Kratak odgovor: Vještačka inteligencija može podržati obrazovanje rješavanjem ponovljivih administrativnih zadataka, pružajući učenicima dodatnu praksu na zahtjev i pomažući im da prevaziđu praznine u učenju koje bi nastavnici inače mogli propustiti. Korištena kao asistent, a ne kao zamjena, može vratiti vrijeme nastavnicima za podršku koju vode ljudi i zdrav razum.
Ključne zaključke:
Olakšanje od radnog opterećenja : Koristite vještačku inteligenciju za rutinsko planiranje i pripremu ocjenjivanja kako biste uštedjeli vrijeme nastavnika.
Personalizirana praksa : Omogućite vježbe na zahtjev koje se prilagođavaju kada učenik ima poteškoća ili ubrzano napreduje.
Uočavanje uvida : Analizirajte obrasce u radu kako biste rano uočili nedostatke, pod pretpostavkom da su osnovni podaci pouzdani.
Upotreba usmjerena na čovjeka : Neka nastavnici budu zaduženi za mentorstvo, dobrobit i nijansirane odluke.
Realna očekivanja : Očekujte nekoliko teških sedmica; postavite jasne granice gdje je dozvoljena upotreba umjetne inteligencije.
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 10 najboljih besplatnih AI alata za obrazovanje danas
Istražite AI aplikacije prilagođene studentima za učenje, pisanje i pripremu lekcija.
🔗 10 najboljih akademskih alata umjetne inteligencije za istraživanje u obrazovanju
Alati usmjereni na istraživanje za radove, citate, analize i pametnije čitanje.
🔗 Najbolji AI alati za visoko obrazovanje i rad kampusa
Alati za podučavanje, učenje, prijem, savjetovanje i administrativnu efikasnost.
🔗 Alati umjetne inteligencije za nastavnike specijalnog obrazovanja i pristupačnost
Podržite raznolike učenike pomoću umjetne inteligencije za individualizirane obrazovne planove (IEP), čitanje i pristup.
Kako umjetna inteligencija podržava obrazovanje: šira slika 🧩📚
Na visokom nivou, vještačka inteligencija podržava obrazovanje obavljajući četiri velika zadatka: ( UNESCO , OECD )
-
Personalizacija učenja (drugačiji tempo, drugačiji put, isti cilj)
-
Pružanje trenutnih povratnih informacija (vježba, ispravke, savjeti, objašnjenja)
-
Smanjenje opterećenja nastavnika (pomoć pri planiranju, podrška pri ocjenjivanju, automatizacija administracije)
-
Poboljšanje pristupa (prevod, čitanje naglas, titlovi, pomoćni alati)
To također može pomoći školama da donose bolje odluke koristeći analitiku učenja, ali doći ćemo do toga jer... da, ta tema brzo postaje zanimljiva 🔥. ( Jisc , OECD )
Kako izgleda jaka verzija "AI u obrazovanju" ✅🤖
Nisu sve „AI za obrazovanje“ korisne. Dio toga je u osnovi sjajni omot oko osnovne automatizacije. Snažna verzija AI podrške u učenju obično ima ove karakteristike: ( UNESCO , NIST )
-
Usklađeno s ciljevima učenja
Ako alat ne može objasniti koju vještinu razvija, vjerovatno je to samo buka 🎯 -
Podržava nastavnika, a ne zamjenjuje ga.
Najbolji alati djeluju kao pojačanje, a ne kao preuzimanje. ( Ministarstvo obrazovanja (UK) ) -
Pruža transparentne povratne informacije.
Učenici bi trebali vidjeti zašto nešto nije u redu, a ne samo da je „netačno“ 😵💫 -
Odgovorno se nosi s pristranošću i pravičnošću. Vještačka
inteligencija može odražavati podatke s velikim šumom. Školama su potrebne zaštitne ograde. ( NIST , ICO ) -
Poštuje privatnost.
Podaci studenata su osjetljivi. Tačka 🛡️ ( ICO , Evropska komisija ) -
Funkcioniše u stvarnim učionicama.
