Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do celów edukacyjnych

Sztuczna inteligencja (AI) szybko się rozwija. Jedną z najbardziej ekscytujących dziedzin tej kwitnącej technologii jest generatywna sztuczna inteligencja. Generacyjna sztuczna inteligencja zyskała dużą popularność w sztuce i rozrywce, ale jest obiecująca również w celach edukacyjnych.

Kiedy myślisz o sztucznej inteligencji, prawdopodobnie myślisz o algorytmach, które analizują i działają na danych. Chociaż wiele najbardziej znanych przykładów sztucznej inteligencji stosuje to podejście, generatywna sztuczna inteligencja różni się tym, że tworzy dane. Te inteligentne modele rozpoznają wzorce i trendy w swoich danych wejściowych, aby stworzyć podobną, ale oryginalną treść.

Potencjał generatywnej sztucznej inteligencji jest ogromny, a niektórzy eksperci przewidują, że to się wyjaśni 10% wszystkich wygenerowanych danych do 2025 roku. Oto, jak możesz go wykorzystać we wczesnej edukacji.

Chatboty edukacyjne

„Podczas gdy bardziej podstawowe chatboty po prostu recytują wstępnie napisane linie, generatywne mogą tworzyć niestandardowe odpowiedzi”. 

Jednym z najbardziej znanych przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w edukacji są chatboty. Podczas gdy bardziej podstawowe chatboty po prostu recytują wstępnie napisane linie, te generatywne mogą tworzyć niestandardowe odpowiedzi, dzięki czemu są bardziej wszechstronne. Ta elastyczność i naturalne odczucie sprawiają, że idealnie nadają się do zastosowań edukacyjnych.

Możesz używać generatywnych chatbotów, aby oferować całodobowe wsparcie uczniom i ich rodzicom. Jeśli ktoś potrzebuje pomocy w odrabianiu zadań domowych, może połączyć się z Internetem i porozmawiać z opiekunem chatbota, uzyskując pomoc, nawet jeśli nie są dostępni opiekunowie. W ten sposób każdy uczeń może uzyskać potrzebne zasoby niezależnie od swojego harmonogramu.

Te chatboty mogą również pomóc w pracy administracyjnej. Możesz używać botów generatywnych do zarządzania pytaniami uczniów lub rodziców, jednocześnie skupiając się na innych rzeczach, takich jak ocenianie lub planowanie lekcji. Dzięki tej pomocy możesz osiągnąć znacznie więcej w krótszym czasie.

Spersonalizowane lekcje

Generacyjna sztuczna inteligencja może również pomóc w tworzeniu materiałów edukacyjnych. Wiele nowoczesnych metod nauczania, takich jak metoda Montessori kłaść nacisk na wybór uczniów i samodzielną naukę, ponieważ każdy ma inny styl uczenia się. Lekcje i materiały generowane przez sztuczną inteligencję mogą pomóc w zaspokojeniu tych odmiennych potrzeb.

Stworzenie indywidualnego planu nauki dla każdego ucznia jest czasochłonne i trudne. Modele generatywne mogą zmniejszyć to obciążenie, tworząc różne zestawy materiałów edukacyjnych, które są ukierunkowane na różne style uczenia się. Automatyzując ten proces, możesz poświęcić więcej czasu na skupienie się na potrzebach uczniów i poznanie ich, a mniej na monotonną, administracyjną stronę rzeczy.

Z czasem algorytmy sztucznej inteligencji dowiedzą się więcej o tym, które materiały są najbardziej przydatne dla różnych typów uczniów. Modele generatywne będą wtedy w stanie tworzyć bardziej efektywne plany lekcji lub zasoby, zapewniając lepsze wyniki uczniów.

Ulepszanie edukacyjnej sztucznej inteligencji

„Większość modeli uczenia maszynowego wymaga obszernych zestawów danych, które nie zawsze są dostępne, ale generatywna sztuczna inteligencja może wypełnić luki” 

Innym sposobem wykorzystania generatywnej sztucznej inteligencji we wczesnej edukacji jest dostrojenie innych modeli sztucznej inteligencji. AI jako całość jest jedna z najlepiej rozwijających się technologii w edukacji, ale efektywne wykorzystanie może być trudne. Większość modeli uczenia maszynowego wymaga obszernych zestawów danych, które nie zawsze są dostępne, ale generatywna sztuczna inteligencja może wypełnić luki.

