Sztuczna inteligencja: Rewolucja w edukacji czy nowy nauczyciel?

Wprowadzenie: Dlaczego ten temat jest ważny?

Sztuczna inteligencja (AI) nie jest już tylko futurystyczną wizją, ale staje się integralną częścią naszego życia, w tym edukacji.[1][2] Przekształca ona tradycyjne modele nauczania i uczenia się, otwierając drzwi do interakcji opartej na współpracy między ludźmi a maszynami. [human-machine collaboration in education research 1, human-machine collaboration in education research 2] Zrozumienie tej transformacji jest kluczowe, ponieważ generatywna AI rewolucjonizuje sposób, w jaki tworzymy, przyswajamy i rozpowszechniamy wiedzę. Edukatorzy stają przed wyzwaniem, ale i ogromną szansą, aby na nowo zdefiniować procesy dydaktyczne, wykorzystując potencjał AI do promowania głębszego zrozumienia i krytycznego myślenia.[1] Stawką jest przygotowanie uczniów do funkcjonowania w świecie, w którym inteligentne maszyny będą wszechobecne.

Narodziny i ewolucja sztucznej inteligencji w kontekście edukacji

Pojęcie „sztuczna inteligencja” narodziło się w 1956 roku podczas konferencji w Dartmouth College. Grupa naukowców postawiła sobie za cel „odkrycie, jak tworzyć maszyny, które używają języka, tworzą abstrakcje i koncepcje, rozwiązują rodzaje problemów obecnie zarezerwowanych dla ludzi i same się udoskonalają”. Ta podwójna misja – tworzenie inteligentnych maszyn posługujących się naturalnym językiem ludzkim – jest fundamentalna dla zrozumienia obecnej trajektorii generatywnej AI i jej wpływu na edukację.

Historycznie, inteligencja była domeną formalnej edukacji. Edukatorzy są pierwotnymi pracownikami wiedzy, a ich produktem są badania naukowe upowszechniane poprzez nauczanie. Wizja maszyn zdolnych konkurować z ludźmi w konstruowaniu, tworzeniu i rozpowszechnianiu wiedzy ma zatem bezpośrednie przełożenie na sektor edukacji. Perspektywa maszyn współpracujących ramię w ramię z ekspertami na poziomie doktorskim staje się coraz bardziej realna i wymaga poważnego potraktowania przez nauczycieli.

Generatywna sztuczna inteligencja jako nowy uczestnik procesu edukacyjnego

Obecnie edukacja skupia się na wykorzystaniu AI w formie asystentów, chatbotów czy korepetytorów. Jednak przemysł kieruje swoją uwagę na autonomicznych agentów i humanoidalne roboty. Ten postęp oznacza, że interakcje z inteligentnymi maszynami staną się codziennością. Wraz z wprowadzeniem modeli rozumowania w 2024 roku, możliwości generatywnej AI rozszerzyły się na sferę metapoznawczą (myślenie o własnym myśleniu) i agencyjną (autonomiczne działanie).

Punya Mishra sugeruje, aby w edukacji traktować generatywną AI nie tyle jako narzędzie, co jako „kreatywnego, generatywnego, rozumującego, społecznego 'psychologicznego innego'”. Te „psychologiczne inne” manifestują się jako awatary, asystenci czy roboty, z którymi komunikujemy się naturalnym językiem. Wymaga to rewizji tradycyjnych modeli integracji technologii w edukacji, takich jak model TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) z 2006 roku. Mishra proponuje dodanie do niego wiedzy kontekstowej (XK), aby odzwierciedlić dramatyczną zmianę, jaką AI wniosła do krajobrazu edukacyjnego.

Transformacja wiedzy w hybrydową inteligencję

Współpraca z AI jako formą inteligencji cyfrowej przekształca tradycyjne kategorie wiedzy:

• Wiedza merytoryczna (Content Knowledge) staje się inteligencją treści (Content Intelligence).

• Wiedza pedagogiczna (Pedagogical Knowledge) ewoluuje w inteligencję pedagogiczną (Pedagogical Intelligence).

• Wiedza technologiczna (Technological Knowledge) przekształca się w inteligencję technologiczną/obliczeniową (Technological/Computational Intelligence).

Te zmiany odzwierciedlają dynamiczną interakcję z technologią, która nieustannie się rozwija. Zastąpienie statycznej wiedzy ideą nowej, hybrydowej formy inteligencji, łączącej ludzką i sztuczną, lepiej oddaje rzeczywistość, w której wiedza jest współtworzona z AI.

Co to oznacza dla praktyki edukacyjnej?

Współpraca z generatywną AI wymaga przemyślenia projektowania i dostarczania nauki.