Ako je potrebno 12 klikova i ritualni ples da se zada domaći zadatak... to nije pobjeda.
I evo neočekivanog dijela - „najbolji“ alat nije uvijek i najmoderniji. Ponekad najjednostavnija funkcija umjetne inteligencije (poput podrške za trenutno čitanje) mijenja sve za učenika koji se tiho muči godinama 😬. ( OECD )
Tabela za poređenje: Popularne opcije podrške za vještačku inteligenciju u obrazovanju 🧾✨
U nastavku slijedi praktičan pregled uobičajenih kategorija alata umjetne inteligencije koje škole i učenici koriste. Ovo nije „jedina lista“, već su to samo stvari koje se pojavljuju iznova i iznova. ( OECD , UNESCO )
| Alat / Kategorija | Najbolje za (publiku) | Cijena | Zašto funkcioniše (kratki pregled) |
|---|---|---|---|
| Platforme za adaptivno učenje | Učenici + nastavnici | Pretplata | Prilagođava težinu na osnovu učinka, manje nagađanja ( OECD ) |
| Chatbotovi za podučavanje s umjetnom inteligencijom | Studenti | Besplatno - plaćeno | Objašnjenja na zahtjev, vježbe, savjeti... mogu se osjećati kao prijatelj za učenje ( Ministarstvo obrazovanja (UK) ) |
| Pomoćnici u pisanju | Studenti | Freemium | Pomaže s jasnoćom, strukturom, gramatikom (ali su potrebna pravila) ( UNESCO ) |
| Generatori kviza i vježbi | Nastavnici + učenici | Freemium | Brža revizija materijala, štedi vrijeme planiranja - ponekad prebrzo ( Ministarstvo obrazovanja (UK) ) |
| Automatizirani alati za povratne informacije | Nastavnici | Licenca | Ubrzava cikluse povratnih informacija; učenici brže napreduju ( EEF ) |
| Kontrolne ploče za analitiku učenja | Škole + nastavnici | Licenca za lokaciju | Uočava trendove, označava učenike koji su u riziku (pažljivo s označavanjem!) ( Jisc ) |
| Pristupačnost AI (govor, titlovi) | Svi učenici | Često ugrađeno | Omogućava sadržaju da bude upotrebljiv za više učenika ♿️ ( OECD ) |
| Prijevod + jezička podrška | Višejezični učenici | Freemium | Smanjuje jezičke barijere, jača samopouzdanje ( UNESCO ) |
| Provjera plagijata + originalnosti | Nastavnici | Plaćeno | Pomaže akademskom integritetu, ali može promašiti... da ( Turnitin , Stanford HAI ) |
| Nadzor / praćenje umjetne inteligencije | Škole | Plaćeno | Ugao „sigurnosti“, ali može izazvati probleme pravednosti i stresa ( ICO , NIST ) |
Primjećujete li da se stol čini malo neravnim? To je zato što su učionice neravne. Neki alati su sjajni u jednom razredu, a katastrofalni u drugom. Kontekst je sve 🙃.
