AI-teknologi er sjelden ute av nyhetene i disse dager. Fra chatboter til bildegeneratorer har vi nå et bredt spekter av verktøy lett tilgjengelig, hvorav mange har nyttige bruksområder innen utdanning. En av de viktigste måtene AI kan gjøre læreres liv enklere på, er ved å bidra til å levere fullstendig personlig tilpasset læring som kan motivere, engasjere og hjelpe elevene med å gjøre større fremskritt. Men etter hvert som AI blir mer utbredt, erkjenner mange nå at det kan være etiske og praktiske fallgruver. Som en travel lærer kan du også mangle tid til å undersøke den nyeste teknologien.
Så, hvordan kan du bringe teknologidrevet personlig tilpasset læring til skolen din på en måte som balanserer risikoer og fordeler? For å redusere støyen rundt AI har vi satt sammen denne veiledningen om hvordan personlig tilpasset læring med AI kan være til fordel for elevene dine, og noen enkle måter å komme i gang på.
Viktige konklusjoner
- AI kan spare lærere verdifull tid og energi ved å redusere administrativ tid, inkludert planlegging, karaktersetting og dataanalyse.
- Personlig tilpasset læring, som å levere materiell tilpasset hver elevs progresjonsnivå eller å gi dem mulighet til å velge sin egen læringsvei, kan være svært tidkrevende, selv om det har vist seg å øke progresjonen.
- AI kan gjøre det enklere å levere personlig tilpasset læring med mindre tid og krefter ved å enkelt generere undervisningsinnhold, støtte elevene med individuell tilbakemelding og samle data.
Hvordan AI omformer utdanning
Selv om former for kunstig intelligens (KI) har eksistert en stund, har teknologikappløpet økt de siste årene, med en rekke spennende verktøy og hyppige oppdateringer som bringer nye utviklinger til et stadig bredere publikum. Virkningen på utdanning er allerede betydelig og vil garantert øke både i omfang og skala.
Det største skiftet så langt skyldes kunstig intelligens’ evne til å gjøre administrative oppgaver raskere og mer effektive. EdTech-løsninger som vurderingsplattformen TAO kan automatisere vurdering og dataanalyse, noe som sparer verdifull tid for lærere.
Generative KI-verktøy kan også bidra til å produsere leksjonsplaner, samt nye tekster for lesing, matteøvelser, testspørsmål eller tilbakemeldinger på bare noen få minutter. Elever kan også samhandle med KI i form av en nyttig veiledning som støtter dem i å løse problemer. KI-programmer kan i tillegg hjelpe skoler med å samle og analysere data om elevenes prestasjoner mer effektivt.
Vi må imidlertid erkjenne begrensningene som finnes så langt. For mange lærere betyr det å ta i bruk KI å bygge nye teknologiske ferdigheter og navigere usikkerheter rundt nøyaktigheten og potensielle skjevheter i generativ KI. Skoler kan også være bekymret for at elever blir for avhengige av KI, og føle seg usikker på hvordan de skal bruke den på en etisk og balansert måte.
Hva er personlig tilpasset læring?
Studier viser at det å tilpasse læringen til hver elev kan fremme bedre akademiske prestasjoner og økt motivasjon . Dette gir mening: personlig tilpasset læring skreddersyr undervisningsmateriell for hver elevs nivå og behov, tar sikte på å gjøre faginnholdet svært relevant og gir elevene handlefrihet til å ta valg og jobbe i sitt eget tempo.
En vanlig metode er å gruppere elevene etter nivå og behov, og tildele forskjellige oppgaver til hver gruppe. Du kan også gi elevene en meny med øvelser å velge mellom – jeg har alltid likt å bruke en «kryddernivå»-metafor for å hjelpe dem med å velge sitt eget vanskelighetsnivå. Å be elevene sette og gjennomgå sine egne mål, eller fullføre regelmessige spørreundersøkelser om interessene sine, kan også bidra til å gjøre læringen mer personlig.
Det kan imidlertid være tidkrevende og vanskelig å opprettholde forberedelsen av flere øvelser og forskjellige ressurser for hver klasse. Å gi elevene mer handlefrihet kan være mer motiverende, men det krever også at du er overalt i klasserommet samtidig slik at du kan svare på spørsmål. Det er her AI kan redusere stress for lærere betydelig, slik at du får mer tid til å fokusere på å støtte elevene.
