Mike Sharples je profesorem vzdělávacích technologií na britské Open University. Specializuje se na umělou inteligenci (AI). Je vrcholným odborníkem a konzultantem vědeckých institucí, vysokých škol, UNESCO, UNICEF ad. Je autorem stovek vědeckých článků a několika knih. Poslední nese název An Introduction to Narrative Generators (2023), předchozí Story Machines: How Computers Have Become Creative Writers (2022), Practical Pedagogy – 40 New Ways to Teach and Learn (2019).
Již před současným boomem AI v roce 2019 Mike přehledně ukazoval, jak lze vhodné výukové postupy (v publikaci celkem 40) propojit s technologiemi. Namátkou vybírám:
Adaptivní výuka (Adaptive teaching)
Přerušované učení (Spaced learning)
Osobní zapojení (Personal inquiry)
Dynamické hodnocení (Dynamic assessment)
Vícejazyčnost (Translanguaging)
Provázané učení (Crossover learning)
Soustavné učení (Seamless learning)
Náhodné učení (Incidental learning)
Učení hraním (Learning from gaming)
Učení prostřednictvím sociálních médií (Learning through social media))
Nejprve zkoumej (Explore first)
Zpětné učení (Teachback)
Umění se učit (Learning to learn)
Učení vyprávěním příběhů (Learning through storytelling)
Kontextově orientované učení (Context based learning)
Učení pro budoucnost (Learning for the future)
Vtahující učení (Immersive learning)
Otevřená pedagogika (Open pedagogy)
Jak vidno, Mike disponuje značným množstvím metodik, na nichž je vidět, jak velké jsou možnosti, které při návrhu výukových postupů v souvislosti s technologiemi máme. Nástup AI vlastně všechny ještě více umocňuje a vyvolává nové způsoby využití technologií ve vzdělávání. Mike to vysvětloval např. na webináři GRAILE v červenci 2023.
A New Science of Learning with AI
Vyberu několik příkladů takových nových postupů:
Využití generativních textových nástrojů (LLM) k tvorbě několika různých reakcí na otevřenou otázku související s probíraným tématem. Každý žák se seznámí se všemi reakcemi, a pak na jejich základě vytvoří svou vlastní originální odpověď v textové podobě.
Učitel zadá žákům skupinovou práci na projektu. Celá skupina během této práce využívá AI nástroje k hledání odpovědí a řešení problémů. Každý žák do své závěrečné zprávy o účasti na projektu zařadí informaci o přínosu AI.
Nástroj generativní AI je využit k realizaci individuálního či skupinového chatového dialogu simulujícího Sokratovskou metodu. Každý žák výsledek zpracuje ve formě argumentativní eseje.
AI se podílí na procesu tvorby žákovských prací – od definování problému přes návrh řešení až po výsledný produkt (výrobu prototypu).
AI poskytuje nástroje usnadňující porozumět zkoumaným datům.
AI pomáhá žákům zpracovat doporučené studijní materiály.
Velké množství různých aplikací AI, které, ač jejich hlavním cílem není vzdělávat, pomáhají žákům zvýšit zájem o poznávání (např. hry).
Žáci disponují svým vlastním osobním AI asistentem, který je provází studiem. Pokud (zatím) není k dispozici analýza jejich předchozí činnosti, což se jistě brzy změní (Guide on the side), je třeba umět přesně nastavit AI předložený požadavek reflektující stávající úroveň schopností žáka (Strukturované prompty pro učitele). Konečným cílem je získat soustavnou podporu studia (personalizace).
Žáci sdílejí přehled o výsledcích svého učení za účelem dynamického hodnocení s cílem pomoci sobě i učiteli zjistit současnou úroveň poznání a nasměrovat další výuku.
Jsme teprve na začátku cesty zapojení AI do vzdělávání lidí. Doufám, že z předchozího začíná být alespoň trochu jasnější, jak to Mike myslí, když tvrdí, že se AI uplatní téměř ve všech výukových aktivitách. On sám se v poslední době zamýšlí hlavně nad tím, jak bude vypadat další vývoj.
Růst generativní umělé inteligence podle něj sleduje podobnou cestu, jakou prošel World Wide Web – od dlouho trvajícího počátečního vývoje (hypertext/neuronové sítě) přes integraci do nástrojů a aplikací (vyhledávání/generování) k sociálním sítím. Podle Mika analogicky tento vývoj povede ke vzniku „sociálně generativní umělé inteligence“ – systémů umělé inteligence interagujících s lidmi a dalšími nástroji umělé inteligence v komplexním prostředí. Sociálně generativní AI bude mít závažné důsledky.
Ve vzdělávání se může uplatnit ve formě konverzačního partnera a spolupracovníka, může prolomit jazykové bariéry a spojit lidi napříč kulturami. Vývoj však má i nemalá rizika. Zrovna tak může AI podpořit síly snažící se narušit důvěru v informace a vytvořit sítě interagujících strojů mimo lidskou kontrolu. Nesmíme zapomínat, že se dosud nedaří usměrnit vývoj technologií tak, aby byl v souladu s udržitelností naší civilizace a nezvětšoval rozdíly mezi lidmi.
Profesor Mike Sharples patří k těm odborníkům, kteří volají po kontrole dalšího vývoje AI, po snižování rivality mezi vývojáři, po dohodě mezi státy. Přál by si, aby AI i nadále stavěla etické principy nade vše a nikdy lidem neškodila. Chce, aby budoucí vzdělávací systémy byly nejen efektivní a etické, ale také pečující a založené na vhodné pedagogice [1].
Všechny články jsou publikovány pod licencí Creative Commons BY-NC-ND.
Článek nebyl prozatím komentován.
Pro vložení komentáře je nutné se nejprve přihlásit.
Článek není zařazen do žádného seriálu.
