هوش مصنوعی در آموزش

هوش مصنوعی (AI) به سرعت در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی ، بانکی ، انرژی و خرده فروشی فعالیت می کنند در حال تغییر و تحول است. با این حال ، یک صنعت به ویژه وجود دارد که پتانسیل باورنکردنی برای کاربرد فناوری های هوش مصنوعی دارد: آموزش. فرصت ها – و چالش هایی – که معرفی هوش مصنوعی می تواند به آموزش عالی منتهی شود ، قابل توجه است.

یادگیری شخصی به عنوان سنگ بنای اصلی

دانشکده ها و دانشگاه ها امروز با طیف گسترده ای از چالش ها روبرو هستند ، از جمله دانشجویان معلول ، نرخ بالای ترک تحصیل ، و ناکارآمدی رویکرد سنتی “یک اندازه متناسب با همه” برای آموزش. اما وقتی به طور صحیح از تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و هوش مصنوعی استفاده می شود ، می توان تجربه های یادگیری شخصی ایجاد کرد که به نوبه خود به رفع برخی از این چالش ها کمک می کند.

با یک تجربه یادگیری شخصی ، هر دانش آموز از یک رویکرد آموزشی کاملاً منحصر به فرد برخوردار است که کاملاً متناسب با توانایی ها و نیازهای فردی اوست. این می تواند به طور مستقیم انگیزه دانش آموزان را افزایش داده و احتمال ترک آنها را کاهش دهد. این همچنین می تواند به اساتید درک بهتر از فرآیند یادگیری هر دانش آموز را ارائه دهد ، که می تواند آنها را قادر به آموزش موثرتر کند.

آنچه در این مورد به نظر می رسد: سیستم های یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به ارائه اطلاعات مفیدی در مورد سبک های یادگیری دانش آموزان خود ، توانایی ها و پیشرفت و ارائه پیشنهاداتی برای نحوه سفارشی کردن روش های تدریس خود بر نیازهای دانشجویی هستند. به عنوان مثال ، برخی دانش آموزان ممکن است مشکلات یادگیری یا چالش هایی را تجربه کنند که نیاز به توجه یا آموزش بیشتری برای ادامه کار دارد. برخی دیگر ممکن است آنقدر سرعت پیشرفت کنند که مورد چالش فکری قرار نگیرند و از مطالب یا تکالیف مطالعه اضافی بهره مند شوند. در هر دو سناریوی فرضی ، سیستمهای یادگیری هوش مصنوعی به دانش آموزان کمک می کنند تا به پتانسیل کامل خود برسند ، احتمالاً با شناسایی مشکلات به موقع از ترک آنها جلوگیری می کند تا بتواند اقدامات اصلاحی مناسبی را انجام دهد.

برای اینکه این نوع سیستم یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی به درستی کار کند ، برای آموزش آن به داده های بزرگی نیاز است. همانطور که بعداً در این مقاله مورد بحث قرار گرفت ، این داده ها باید از نظر اخلاقی مورد استفاده قرار گیرند و دانشجویان باید در مورد نحوه به اشتراک گذاری داده های شخصی و استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی ، آگاه شوند.

اطلاعات شخصی یک ماده اصلی خواهد بود

در تئوری ، استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری شخصی به نظر می رسد یک راه حل ایده آل برای برخی از متداول ترین موضوعات آموزشی است. با این حال ، این فناوری هنوز راه دراز دارد تا بتواند پتانسیل های خود را به طور کامل برآورده کند.

ماده اصلی یادگیری شخصی مقدار زیادی از داده های دانش آموزان است. که دانشجویان امروز بیشتر از نسل های قبلی از حریم شخصی اطلاعات خود محافظت می کنند ، به احتمال زیاد به دلیل نقض امنیتی و رسوایی های داده ای که قبلاً در معرض آن بوده اند. با این حال ، اگر داده های دانشجویی می تواند به روشی اخلاقی ، ایمن و شفاف جمع آوری و پردازش شود ، به AI امکان می دهد تا تقریباً در هر زمینه تحصیلی بهبود یابد.