Kunstig intelligens' rolle i personlig tilpasset utdanning
Ulike typer AI-teknologier kan støtte personlig tilpasset utdanning. Disse inkluderer:
Maskinlæring
Maskinlæring er en teknologi som gjør det mulig for AI-programvare å lære fra datasett og forbedre seg over tid. Dette er viktig for utdanning, da det betyr at plattformen kan respondere på studentenes innspill og gi meningsfull støtte uten behov for eksplisitt programmering på hvert studienivå.
Naturlig språkbehandling (NLP)
Dette gjør at AI-programvaren kan forstå og svare på naturlig, menneskelig språk, i stedet for kode. Dette er viktig i klasserommet, ettersom det lar elevene samhandle med plattformer gjennom skriftlig eller muntlig språk, slik at de kan chatte eller stille spørsmål slik de ville gjort med en lærer.
Adaptive læringssystemer
Et adaptivt system kan justere vanskelighetsgrad, innhold og stil på undervisnings- og vurderingsmateriell etter hvert som elevene beveger seg gjennom det. Det kan reagere basert på hvordan elevene svarer på spørsmål i sanntid.
Utfordringer med AI i personlig tilpasset utdanning
Bruk av kunstig intelligens til personlig tilpasset læring medfører noen risikoer og utfordringer:
- Etikk: Det er noen viktige hensyn å ta for å implementere AI etisk. Når du velger et AI-verktøy, bør du se på hvordan det er trent og om modellen inneholder iboende skjevheter som kan dukke opp i svarene.
- Datavern og sikkerhet: Dobbeltsjekk om AI-verktøy selger brukerdata til tredjeparter eller bruker dem til å trene modellen sin videre. Du bør også sette klare retningslinjer for studenter om bruk av personopplysninger på nett og begrense innloggingstilgang for å beskytte personvernet deres.
- Tilgjengelighet og likestilling: Hvis du ønsker at elevene skal bruke AI-verktøy hjemme, bør du vurdere om alle har tilgang til en god internettforbindelse og riktig enhet. Se også på om verktøyet kan tilpasses elever med syns-/hørselshemminger eller andre språklige behov.
Fordeler for lærere og elever
Fordelene ved å bruke AI til å drive personlig tilpasset utdanning kan omfatte:
Forbedret engasjement og resultater
Personlig tilpasset materiale møter elevene på riktig nivå for å unngå kjedsomhet (når det er for lett) eller overveldelse (når det er for vanskelig). I tillegg gjør interaktive AI-funksjoner at elevene føler seg motiverte gjennom tett støtte og følelsen av å ha en personlig veileder ved sin side.
Å få umiddelbar og målrettet tilbakemelding fjerner også raskt misoppfatninger, og elevene bygger ansvar for læringen sin ved å forbedre arbeidet sitt. Å levere dette digitalt gjør det mulig å være enda raskere og mer reaktiv enn om du måtte løpe rundt i klasserommet!
Redusert arbeidsmengde for lærere
Du trenger ikke lenger å bruke timevis på å lage flere versjoner av den samme øvelsen eller sette opp og rette testspørsmål for å få en idé om elevenes fremgang. AI frigjør lærernes tid ved raskt å generere materiell, veilede elevene gjennom tilpasningsmuligheter og gi dem forklaringer.
Da kan du bruke mer tid på å gi én-til-én-støtte til de som trenger det, observere elevenes atferd eller dykke ned i data for å informere den neste timen.
Forbedret datadrevet beslutningstaking
Enten du samler inn data fra en AI-forbedret vurderingsplattform eller mater digitale vurderingsdata inn i et læringsplattform med AI-funksjoner som Schoology , kan nye verktøy hjelpe deg med å analysere elevenes prestasjoner på et øyeblikk.
Du kan identifisere trender i elevenes fremgang over tid, eller finne ut hvilke elever som er i faresonen for å underprestere. Dette kan hjelpe deg med å ta datadrevne beslutninger uten å måtte analysere tall.
Virkelige anvendelser i klasserommet
Selv om du kan bruke AI på mange spennende måter for tilpasset læring, er her noen bemerkelsesverdige eksempler.
Opprette ressurser
Den nyeste bølgen av generative AI-verktøy fra OpenAI ( ChatGPT ), Anthropic ( Claude ) eller Google ( Gemini ), blant mange andre eksempler, kan piske opp regneark og oppgaver på et øyeblikk.
Bare gi AI-en beskjed om oppgavetypen, de ulike nivåene (til og med ett per elev hvis du virkelig vil ha det personlig) og eventuelle andre krav, som lengde og format. Eller lag multimediemateriell som bilder og videoer som kan bidra til å gjøre undervisningen mer kreativ og relevant.
