Bruk av generativ AI til utdanningsformål

Kunstig intelligens (AI) vokser raskt. Et av de mest spennende feltene innen denne blomstrende teknologien er generativ kunstig intelligens. Generativ AI har fått mye gjennomslag innen kunst og underholdning, men det viser lovende for pedagogiske formål også.

Når du tenker på AI, tenker du sannsynligvis på algoritmer som analyserer og handler på data. Mens mange av de mest kjente AI-eksemplene følger denne tilnærmingen, er generativ AI annerledes ved at den skaper data. Disse intelligente modellene gjenkjenner mønstre og trender i sine input for å produsere lignende, men originalt innhold.

Potensialet til generativ AI er enormt, med noen eksperter som forutsier at det vil ta høyde for det 10 % av all data generert innen 2025. Slik kan du bruke det i tidlig utdanning.

Pedagogiske chatbots

"Mens mer rudimentære chatbots bare resiterer forhåndsskrevne linjer, kan generative lage tilpassede svar." 

En av de mest kjente brukssakene for generativ AI i utdanning er chatbots. Mens mer rudimentære chatbots bare resiterer forhåndsskrevne linjer, kan generative lage tilpassede svar, noe som gjør dem mer allsidige. Denne fleksibiliteten og naturlige følelsen gjør dem ideelle for pedagogiske bruksområder.

Du kan bruke generative chatbots for å tilby støtte døgnet rundt til elever og deres foreldre. Hvis noen trenger hjelp med lekser, kan de komme på nett og snakke med en chatbot-veileder, få hjelp selv om menneskelige veiledere ikke er tilgjengelige. På den måten kan hver elev få ressursene de trenger uavhengig av timeplanen.

Disse chatbotene kan også hjelpe deg med administrativt arbeid. Du kan bruke generative roboter til å administrere spørsmål fra elever eller foreldre mens du fokuserer på andre ting, som karaktersetting eller timeplanlegging. Med denne hjelpen kan du oppnå langt mer på kortere tid.

Personlig tilpassede leksjoner

Generativ AI kan også bidra til å lage undervisningsmateriell. Mange moderne undervisningsmetoder som Montessori-metoden vektlegge elevvalg og selvstendig læring, ettersom alle har unike læringsstiler. AI-genererte leksjoner og materialer kan bidra til å møte disse ulike behovene.

Det er tidkrevende og vanskelig å lage en tilpasset læringsplan for hver elev. Generative modeller kan lette denne byrden ved å lage ulike sett med undervisningsmateriell som er rettet mot ulike læringsstiler. Ved å automatisere denne prosessen kan du bruke mer tid på å fokusere på og lære om elevenes behov og mindre tid på den monotone, administrative siden av ting.

Over tid vil AI-algoritmer lære mer om hvilke materialer som er mest nyttige for ulike typer elever. Generative modeller vil da kunne lage mer effektive leksjonsplaner eller ressurser, og sikre bedre elevresultater.

Forbedring av pedagogisk AI

"De fleste maskinlæringsmodeller krever omfattende datasett, som ikke alltid er tilgjengelige, men generativ AI kan fylle hullene" 

En annen måte å bruke generativ AI i tidlig barneopplæring er å finjustere andre AI-modeller. AI som helhet er en av de fremste fremvoksende teknologiene i utdanning, men det kan være vanskelig å bruke effektivt. De fleste maskinlæringsmodeller krever omfattende datasett, som ikke alltid er tilgjengelige, men generativ AI kan fylle hullene.

Fordi AI i utdanning er et så nytt konsept, kan det være vanskelig å finne relevante data. Dette gjør det vanskelig å trene effektive pedagogiske AI-modeller, men generative algoritmer kan lage syntetiske datasett som etterligner virkelig informasjon. Disse dataene kan trene andre modeller raskere, slik at du kan bruke AI på kortere tid og få bedre resultater.

Syntetisk dataskaping er en av de ledende brukssakene for generative modeller i andre bransjer. Det er ingen grunn til at utdanning ikke skal dra nytte av det også. Etter hvert som AI blir stadig mer fremtredende i skolene, vil denne datagenereringen bli viktigere.

Beskytte studentenes personvern

"Å trene AI-modeller på AI-genererte datasett gir anonymitet og beskytter studentenes personvern." 

Generativ AIs evne til å lage treningsdatasett har også viktige implikasjoner for studentenes personvern. En av de største bekymringene med å bruke virkelige data i AI er at det kan avsløre unge studenters personlige opplysninger. Syntetiske data tilbyr en løsning.

Å holde store mengder studentdata på ett sted introduserer datainnbrudd og bekymringer om hacking. Men hvis denne informasjonen ikke samsvarer med noen virkelige personer, vil et brudd ikke ha like stor betydning. Opplæring av AI-modeller på AI-genererte datasett gir anonymitet, og beskytter studentenes personvern.

Generative modeller lærer fra virkelige data for å lage syntetiske datasett, så informasjonen de produserer vil fungere på samme måte i en annen algoritme. Følgelig er de resulterende datasettene relevante, effektive og sikre på samme tid.

Oppdatering av gamle ressurser

Til slutt kan du bruke generativ AI til å oppdatere gammelt eller lavkvalitets læringsmateriell. Historiske dokumenter, fotografier og filmer kan bidra til å holde leksjonene engasjerende, men disse ressursenes alder kan føre til kvalitetsproblemer som hindrer deres engasjement. Generativ AI kan oppdatere dem for å få dem til å se nye ut.

Generativ AI kan øke oppløsningen av gamle bilder og videoer, som bringer historiske ressurser til moderne standarder. Denne oppgraderingen vil hjelpe unge studenter, som er vant til dagens høykvalitetsmedier, å holde seg engasjert.

I en mer praktisk forstand kan disse oppdateringene gjøre gamle dokumenter eller bilder lettere å lese, analysere og forstå. Elevene kan da få en bedre forståelse av disse ressursene, noe som fører til mer læring.

Generativ AI har høyt potensial i utdanning

Selv om du kanskje er mest kjent med generativ AI i andre sammenhenger, er potensialet innen utdanning imponerende. Etter hvert som teknologien utvikler seg, vil nye brukstilfeller og fordeler også dukke opp.

Generativ AI i utdanning kan være et nytt konsept, men det kan allerede gi betydelig hjelp. Med mer applikasjon kan disse verktøyene bidra til å gjøre førskoleopplæring mer tilgjengelig og effektiv, og utstyre neste generasjon med alt de trenger.

Les også 8 måter maskinlæring vil påvirke utdanning