چالش های مهم پیش رو

از آنجا که دانشگاه ها شروع به اعمال هوش مصنوعی در عملیات های مختلف می کنند ، احتمالاً متوجه می شوند که هنوز تعدادی از چالش ها برطرف شده است. شاید مهمترین نکته برای پرداختن به شیوه ای است که مؤسسات آموزشی می توانند به بهترین نحو دانشجویان را برای دنیای جدید مبتنی بر فناوری و بسیاری از فن آوری های مخرب که باعث تغییر در نحوه کار افراد می شود ، آماده کنند.

این مهم است که دانش آموزان درک کنند که با گذشت زمان ، کارهای تکراری و روتین بیشتری توسط هوش مصنوعی ، اتوماسیون و روبات ها انجام می شود. با این وجود ، همیشه نقش هایی وجود خواهد داشت که نیاز به مهارت های خلاقانه ، مهارت های شناختی و مهارت های هوش هیجانی دارند. در حال حاضر ، بسیاری از دانشگاه های سراسر جهان از آموزش مهارت های لازم و لازم در شغل های آینده خود در دانش آموزان ناکام هستند.

از آنجا که از هوش مصنوعی برای آموزش استفاده می شود ، بهترین نتایج از ترکیب نقاط قوت هوش مصنوعی و توانایی های انسانی حاصل می شود. هرگز زمانی نمی رسد که انسان برای انجام امور مربوط به آموزش لازم نباشد. به عنوان مثال ، معلمان همیشه نقش اساسی در جامعه ما خواهند داشت ، زیرا هیچ وقت نباید ارزش تعامل انسان و تفکر انتقادی را در حوزه آموزش دست کم بگیریم.

حتی الگوریتم ها می توانند در هدایت تصمیمات مفید باشند ، اما همه فعالیتهای آموزشی نباید توسط روباتها و الگوریتمها انجام شوند. در عوض ، کمکهای ارائه شده توسط الگوریتمهای هوش مصنوعی باید برای ایجاد محیطهای بهینه یادگیری مورد استفاده قرار گیرند. به عنوان مثال ، سیستمهای یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی ابزاری عالی برای آموزش موضوعات مبتنی بر قانون مانند زبانهای خارجی و ریاضیات خواهند بود. سیستم های هوش مصنوعی می توانند با ارائه دقیق تر و بازخورد دقیق تر روند یادگیری را بهبود بخشند ، و همچنین به دانش آموزان این امکان را می دهد تا هر زمان که لازم باشد تمرین های مطالعه را تکرار کنند. با این حال ، یک معلم هنوز هم برای توضیح آنچه دانش آموزان نمی فهمند ، مانند تفاوت های ظریف و استثنائات در قوانین زبان ها ، یا نحوه استفاده از فرمول های ریاضی برای حل مشکلات ، به شما کمک خواهد کرد. وظیفه استاد راهنمایی ، پشتیبانی و مربیگری دانشجویان ، کمک به آنها برای درک آنچه آموخته اند ، چرا مهم است ، و چگونه می تواند در دنیای واقعی اعمال شود.

یک چالش بزرگ نهایی در اجرای فناوری های هوش مصنوعی ، نظارت بر استفاده از داده ها است. تصمیمات دشوار و مهمی وجود دارد که باید در مورد هر سطح جامعه در مورد مالکیت داده ها ، و همچنین بهترین راهها برای استفاده شفاف و اخلاقی از داده ها اتخاذ شود.

اگرچه هوش مصنوعی تحولات مهیج بسیاری به ویژه برای بهبود آموزش در سراسر جهان ارائه می دهد ، اما ما هنوز در مراحل اولیه استفاده از آن هستیم. آزمایش و تحقیق بیشتری لازم است تا ابزارآلات هوش مصنوعی با موفقیت در کل مؤسسات آموزش عالی اجرا شود.

www.hbr.org

مطالب مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.