Kevin TopolskyRecentní výzkum naznačuje, že zatímco nástroje umělé inteligence (AI) jako ChatGPT mohou pomoci při učení, mohou také vyvolávat v studentům nadměrnou sebedůvěru ohledně jejich znalostí. Výzkumníci z University of Pennsylvania (USA) provedli studii, do které se zapojilo téměř 1000 studentů středních škol v Turecku, aby prozkoumali tento jev. Studenti se účastnili hodin matematiky a samostatně vyplnili hodnocení mimo běžné lekce.
Účastníci byli rozděleni do tří skupin: jedna studovala samostatně, druhá využila ChatGPT k pomoci a poslední skupina dostala nápovědy od specializované verze ChatGPT. Během čtyř výukových cyklů studenti řešili různé úkoly a výsledky ukázaly, že ti, kteří používali nástroje AI, dosáhli výrazně vyšších výsledků v předběžných hodnoceních. Konkrétně skupina, která pracovala s nápovědami AI, prokázala výrazný 127% nárůst správných odpovědí ve srovnání se samostatně se učícími studenty.
Nicméně, následné hodnocení provedené bez podpory AI odhalilo jinou realitu. Studenti, kteří se spolehli na metody AI, ve skutečnosti podali horší výkony, ukázali 17% pokles ve správných odpovědích ve srovnání s těmi, kteří studovali samostatně. To zdůraznilo potenciální problém: studenti využívající AI často hledali okamžité odpovědi místo porozumění látce, čímž se připravovali o kritické dovednosti při řešení problémů.
Kromě toho nástroje AI udělaly několik chyb, což mohlo vést k mylným představám. V důsledku toho výzkumníci varovali, že závislost na AI by mohla bránit autentickým vzdělávacím zkušenostem a vytvářet iluzi kompetence, protože studenti měli pocit, že dosáhli lepších výsledků, než jaké skutečně naznačovaly jejich výsledky. Další zkoumání této oblasti odhalují významné důsledky pro vzdělávací praxi.
Dopad AI na učení studentů: Varovná studie
Jak se technologie umělé inteligence (AI) stále více integrují do vzdělávacího prostředí, důsledky pro učení studentů zůstávají kritickou oblastí zkoumání. Kromě pozoruhodných zjištění z studie University of Pennsylvania je zde několik dalších aspektů, které je třeba zvážit při zkoumání dopadu AI na učení studentů, včetně jejích výhod a nevýhod.
Hlavní otázky týkající se AI ve vzdělávání
1. Jak AI ovlivňuje zapojení a motivaci studentů?
– Zatímco nástroje AI mohou poskytovat okamžitou zpětnou vazbu a personalizované učební cesty, předběžné poznatky naznačují, že mohou snižovat vnitřní motivaci tím, že nabízejí snadný přístup k odpovědím. Studenti mohou mít menší zájem o hlubší zapojení do látky, když incentivo se snažit poradit si se složitými problémy slábne.
2. Může AI zlepšit výsledky učení pro různé učící se?
– AI má potenciál přizpůsobit se individuálním stylům a tempu učení, cílit na studenty, kteří mohou mít potíže v tradičních vzdělávacích prostředích. To však vyvolává otázku, zda by AI mohla nevědomky zvýhodnit ty, kteří již mají zkušenosti s technologií, a tím rozšiřovat propast mezi technicky zdatnými studenty a těmi s omezeným přístupem nebo zkušenostmi.
3. Jaká je role učitelů ve třídě s umělou inteligencí?
– Integrace nástrojů AI do tříd vzbuzuje obavy ohledně role učitele. Učitelé by mohli být relegováni na pozici facilitátorů místo primárních zprostředkovatelů znalostí. Tento posun vyžaduje od učitelů adaptaci jejich metod a nalezení způsobů, jak používat nástroje AI k vylepšení jejich výuky, aniž by se vzdali autority těmto strojům.
Výhody AI ve vzdělávání
– Personalizované učení: AI může poskytovat přizpůsobenou zkušenost s učením, přizpůsobením zdrojů a hodnocení podle individuálních potřeb studentů, což podporuje dynamičtější a efektivnější prostředí pro učení.
– Okamžitá zpětná vazba: Nástroje AI nabízejí studentům okamžité odpovědi na jejich vstupy, což umožňuje rychlé upevnění konceptů. To může pomoci studentům rychle opravit nedorozumění, čímž se podpoří dynamičtější proces učení.
– Dostupnost zdrojů: Studenti z různých prostředí mohou přistupovat k vysoce kvalitním materiálům a expertním znalostem virtuálně, čímž se bourají překážky, které dříve omezovaly vzdělávací zdroje.
Nevýhody AI ve vzdělávání
– Nadměrná závislost na technologiích: Jak bylo zdůrazněno v dřívější studii, studenti by se mohli stát závislými na AI pro odpovědi, což by snížilo jejich kritické myšlení a dovednosti při řešení problémů. Tato závislost by mohla vést k povrchnímu učení.
– Rovný přístup: Ne všichni studenti mají stejný přístup k nástrojům AI nebo k internetu, což by mohlo zhoršit existující vzdělávací nerovnosti.
– Kvalita informací: Systémy AI nejsou neomylné; jejich chyby mohou posílit mylné představy nebo poskytnout nepřesné reprezentace znalostí, což může znamenat rizika pro učební cesty studentů.
Závěr
Potenciál AI ve vzdělávání je spojen se značnými výzvami a etickými úvahami, kterými se musí zainteresované strany zabývat. Je zásadní vyvážit výhody personalizovaného učení a okamžité zpětné vazby s nebezpečím pohodlnosti a nerovnosti, aby bylo možné zodpovědně implementovat nástroje AI v vzdělávacích kontextech. Nepřetržitý výzkum je nezbytný pro lepší pochopení důsledků AI na učení, aby technologie sloužila jako pomocník, nikoli berla.
Pro další informace o vlivech AI ve vzdělávání navštivte Education Corner.