Personalizirano učenje: Vještačka inteligencija kao "podešivač tempa" 🏃♂️📘
Jedan od najboljih odgovora na pitanje kako umjetna inteligencija podržava obrazovanje je sljedeći: pomaže učenicima da uče svojim tempom, a da se pritom ne osjećaju izdvojeno. ( OECD )
Kako personalizacija može izgledati
-
Učenik dobija dodatnu vježbu s razlomcima jer su im razlomci nestabilni 🧮
-
Još jedan učenik ubrzava čitanje s razumijevanjem bez čekanja
-
Sistem mijenja tipove pitanja kada otkrije zabunu (više vizuala, jednostavniji koraci)
-
Lekcije se prilagođavaju na osnovu grešaka, a ne samo konačnih rezultata
Zašto je ovo važno
Nastavnici već prave razliku, ali to raditi za 25-35 učenika svaki dan je... mnogo. Vještačka inteligencija može pomoći: ( OECD )
-
Predlaganje ciljanih skupova praksi
-
Preporuka tema za recenzije
-
Nudenje alternativnih objašnjenja (tekst, primjeri, korak po korak)
I da, ponekad je personalizacija umjetne inteligencije kao da svima date sendvič po mjeri 🥪. Osim što sendvič povremeno stavlja kisele krastavce, a vi niste tražili da ih imate. Tu je nadzor nastavnika i dalje neophodan. ( Ministarstvo obrazovanja (UK) )
Podučavanje pomoću umjetne inteligencije: trenutna pomoć bez neugodnog podizanja ruke 🙋♀️🤖
Instruktori koji koriste umjetnu inteligenciju mogu podržati obrazovanje pružajući trenutnu pomoć bez pritiska. Neki učenici neće postavljati pitanja na času čak ni kada su izgubljeni. Ne žele izgledati "glupo" (njihove riječi, ne moje). Instruktor koji koristi umjetnu inteligenciju im pruža privatan način da istraže zbunjenost. ( UNESCO )
U čemu je dobro podučavanje pomoću vještačke inteligencije
-
Objašnjavanje koncepata na više načina 🔁
-
Davanje nagovještaja umjesto odgovora (kada je pravilno osmišljeno)
-
Nudenje dodatnih zadataka za vježbu
-
Pomaganje učenicima u učenju za testove uz ciljano ponavljanje
U čemu nije dobro
-
Razumijevanje emocionalnog konteksta
Ako je učenik preopterećen, umoran, suočava se sa životnim stvarima... Vještačka inteligencija to "ne shvata". -
Garantovanje ispravnosti:
VI može biti samouvjeren i u krivu, što je užasna kombinacija 😬 ( Ministarstvo obrazovanja (UK) , NIST ) -
Zamjena za pravo podučavanje.
Alat za podučavanje je podrška, a ne nastavni plan i program. ( UNESCO )
Praktičan pristup je tretirati podučavanje umjetnom inteligencijom kao kalkulator na času matematike: praktičan je, moćan, ali ipak morate podučavati razmišljanje koje stoji iza njega 🧠.
Podrška nastavnicima: planiranje, diferencijacija i administrativno olakšanje 🧑🏫✨
Budimo direktni - nastavnicima ne treba više „inovacija“. Potrebno im je vrijeme. Vještačka inteligencija može pomoći edukatorima smanjenjem repetitivnih poslova. ( Ministarstvo obrazovanja (UK) , Ministarstvo obrazovanja (UK) )
Načini na koje umjetna inteligencija (zaista) podržava nastavnike
-
Izrada nacrta lekcija usklađenih s ciljevima učenja 📝
-
Generiranje diferenciranih radnih listova (osnovni, standardni, izazovni)
-
Kreiranje rubrika i kriterija uspjeha
-
Sumiranje trendova uspješnosti u razredu
-
Predlaganje tema za diskusiju o literaturi
-
Pomoć u pisanju jasnije komunikacije s roditeljima (manje stresa, manje tipografskih grešaka)
A evo i dijela koji ljudi ne govore dovoljno glasno: kada nastavnici uštede vrijeme, učenici imaju koristi. Jer ušteđeno vrijeme obično se pretvara u bolje povratne informacije, više provjera, više ljudske interakcije. Stvari koje su važne 💛. ( EEF )
Malo upozorenje... ako škola koristi vještačku inteligenciju da bi "uradila više s manje posla" povećanjem očekivanja o opterećenju, to nije podrška, to je samo manipulacija menadžmenta. Nije krivica alata, ali ipak.
