Yapay Zeka Destekli Öğrenme: Ölçeklenebilir Kişiselleştirilmiş Eğitim

Kişiselleştirilmiş eğitim yeni değil. Özel öğretmenler binlerce yıldır dersleri bireylere uyarlıyor. Yeni olan, bu öğretmen düzeyindeki kişiselleştirmeyi milyonlarca öğrenciye aynı anda sunabilme olasılığı. Yapay zeka bunu mümkün kılan teknoloji, ancak onun nasıl devreye alındığına dair tasarım seçimleri bunun gerçek bir atılım mı yoksa başka bir sıkıcı eğitim teknolojisi nesli mi olacağını belirliyor.

Tek beden herkese uyan eğitim neden başarısız

Sınıflar öğrencilerin kabaca aynı seviyede olduklarını, kabaca aynı hızda öğrendiklerini ve kabaca aynı açıklamalara yanıt verdiklerini varsayar. Hiçbiri doğru değil. Odadaki en zeki öğrenci sıkılıyor; en zayıfı kaybolmuş; öğretmen medyanı hedefliyor ve en iyisini umuyor.

Uyarlanabilir sistemler bu varsayımı kırar. Her öğrencinin zaten bildiğini teşhis eder, zorluğu gerçek zamanlı olarak ayarlar ve bir sonraki beceriyi o öğrencinin yeteneğinin sınırında sunar. Bu yeni bir fikir değil — Bloom'un ünlü tahminine göre birebir öğretmenlik, sınıf öğretimine kıyasla sonuçları iki standart sapma iyileştirir. Yapay zeka bunu nihayet ölçekte ekonomik olarak mümkün kılıyor.

Yapay zeka öğretmenlerinin gerçekten farklı yaptığı şeyler

İyi bir yapay zeka öğretmen, statik müfredatın yapamayacağı dört şeyi yapar. Kavramları biri tıklayana kadar birden fazla şekilde açıklar. Anlayışın nerede koptuğunu bulmak için tanılayıcı sorular sorar. Yargılamadan hızı ayarlar. Ve öğrencinin mücadelelerinin ve güçlü yanlarının tüm geçmişini hatırlar, böylece her oturum bir öncekinin bittiği yerden devam eder.

Dördüncü nokta — hafıza — genellikle göz ardı edilir. Öğrenciler nadiren bir kavramı bir kez öğrenmede başarısız olurlar. Onu akılda tutmada, önceki bilgiyle bağlamada veya yeni bir bağlamda uygulamada başarısız olurlar. Bu üç başarısızlık biçimini açıkça takip eden yapay zeka öğretmenler, her oturumu bağımsız olarak ele alanlardan dramatik şekilde daha iyi sonuçlar üretir.

Aralıklı tekrarın rönesansı

Aralıklı tekrar — bir kavramı tam unutmak üzereyken tekrar göstermek — bir yüzyıldır bilişsel bilimciler tarafından biliniyor. Anki, Quizlet ve benzer uygulamalar bunu dil öğrenenler ve tıp öğrencileri için popülerleştirdi. Ancak manuel aralıklı tekrarın bir tavanı vardır: birinin bilgi kartlarını yazması, aralıkları belirlemesi ve içeriği düzenlemesi gerekir.

Yapay zeka ile oluşturulan aralıklı tekrar bunu değiştiriyor. Bir öğrenci bir bölümü okur; sistem anahtar kavramları çıkarır; hatırlama kontrolleri planlar; kalıp ezberini önlemek için soruları her seferinde yeniden ifade eder. Bilişsel bilim aynı — yapay zekanın eklediği üretim kapasitesi.

Dürüstlük problemi

Yapay zeka öğretmenler pedagojik bir cazibeyle karşı karşıya: cevabı verin. Öğrenciler doğrudan bir soru sorar; en hızlı yanıt doğrudan cevaptır; sistem uyar. Bu öğrenme için felakettir. Öğretmen düşünme işini yaptığı an öğrenci durur.

İyi tasarlanmış yapay zeka öğretmenlik sistemleri bunu tersine çevirir. Önce öğrenciden mevcut düşüncesini açıklamasını ister. Çözümlerle değil, ipuçlarıyla yanıt verirler. Üretken mücadeleyi kutlarlar. Bu bir soru-cevap botu yapmaktan daha zordur, ama bir çalışma yardımcısı ile gerçek öğretmenlik arasındaki fark budur.

Takip ettiklerimiz

Bir sonraki sınır çok kipli öğrenme — elle yazılmış bir matematik probleminin fotoğrafını kabul edebilen, muhakemenin tam olarak hangi adımda kopduğunu teşhis edebilen ve düzeltmeyi koçluk edebilen sistemler. Erken versiyonlar var; güvenilir olanlar henüz yok. Olgunlaştıklarında statik dijital ders kitaplarının son mazereti ortadan kalkıyor.