Gir ekstra støtte
Generative AI-verktøy og chatboter kan være en fin måte for studenter å søke støtte og tilbakemeldinger uten å måtte komme til deg. Dette gir dem mer handlefrihet og ansvar mens de går gjennom arbeidet sitt i sitt eget tempo.
Et verktøy som UpStudy er et godt eksempel: det er spesialdesignet som en «leksehjelper» for å bryte ned komplekse problemer. Elevene kan til og med fotografere sine matteoppgaver på papir for å få en nyttig forklaring.
Møte elever på deres nivå
Adaptiv teknologi er ett steg opp fra å tilby ulike ressurser for ulike nivåer, og veileder elevene langs ulike læringsstier, og tildeler spørsmål med riktig vanskelighetsgrad og tempo etter hvert som de gjør ting riktig eller galt. Khan Academys adaptive programmer for matematikk og andre fag har også et AI-element i form av den interaktive veilederen Khanmigo. DreamBox Math bruker AI til å skreddersy spørsmål til hver elevs ferdighetsnivå.
Fremtidige trender innen AI-drevet læring
Én ting er sikkert, og det er at AI vil fortsette å utvikle seg som en mektig kraft i utdanning. Vi vil sannsynligvis se AI drive mer avanserte, personlige læringsveiledere og gi mer detaljert og responsiv tilbakemelding. Det vil også være flere prediktive analyseverktøy for å identifisere elever som trenger støtte helt fra starten av, samt verktøy spesielt utviklet for å hjelpe lærere med å generere passende innhold, og integrere relevante utdanningsstandarder.
Vi vil også se nye pedagogiske retninger dukke opp for å hjelpe lærere og ledere med å navigere i den nye verdenen av kunstig intelligens og integrere den på en vellykket måte i klasserommet – samtidig som lærerens integrerte rolle opprettholdes.
Avsluttende tanker
Personlig tilpasset læring er fordelaktig for elevene ved å øke engasjementet og gi bedre resultater, men det kan være tidkrevende å gjennomføre. AI-verktøy kan redusere tiden og innsatsen som kreves for å tilpasse læring betydelig ved å gjøre oppgaver som innholdsgenerering, karaktersetting og levering av adaptiv undervisning utrolig raske og enkle. Dette gir deg mer tid til én-til-én-støtte og detaljert, datadrevet planlegging.
Som et neste steg kan det være lurt å utforske andre måter å tilnærme seg KI i klasserommet på, fra å sjekke elevarbeid for plagiat til å vurdere virkningen på testresultater via juks. Du kan også finne vår veiledning om KI-etikk i utdanning nyttig når du planlegger en balansert tilnærming til teknologi i klasserommet.
Lever personlig digital vurdering med TAO-testing
En viktig del av å tilpasse læringen er å holde oversikt over elevenes fremgang over tid, slik at du kan gripe inn for å tette hullene.
Digital vurdering via en dedikert plattform som TAO kan hjelpe deg med å levere hyppig og engasjerende nettbasert testing som øker elevenes fremgang , og gir deg og elevene dine umiddelbar tilbakemelding på prestasjonene deres. Du kan også tilpasse testene for å øke eller redusere vanskelighetsgraden for å møte elevenes behov.
Hvis du vil ha mer informasjon om hvordan TAO kan hjelpe deg med å levere tilpassbare, adaptive digitale vurderinger som kan fremheve hver enkelt elevs behov, kan du avtale en demonstrasjon .
Vanlige spørsmål
Hvordan er AI sammenlignet med tradisjonelle personlige undervisningsmetoder?
Tradisjonell personlig tilpasset undervisning varierer læringsmateriell for ulike nivåer, gir elevene valgmuligheter og analyserer data for å forstå hver elevs behov, men alt dette kan være tidkrevende. AI-tilpasset læring kan være mye raskere og enklere å levere, noe som sparer læreren tid til å gi mer én-til-én-støtte.
Kan personlig læring med kunstig intelligens erstatte en lærer?
AI kan erstatte noen av lærerens oppgaver innen personlig tilpasset læring: den kan gi rask tilbakemelding, veilede elevene gjennom forklaringer og sette karakterer på tester. Men den kan ikke erstatte elementet av menneskelig interaksjon som kan være avgjørende for mange elevers forståelse, kommunikasjonsferdigheter og motivasjonsfølelse.
