Uporaba generativne umetne inteligence v izobraževalne namene

Umetna inteligenca (AI) hitro raste. Eno najbolj vznemirljivih področij v tej cvetoči tehnologiji je generativni AI. Generativna umetna inteligenca je pridobila veliko pozornosti v umetnosti in zabavi, obeta pa tudi za izobraževalne namene.

Ko pomislite na AI, verjetno pomislite na algoritme, ki analizirajo in delujejo na podatke. Medtem ko številni najbolj znani primeri umetne inteligence sledijo temu pristopu, se generativna umetna inteligenca razlikuje po tem, da ustvarja podatke. Ti inteligentni modeli prepoznavajo vzorce in trende v svojih vnosih, da ustvarijo podobno, a izvirno vsebino.

Potencial generativne umetne inteligence je ogromen in nekateri strokovnjaki predvidevajo, da bo to upošteval 10 % vseh ustvarjenih podatkov do leta 2025. Evo, kako ga lahko uporabite v zgodnjem izobraževanju.

Izobraževalni klepetalni roboti

"Medtem ko bolj osnovni chatboti samo recitirajo vnaprej napisane vrstice, lahko generativni ustvarijo odgovore po meri." 

Eden od najbolj poznanih primerov uporabe generativne umetne inteligence v izobraževanju so chatboti. Medtem ko bolj osnovni chatboti samo recitirajo vnaprej napisane vrstice, lahko generativni ustvarijo odgovore po meri, zaradi česar so bolj vsestranski. Zaradi svoje prožnosti in naravnega občutka so idealni za izobraževalne aplikacije.

Z generativnimi chatboti lahko ponudite XNUMX-urno podporo študentom in njihovim staršem. Če nekdo potrebuje pomoč pri domačih nalogah, se lahko poveže s spletom in se pogovori z učiteljem klepetalnega robota, pri čemer dobi pomoč, tudi če človeški učitelji niso na voljo. Tako lahko vsak študent dobi vire, ki jih potrebuje, ne glede na svoj urnik.

Ti chatboti vam lahko pomagajo tudi pri administrativnem delu. Generativne robote lahko uporabite za upravljanje vprašanj učencev ali staršev, medtem ko se osredotočate na druge stvari, kot je ocenjevanje ali načrtovanje lekcij. S to pomočjo lahko v krajšem času dosežete veliko več.

Prilagojene lekcije

Generativna umetna inteligenca lahko pomaga tudi pri ustvarjanju izobraževalnega gradiva. Mnogi sodobni pristopi k poučevanju, kot je metoda Montessori poudariti izbiro učencev in samostojno učenje, saj ima vsak edinstven učni stil. Lekcije in gradiva, ustvarjena z umetno inteligenco, lahko pomagajo zadovoljiti te različne potrebe.

Ustvarjanje učnega načrta po meri za vsakega učenca je dolgotrajno in težko. Generativni modeli lahko olajšajo to breme z ustvarjanjem različnih sklopov izobraževalnih gradiv, ki ciljajo na različne učne stile. Z avtomatizacijo tega procesa lahko porabite več časa za osredotočanje in učenje o potrebah študentov ter manj časa za monotono, administrativno plat stvari.

Sčasoma se bodo algoritmi AI naučili več o tem, kateri materiali so najbolj uporabni za različne vrste učencev. Generativni modeli bodo nato lahko ustvarili učinkovitejše učne načrte ali vire, kar bo zagotovilo boljše rezultate učencev.

Izboljšanje izobraževalne umetne inteligence

»Večina modelov strojnega učenja zahteva obsežne nabore podatkov, ki niso vedno na voljo, vendar lahko generativna umetna inteligenca zapolni vrzeli« 

Drug način za uporabo generativne umetne inteligence v izobraževanju v zgodnjem otroštvu je natančno prilagajanje drugih modelov umetne inteligence. AI kot celota je ena najboljših nastajajočih tehnologij v izobraževanju, vendar ga je lahko težko učinkovito uporabiti. Večina modelov strojnega učenja zahteva obsežne nabore podatkov, ki niso vedno na voljo, vendar lahko generativna umetna inteligenca zapolni vrzeli.