Procjena i povratne informacije: brže petlje, bolje učenje 🔄✅
Povratne informacije su jedan od najvećih pokretača napretka. Što brže studenti dobiju smislene povratne informacije, to se brže mogu prilagoditi. ( EEF , Hattie i Timperley (2007) , Black i Wiliam (1998) )
Vještačka inteligencija može podržati procjenu na sljedeći način:
-
Automatsko ocjenjivanje objektivnih pitanja (matematika, višestruki izbor, brze provjere)
-
Identifikacija obrazaca u greškama (pogrešno čitanje, proceduralni propust, konceptualni jaz)
-
Pružanje trenutnih formativnih povratnih informacija tokom vježbi
-
Pomaganje nastavnicima da brže daju strukturirane komentare
Idealna tačka: formativno, ne konačno
Vještačka inteligencija se najbolje koristi za:
-
Vježbajte kvizove
-
Čekovi s niskim ulozima
-
Povratne informacije o nacrtu
-
Vježbe za razvoj vještina
Za ocjenjivanje s visokim ulozima, vještačkoj inteligenciji je potreban pažljiv nadzor. Ne zato što je „zla“, već zato što je teško nijansirati. Dva učenika mogu napisati vrlo različite odgovore koji su oba tačni, a vještačka inteligencija možda neće cijeniti tu vrstu kreativne ispravnosti 🎭. ( Ministarstvo obrazovanja (UK) , NIST )
Akademski integritet: plagijat, originalnost i nezgodna sredina 🔍📄
Vještačka inteligencija mijenja način na koji učenici pišu i istražuju. To nije moralna kriza - to je stvarnost u učionici. ( UNESCO )
Vještačka inteligencija ovdje podržava obrazovanje u dva smjera:
1) Alati za podršku originalnosti
-
Detektori plagijata mogu označiti kopirane odlomke
-
Izvještaji o originalnosti mogu potaknuti navike citiranja
-
Provjere uzoraka mogu otkriti sumnjivu sličnost
2) Bolja nastava „AI pismenosti“
Umjesto pretvaranja da učenici neće koristiti vještačku inteligenciju, škole mogu podučavati:
-
Kako brainstormovati s umjetnom inteligencijom bez kopiranja
-
Kako provjeriti tvrdnje
-
Kako prepisati vlastitim glasom
-
Kako navesti pomoć kada je potrebna
Jer cilj nije "nikad ne koristi alate". Cilj je "pokaži svoje razmišljanje". To je prava akademska fleksibilnost 💪📚.
(Također: alati za originalnost/detekciju mogu biti nesavršeni - uključujući lažno pozitivne rezultate i neujednačen učinak među studentskim grupama - tako da su politika + ljudska procjena i dalje važni.) ( Turnitin , Stanford HAI )
Pristupačnost i inkluzija: Vještačka inteligencija kao rampa, a ne prečica ♿️💬
Ovo je jedno od istinski najznačajnijih područja. Vještačka inteligencija može pomoći učenicima s preprekama koje nemaju nikakve veze s inteligencijom, a isključivo s pristupom. ( OECD , UNESCO )
Pobjede u pristupačnosti uključuju:
-
Pretvaranje teksta u govor za podršku čitanja 🔊
-
Pretvaranje govora u tekst za učenike koji imaju poteškoća s pisanjem ✍️
-
Titlovi za video sadržaj
-
Alati za prevođenje za višejezične porodice i učenike 🌍
-
Pojednostavljeni tekstualni načini rada za podršku razumijevanju
-
Vizualna pomagala generirana iz teksta (kada su dostupna)
Učenik koji konačno može razumjeti radni list jer je pročitan naglas... to nije "varanje". To je uklanjanje barijere. Kao naočale za vaš mozak. Nije savršena metafora, ali shvatate 🤓.