• Generatywne uczenie się: Koncentruje się na „nadawaniu sensu”, gdzie uczący się łączą wcześniejszą wiedzę z nowymi odkryciami. Edukatorzy projektują strategie pomagające uczniom konstruować wiedzę, co podkreśla znaczenie krytycznego myślenia.[1]

• Konwersacyjna AI i metody sokratejskie: Dialog z AI otwiera możliwości wykorzystania metod uczenia się opartych na dialogu. Konwersacyjna struktura Diane Laurillard, obejmująca sześć aktywnych typów uczenia się (nabywanie, dyskusja, współpraca, badanie, praktyka, produkcja), może służyć jako podstawa projektowania dialogicznego uczenia się wspomaganego przez AI.[1]

• Inteligentne społeczności: Edukatorzy mogą projektować społeczności, w których ludzie współpracują z AI. Opierając się na ramach Community of Inquiry (CoI), można przeformułować:

  • Obecność społeczną jako współpracujące AI.

  • Obecność poznawczą jako analityczne AI.

  • Obecność nauczającą jako ułatwiające AI.
    Takie społeczności są już wykorzystywane w zaawansowanych badaniach, gdzie agenci AI pełnią rolę ekspertów dziedzinowych.[1] W edukacji, współinstruktorzy AI mogą zwiększać zaangażowanie studentów i wspierać krytyczne myślenie, a wirtualni rówieśnicy oferować wsparcie 24/7.[1][3]

• Dostosowanie pedagogiczne: Kluczowe jest projektowanie narzędzi AI tak, aby wspierały krytyczne dociekania, a nie oferowały drogi na skróty.[1]

Wyrównywanie celów i wartości w erze sztucznej inteligencji

Generatywna AI zapoczątkowała erę hybrydowej inteligencji, zmieniając sposób tworzenia i rozpowszechniania wiedzy. Narzędzia AI przechodzą od generowania treści do współtworzenia i autonomicznego działania. Kluczowe jest aktywne zaangażowanie ludzkich edukatorów w ten proces. [human-machine collaboration in education research 5]

Przyszłość edukacji jest hybrydowa, a tworzenie AI zorientowanej na człowieka wymaga ludzi znających się na AI. Nauczyciele muszą nauczyć się korzystać z generatywnej AI, aby projektować narzędzia dostosowane pedagogicznie do celów edukacyjnych oraz potrzeb interpersonalnych i emocjonalnych uczniów, chroniąc ich dobrostan.[2]

Wyzwania i możliwości integracji AI w edukacji

Integracja generatywnej AI w edukacji niesie ze sobą zarówno korzyści, jak i wyzwania.

Tabela: Korzyści i wyzwania AI w edukacji

Badania wskazują, że generatywna AI może znacząco poprawić wyniki nauczania poprzez łatwość użycia, użyteczność i wspieranie procesu uczenia się. [impact of generative AI on education scientific review 3] Jednocześnie konieczne jest opracowanie wytycznych etycznych i innowacyjnych podejść pedagogicznych, aby odpowiedzialnie wykorzystać potencjał AI. [impact of generative AI on education scientific review 1]

Ramy pedagogiczne dla AI w edukacji

Aby skutecznie integrować AI, powstają nowe ramy pedagogiczne. Przykładem jest AIPACK (Artificial Intelligence Pedagogical Content Knowledge), który bazuje na modelu TPACK, zastępując „Technologię” „Sztuczną Inteligencją”. [pedagogical frameworks for AI in education 1] AIPACK skupia się na trzech domenach: Wiedzy o AI (AIK), Wiedzy Merytorycznej (CK) i Wiedzy Pedagogicznej (PK) oraz ich wzajemnych powiązaniach. [pedagogical frameworks for AI in education 1] Innym przykładem jest model AI-TEACH, który podkreśla transformacyjne uczenie się, etyczne praktyki AI, adaptacyjne uczenie się, środowiska współpracy i holistyczny rozwój. [pedagogical frameworks for AI in education 2] Kluczowe staje się podejście skoncentrowane na człowieku (human-centric AI), gdzie AI wspiera nauczycieli i uczniów, a nie ich zastępuje. [pedagogical frameworks for AI in education 5, human-machine collaboration in education research 3]

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja nieuchronnie zmienia oblicze edukacji, przekształcając ją w dynamiczną przestrzeń współpracy człowieka z maszyną. Odpowiedzialne i przemyślane wdrożenie narzędzi AI, oparte na solidnych ramach pedagogicznych i świadomości etycznej, jest kluczem do wykorzystania jej ogromnego potencjału. Edukatorzy, wyposażeni w odpowiednią wiedzę i umiejętności, mogą stać się architektami inteligentnych społeczności uczących się, przygotowując kolejne pokolenia do życia i pracy w świecie wspomaganym przez AI.

1] https://www.researchgate.net/publication/383948737_A_Systematic_Review_of_Generative_AI_in_Education

2] https://systems.enpress-publisher.com/index.php/jipd/article/view/8532

3] https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10494820.2023.2253861