Ker je umetna inteligenca v izobraževanju tako nov koncept, je težko dobiti ustrezne podatke. Zaradi tega je težko usposobiti učinkovite izobraževalne modele umetne inteligence, vendar lahko generativni algoritmi ustvarijo sintetične nabore podatkov, ki posnemajo informacije iz resničnega življenja. Ti podatki lahko hitreje usposabljajo druge modele, kar vam omogoča uporabo umetne inteligence v krajšem času in doseganje boljših rezultatov.

Ustvarjanje sintetičnih podatkov je eden od vodilnih primerov uporabe generativnih modelov v drugih panogah. Nobenega razloga ni, da ne bi koristilo tudi izobraževanje. Ko bo umetna inteligenca v šolah vse bolj pomembna, bo to pridobivanje podatkov postalo pomembnejše.

Varovanje zasebnosti podatkov študentov

"Usposabljanje modelov umetne inteligence na nizih podatkov, ustvarjenih z umetno inteligenco, zagotavlja anonimnost in ščiti zasebnost študentov." 

Zmožnost Generativne umetne inteligence, da ustvari nize podatkov o usposabljanju, ima tudi pomembne posledice za zasebnost učencev. Eden največjih pomislekov pri uporabi podatkov iz resničnega sveta v AI je, da bi lahko razkril osebne podatke mladih študentov. Sintetični podatki ponujajo rešitev.

Hranjenje velikih količin podatkov študentov na enem mestu povzroča kršitve podatkov in skrbi za vdiranje. Če pa te informacije ne ustrezajo nobeni resnični osebi, kršitev ne bo imela tako velikega vpliva. Usposabljanje modelov umetne inteligence na naborih podatkov, ustvarjenih z umetno inteligenco, zagotavlja anonimnost in varuje zasebnost študentov.

Generativni modeli se učijo iz podatkov iz resničnega sveta za ustvarjanje sintetičnih nizov podatkov, tako da bodo informacije, ki jih ustvarijo, delovale enako v drugem algoritmu. Posledično so nastali nizi podatkov relevantni, učinkoviti in varni hkrati.

Posodabljanje starih virov

Končno lahko uporabite generativno umetno inteligenco za posodobitev starih ali nekakovostnih učnih gradiv. Zgodovinski dokumenti, fotografije in filmi lahko pripomorejo k ohranjanju zanimivosti pouka, vendar lahko starost teh virov povzroči težave s kakovostjo, kar ovira njihovo sodelovanje. Generativni AI jih lahko osveži, da izgledajo nove.

Generativna AI lahko poveča ločljivost starih fotografij in videoposnetkov, s čimer se zgodovinski viri približajo sodobnim standardom. Ta nadgradnja bo mladim študentom, ki so vajeni današnjih visokokakovostnih medijev, pomagala ostati angažirani.

V bolj praktičnem smislu lahko te posodobitve olajšajo branje, analizo in razumevanje starih dokumentov ali fotografij. Učenci lahko nato bolje razumejo te vire, kar vodi k večjemu učenju.

Generativni AI ima velik potencial v izobraževanju

Čeprav morda najbolj poznate generativno umetno inteligenco v drugih kontekstih, je njen potencial v izobraževanju impresiven. Z napredkom tehnologije se bodo pojavili tudi novi primeri uporabe in koristi.

Generativna umetna inteligenca v izobraževanju je morda nov koncept, vendar že lahko zagotovi znatno pomoč. Z več uporabe lahko ta orodja pomagajo narediti predšolsko izobraževanje bolj dostopno in učinkovito ter naslednjo generacijo opremiti z vsem, kar potrebuje.

Preberite tudi 8 načinov, kako bo strojno učenje vplivalo na izobraževanje