Analitika učenja: rano uočavanje poteškoća (ali nemojte postati jezivi) 📈🕵️♀️
Analitika može pomoći školama da uoče obrasce: ( Jisc , OECD )
-
Ko zaostaje
-
Koji koncepti zbunjuju cijeli razred
-
Gdje su posjećenost, ponašanje i učinak u korelaciji
Kada se dobro koristi, ovo podržava ranu intervenciju:
-
ciljano podučavanje
-
prilagođena instrukcija
-
usluge podrške
-
bolja raspodjela resursa
Ako se loše koristi, pretvara se u etiketiranje:
-
"Ovaj učenik ima niske sposobnosti"
-
"Ovo dijete predstavlja rizik"
-
"Vjerovatno će ionako propasti"
Predviđanja umjetne inteligencije treba tretirati kao detektor dima, a ne kao sudiju. Detektor dima kaže "provjeri ovo". Ne osuđuje nikoga za podmetanje požara 😵💫🔥. ( Jisc , NIST )
Rizici i zaštitne ograde: privatnost, pristranost i zamka "pretjeranog oslanjanja" 🛡️⚠️
Ako smo realni (a trebali bismo biti), podrška umjetne inteligencije u obrazovanju dolazi s rizicima: ( UNESCO , NIST )
Ključni rizici
-
Problemi s privatnošću ako se podaci studenata zloupotrebljavaju ( ICO , Evropska komisija )
-
Pristrasnost ako modeli odražavaju nepoštene obrasce ( NIST , ICO )
-
Prekomjerno oslanjanje gdje učenici prestaju samostalno razmišljati
-
Netačni odgovori dati sa samopouzdanjem ( Ministarstvo obrazovanja (UK) , NIST )
-
Razlike u jednakosti ako samo neki studenti dobiju pristup ( UNESCO )
Zaštitne ograde koje zaista pomažu
-
Jasna pravila: kada se vještačka inteligencija može koristiti, a kada ne ✅ ( Ministarstvo obrazovanja (UK) )
-
Poučavanje provjere: kultura „provjeri dvaput“ ( Ministarstvo obrazovanja (UK) )
-
Ljudski pregled za odluke s visokim ulozima ( NIST )
-
Minimizacija podataka: prikupljajte manje, zaštitite više 🔒 ( ICO )
U praksi, najbolja zaštita nije samo tehnička - ona je i edukativna. Naučite učenike u čemu je vještačka inteligencija dobra, u čemu je loša i kako zadržati kontrolu. Jednostavno, ne zastrašujuće. ( UNESCO )
Načini korištenja umjetne inteligencije bez drame, spremni za učionicu 😌📌
Ako želite praktične načine za uvođenje umjetne inteligencije bez ikakve drame, evo nekoliko koji obično funkcioniraju: ( Ministarstvo obrazovanja (UK) )
Za nastavnike
-
Koristite vještačku inteligenciju za izradu varijacija lekcija (a zatim ih uredite svojim stručnim znanjem)
-
Generirajte pitanja za izlazne karte
-
Kreirajte upute za razumijevanje pročitanog
-
Pretvorite temu u kratki kviz za ponavljanje 📝
Za studente
-
Tražite detaljna objašnjenja (ne samo odgovore)
-
Generišite vježbena pitanja za određenu temu
-
Sažmite bilješke, a zatim ih uporedite sa svojim sažetkom
-
Koristite pretvaranje govora u tekst da brže izrazite ideje 🎙️
Za škole
-
Prvo počnite s alatima za pristupačnost ( OECD )
-
Obezbijedite obuku, ne samo prijave
-
Kreirajte zajedničku politiku kako osoblje ne bi nagađalo ( Ministarstvo obrazovanja (UK) )
-
Alati za pregled privatnosti i pravednosti ( ICO )
To je kao da uvodiš novi sastojak u kuhanje. Prvo ga pospi. Nemoj baciti cijelu teglu i nadati se da će supa preživjeti 🥣🤷♂️.
Završna napomena: Kako umjetna inteligencija podržava obrazovanje - kratki pregled 🎓🤖✨
Dakle, kako umjetna inteligencija podržava obrazovanje . Podržava ga personalizacijom učenja, ubrzavanjem povratnih informacija, smanjenjem opterećenja nastavnika, poboljšanjem pristupačnosti i pomaganjem u ranijem uočavanju potreba za učenjem. Ali dobro funkcionira samo kada ljudi ostanu u kontrolnoj poziciji. ( OECD , UNESCO , Ministarstvo obrazovanja (UK) )
Kratak pregled
-
Vještačka inteligencija je najjača kao podrška , a ne kao zamjena ( UNESCO )
-
Najbolje upotrebe: personalizacija, praksa, povratne informacije, pristupačnost, pomoć pri planiranju ✅ ( OECD )
-
Najveći rizici: privatnost, pristranost, preveliko oslanjanje, lažno samopouzdanje ⚠️ ( NIST , ICO )
-
Formula za pobjedu: umjetna inteligencija + procjena nastavnika + kritičko razmišljanje učenika 🧠💛 ( Ministarstvo obrazovanja (UK) )
Ako se prema vještačkoj inteligenciji odnosite kao prema korisnom asistentu (uz nadzor), ona zaista može učiniti učenje glatkijim, pravednijim i responzivnijim. Ako se prema njoj odnosite kao prema mašini za prečice... pa, dobit ćete prečice. A obrazovanje zaslužuje bolje od toga.