Ponieważ sztuczna inteligencja w edukacji to tak nowa koncepcja, uzyskanie odpowiednich danych może być trudne. Utrudnia to trenowanie skutecznych modeli edukacyjnych AI, ale algorytmy generatywne mogą tworzyć syntetyczne zestawy danych, które naśladują informacje z życia wzięte. Te dane mogą szybciej trenować inne modele, co pozwala zastosować sztuczną inteligencję w krótszym czasie i uzyskać lepsze wyniki.

Tworzenie danych syntetycznych jest jednym z wiodących przypadków użycia modeli generatywnych w innych branżach. Nie ma powodu, dla którego edukacja nie miałaby z tego skorzystać. Ponieważ sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej widoczna w szkołach, to generowanie danych stanie się ważniejsze.

Ochrona prywatności danych uczniów

„Uczenie modeli AI na zestawach danych generowanych przez sztuczną inteligencję zapewnia anonimowość, chroniąc prywatność uczniów”. 

Zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia zestawów danych treningowych ma również istotny wpływ na prywatność uczniów. Jednym z największych problemów związanych z wykorzystaniem danych ze świata rzeczywistego w sztucznej inteligencji jest to, że może ujawnić dane osobowe młodych uczniów. Rozwiązaniem są dane syntetyczne.

Przechowywanie dużych ilości danych uczniów w jednym miejscu powoduje naruszenia bezpieczeństwa danych i obawy związane z włamaniami. Jeśli jednak te informacje nie odpowiadają żadnym prawdziwym ludziom, naruszenie nie będzie tak istotne. Szkolenie modeli AI na zbiorach danych generowanych przez AI zapewnia anonimowość, chroniąc prywatność uczniów.

Modele generatywne uczą się na podstawie danych ze świata rzeczywistego, aby tworzyć zestawy danych syntetycznych, więc informacje, które wytwarzają, będą działać tak samo w innym algorytmie. W związku z tym powstałe zbiory danych są jednocześnie istotne, efektywne i bezpieczne.

Aktualizacja starych zasobów

Wreszcie, możesz użyć generatywnej sztucznej inteligencji do aktualizacji starych lub niskiej jakości materiałów edukacyjnych. Dokumenty historyczne, zdjęcia i filmy mogą pomóc w utrzymaniu wciągających lekcji, ale wiek tych zasobów może powodować problemy z jakością, utrudniając ich zaangażowanie. Generacyjna sztuczna inteligencja może je odświeżyć, aby wyglądały na nowe.

generatywna sztuczna inteligencja może zwiększyć rozdzielczość starych zdjęć i filmów, dostosowując zasoby historyczne do współczesnych standardów. To uaktualnienie pomoże młodym uczniom, którzy są przyzwyczajeni do dzisiejszych mediów wysokiej jakości, utrzymać zaangażowanie.

W bardziej praktycznym sensie te aktualizacje mogą ułatwić czytanie, analizowanie i zrozumienie starych dokumentów lub zdjęć. Uczniowie mogą wtedy lepiej zrozumieć te zasoby, co prowadzi do większej nauki.

Generacyjna sztuczna inteligencja ma duży potencjał w edukacji

Chociaż możesz być najbardziej zaznajomiony z generatywną sztuczną inteligencją w innych kontekstach, jej potencjał w edukacji jest imponujący. Wraz z rozwojem technologii pojawią się również nowe przypadki użycia i korzyści.

Generacyjna sztuczna inteligencja w edukacji może być nową koncepcją, ale już teraz może zapewnić znaczną pomoc. Dzięki większej liczbie zastosowań narzędzia te mogą pomóc uczynić wczesną edukację bardziej dostępną i skuteczną, wyposażając kolejne pokolenie we wszystko, czego potrzebują.

Przeczytaj także 8 sposobów, w jakie uczenie maszynowe wpłynie na edukację