປັນອັດຕະໂນມັດ, ຈາກນັ້ນຄ່ອຍໆເພີ່ມຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ. ຄວາມສອດຄ່ອງທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດ - ກອງປະຊຸມສັ້ນໆເປັນປະຈໍາມັກຈະສ້າງການປັບປຸງທີ່ຍືນຍົງກວ່າການອັດແໜ້ນ.
ຂ້ອຍຄວນປະຕິບັດຕາມພື້ນຖານຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວອັນໃດແດ່ເມື່ອໃຊ້ AI Tutor?
ຮັກສາຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ - ລາຍລະອຽດທີ່ເນັ້ນໃສ່ການສຶກສາມັກຈະເປັນສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການທັງໝົດ. ໃຊ້ AI Tutor ສຳລັບຄຳອະທິບາຍ, ການຝຶກຝົນ, ຄຳຕິຊົມ, ແລະ ການວາງແຜນການສຶກສາ, ແຕ່ໃຫ້ກວດສອບຄືນສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງໂດຍໃຊ້ເອກະສານທາງການ ຫຼື ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄຸນວຸດທິ. ຖ້າທ່ານກຳລັງແບ່ງປັນວຽກບ້ານ, ໃຫ້ຫຼີກລ່ຽງການໂພສລາຍລະອຽດທີ່ລະບຸຕົວຕົນເຊັ່ນ: ຊື່ເຕັມ, ທີ່ຢູ່, ຫຼື ຂໍ້ມູນການເຂົ້າສູ່ລະບົບ. ຂອບເຂດທີ່ສົມເຫດສົມຜົນຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດໂດຍບໍ່ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ບໍ່ຈຳເປັນ.
ເອກະສານອ້າງອີງ
-
ສະຖາບັນວິເຄາະປ້ອງກັນປະເທດ (IDA) - ປະສິດທິພາບຂອງລະບົບການສອນແບບອັດສະລິຍະ (ການວິເຄາະ meta ຂອງ IDA) - ida.org
-
ສະມາຄົມຄົ້ນຄວ້າການສຶກສາອາເມລິກາ (ວາລະສານ SAGE) - ພະລັງຂອງຄຳຕິຊົມ (Hattie & Timperley, 2007) - journals.sagepub.com
-
ມະຫາວິທະຍາໄລວໍຊິງຕັນໃນ St. Louis (Psychnet) - ການຮຽນຮູ້ແບບທົດສອບທີ່ເສີມສ້າງ (Roediger & Karpicke, 2006) - psychnet.wustl.edu
-
ຫໍສະໝຸດແຫ່ງຊາດດ້ານການແພດ (PubMed) - ການວິເຄາະແບບ meta-practice ແບບແຈກຢາຍ (Cepeda et al., 2006) - pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
-
ບ່ອນເກັບມ້ຽນຂໍ້ມູນຂອງມະຫາວິທະຍາໄລ Loughborough - ການອອກແບບຕົວຢ່າງທີ່ເຮັດວຽກເພື່ອສອນຄະນິດສາດຂັ້ນຕົ້ນ: ຄວາມສຳເລັດ ແລະ ຄວາມລົ້ມເຫຼວ (Chen) - ບົດຕົວຢ່າງທີ່ເຮັດວຽກ - repository.lboro.ac.uk
-
Westfälische Hochschule (WHZ) - ການປັບປຸງການຮຽນຮູ້ຂອງນັກຮຽນ (Dunlosky et al., 2013) - whz.de
-
ມູນນິທິມູນນິທິການສຶກສາ (EEF) - ຄ່າຮຽນແບບໜຶ່ງຕໍ່ໜຶ່ງ - educationendowmentfoundation.org.uk
-
ອົງການ UNESCO - ຄຳແນະນຳສຳລັບ AI ທີ່ສ້າງສັນໃນການສຶກສາ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າ - unesco.org
-
ຫ້ອງການຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO) - ຫຼັກການການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ - ico.org.uk
-
ຫ້ອງການຄະນະກຳມະການຂໍ້ມູນຂ່າວສານ (ICO) - ລະບົບ AI ແລະ ການຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ມູນ - ico.org.uk