Često postavljana pitanja
Kako vještačka inteligencija podržava obrazovanje u svakodnevnoj nastavi?
Vještačka inteligencija može podržati obrazovanje rješavanjem ponovljivih zadataka i ubrzavanjem rutinskih tokova rada. U mnogim učionicama to izgleda kao izrada nacrta lekcija, generiranje diferencirane prakse i priprema materijala za ocjenjivanje. Također može pomoći u sumiranju obrazaca u cijelom razredu kako bi nastavnici mogli brže uočiti uobičajene nesporazume. Najbolji rezultati obično se postižu kada nastavnici uređuju rezultate i čvrsto kontroliraju konačne odluke.
Koji su najpraktičniji načini korištenja umjetne inteligencije za smanjenje radnog opterećenja nastavnika?
Uobičajeni pristup je korištenje umjetne inteligencije za planiranje "prvih nacrta", brzo kreiranje kvizova, predložaka rubrika i komunikaciju s roditeljima - a zatim usavršavanje uz stručnu procjenu. Ovo može vratiti vrijeme za povratne informacije, provjere i pastoralnu podršku. Škole često ostvaruju najbolje početne uspjehe počevši sa zadacima s niskim ulozima koji ne zahtijevaju osjetljive podatke. Jasne granice o tome šta umjetna inteligencija može, a šta ne može učiniti također pomažu u sprječavanju širenja obima rada.
Kako umjetna inteligencija podržava obrazovanje personaliziranom praksom za učenike?
Najočitiji način na koji vještačka inteligencija podržava obrazovanje jeste kroz praksu na zahtjev koja se prilagođava kada učenik ima poteškoća ili prebrzo napreduje. Sistemi mogu prilagoditi težinu, promijeniti vrste pitanja i ponuditi alternativna objašnjenja na osnovu grešaka - ne samo konačnih rezultata. Ovo podržava diferencijaciju bez da se učenici osjećaju izdvojeno. Nadzor nastavnika je i dalje važan, jer „adaptivno“ ne znači uvijek „tačno“ ili usklađeno s ciljem časa.
Jesu li chatbotovi s umjetnom inteligencijom i podučavanjem pouzdani za pomoć pri domaćim zadaćama i ponavljanje?
Mogu biti korisni za objašnjenja, savjete i dodatnu vježbu - posebno za učenike koji izbjegavaju postavljanje pitanja na času. Glavni rizik su samouvjerene greške, pa učenike treba naučiti da provjeravaju odgovore i pokazuju svoj rad. Praktično pravilo je koristiti AI tutore za učenje i ponavljanje gradiva pod niskim pritiskom, a ne kao konačni autoritet. Tretirajte ih kao podršku, a ne kao nastavni plan i program.
Kako vještačka inteligencija može pomoći u uočavanju nedostataka u učenju bez pogrešnog etiketiranja učenika?
Analitika učenja može istaknuti obrasce poput ponovljenih grešaka, pogrešnih shvatanja u cijelom razredu ili ranih znakova da je učeniku potrebna podrška. Kada se pravilno koristi, djeluje kao upozorenje „provjeri ovo“ koje potiče pravovremenu intervenciju. Ako se loše koristi, postaje etiketiranje („niske sposobnosti“ ili „u riziku“) koje sužava očekivanja. Najsigurniji pristup je uparivanje analitike s pouzdanim podacima, ljudskom procjenom i transparentnim naknadnim razgovorima.
Kako bi škole trebale postupati s privatnošću i podacima učenika kada koriste alate umjetne inteligencije?
Podaci o učenicima su osjetljivi, tako da je uobičajeni pristup minimiziranje podataka: prikupljati manje, zaštititi više i izbjegavati dijeljenje nepotrebnih ličnih podataka. Škole često imaju koristi od jasnih politika o tome šta se može prenositi, ko može pristupiti rezultatima i koliko dugo se podaci čuvaju. Transparentnost s učenicima i roditeljima smanjuje konfuziju i gradi povjerenje. Za upotrebu s većim ulogom, ljudski pregled i jače zaštitne mjere su neophodni.
Mogu li alati umjetne inteligencije podržati akademski integritet bez kažnjavanja pogrešnih studenata?
Umjetna inteligencija mijenja način na koji učenici istražuju i pišu, pa mnoge škole kombiniraju alate za originalnost s eksplicitnom nastavom o „AI pismenosti“. Alati za detekciju mogu pomoći u označavanju sumnjivih sličnosti, ali mogu i promašiti, tako da bi politika trebala uključivati ljudsku prosudbu i pravičan proces pregleda. Učenje učenika da razmišljaju bez kopiranja, provjeravaju tvrdnje i pokazuju svoje razmišljanje često je učinkovitije od oslanjanja samo na detekciju.
Koje granice bi nastavnici trebali postaviti prilikom uvođenja vještačke inteligencije u učionicu?
Kako vještačka inteligencija podržava obrazovanje najbolje funkcioniše kada su očekivanja realna, a pravila eksplicitna od prvog dana. Definišite kada je vještačka inteligencija dozvoljena (vježba, nacrti, revizija), a kada nije (konačne procjene ili odluke s visokim ulozima bez pregleda). Izgradite kulturu „provjeri dvaput“ kako bi studenti validirali rezultate umjesto da razmišljaju na druge saradnike. Očekujte nekoliko teških sedmica dok se rutine ne uspostave, a osoblje uskladi s normama.
Reference
-
UNESCO - unesdoc.unesco.org
-
UNESCO - Smjernice o generativnoj umjetnoj inteligenciji u obrazovanju i istraživanju - unesco.org
-
OECD - Usvajanje vještačke inteligencije u obrazovnom sistemu - oecd.org
-
OECD - Korištenje umjetne inteligencije za podršku učenicima sa posebnim obrazovnim potrebama - oecd.org
-
OECD - Pouzdana umjetna inteligencija u obrazovanju - oecd.org
-
Nacionalni institut za standarde i tehnologiju (NIST) - nist.gov
-
Nacionalni institut za standarde i tehnologiju (NIST) - nist.gov
-
Ministarstvo obrazovanja Ujedinjenog Kraljevstva - Generativna umjetna inteligencija (AI) u obrazovanju - gov.uk
-
Ministarstvo obrazovanja Ujedinjenog Kraljevstva - Umjetna inteligencija u školama: sve što trebate znati - blog.gov.uk
-
Jisc - Kodeks prakse za analitiku učenja - jisc.ac.uk
-
Ured povjerenika za informacije (ICO) - Umjetna inteligencija (smjernice i resursi za GDPR u Velikoj Britaniji) - ico.org.uk
-
Evropska komisija - Posebne zaštitne mjere za podatke o djeci - europa.eu
-
Fondacija za obrazovanje (EEF) - Povratne informacije (izvještaj sa smjernicama) - educationendowmentfoundation.org.uk
-
Turnitin - Razumijevanje lažno pozitivnih rezultata unutar naših mogućnosti detekcije pisanja pomoću umjetne inteligencije - turnitin.com
-
Stanfordska umjetna inteligencija usmjerena na čovjeka (HAI) - Detektori umjetne inteligencije pristrasni protiv pisaca kojima engleski nije maternji jezik - stanford.edu
-
Univerzitet u Lisabonu (Conselho Pedagógico Técnico) - Hattie i Timperley (2007) - ulisboa.pt
-
Univerzitet u Glasgowu - Black i William (1998) - gla.ac.uk