Učení se s umělou inteligencí: vzdělávání a práce ve změně

Uprostřed expanze umělé inteligence se prosazuje myšlenka: schopnost učit se učit Ukazuje se, že je to rozhodující dovednost pro ty, kteří studují a pracují. Nejde jen o shromažďování znalostí, ale i o... upravujeme způsob, jakým je získáváme, když se technologie mění tempem, s nímž je těžké držet krok.

Tento přístup získal na významu jak v akademické debatě, tak v technologickém průmyslu. Přední osobnost v tomto odvětví, Demis Hassabis, zdůraznil, že změna je neustálá a že bude to nutné neustálá recyklace po celou dobu profesního života, zatímco společnosti jako Google posilují vzdělávací nástroje s využitím umělé inteligence, aby podporovaly učení, nejen aby poskytovaly rychlé odpovědi.

Proč bude mít učení smysl

Během projevu v Aténách ředitel společnosti DeepMind, která získala Nobelovu cenu za chemii za rok 2024 za pokrok v predikci struktury proteinů, zdůraznil, že Vývoj umělé inteligence ztěžuje předvídání blízké budoucnostiTváří v tvář této nejistotě, rozvíjet meta-dovednosti — vědět, jak si organizovat vlastní učení, propojovat myšlenky a optimalizovat pozornost— může být nejlepším zachráncem.

Hassabis poznamenal, že v příštím desetiletí by se mohl objevit univerzální zpravodajský systém s potenciálem vést k… nebývalá prosperita a zároveň s riziky, která je třeba řídit. Praktický závěr byl jasný: bude nutné provádět pravidelnou aktualizaci, která bude kombinovat klasické oblasti, jako je matematika, přírodní a humanitní vědy, s adaptivní učební strategie.

Umělá inteligence ve třídě: od reakcí k podpoře

Vzdělávání již tuto změnu zažívá. Tváří v tvář asistenti, kteří řeší úlohy okamžitě modelka, která přibírá na váze vede proces a povzbuzuje k reflexi, rozebírání kroků a navrhování alternativ tak, aby student chápal proč, nejen výsledek.

Tato změna odpovídá myšlence učení se, jak se učit: podporuje strukturu studie – nápovědy, řízené opakované čtení, stupňovaná zpětná vazba – pomáhají upevňovat koncepty a přenášet je do nových kontextů. Cílem není zjednodušovat práci, ale spíše zvyšovat studentskou autonomii s tím, jak se zlepšuje jejich zvládnutí látky.

Co Google nabízí se svou vzdělávací umělou inteligencí

Google posílil Gemini specificky pedagogickým zaměřením. Podle společnosti byl vývoj proveden ve spolupráci s pedagogy, neurovědci a pedagogickými experty s cílem integrovat… principy vědy o učení ve zkušenostech.

Mezi hlavní funkce patří pracovní režim, který doprovází krok za krokemMísto poskytování konečného řešení pokládejte mezilehlé otázky, přizpůsobte vysvětlení úrovni studenta a nabídněte mu podpůrné prvky, aby mohl postupovat dle vlastního uvážení.

Další linie vylepšení přichází s vizuální apoyos. Systém V případě potřeby začleňuje do odpovědí obrázky, diagramy a videa k objasnění složitých pojmů. – například ve vědě – a podporují prostorové nebo časové porozumění obsahu.

Kromě toho obsahuje Praktické nástroje pro přípravu na zkoušky: od personalizované testy a průvodci k interaktivním kvízům generované z materiálů pro výuku nebo předchozích výkonů. Shrnutí, která dříve vyžadovala hodiny, lze nyní nastavit v minutách s možností úpravy úrovně hloubky.

Skutečné užívání mezi studenty: data ze Španělska a Evropy

Zavádění nástrojů umělé inteligence mezi studenty je již masivní. Studie o umělé inteligenci a zaměstnatelnosti uvádí, že toto číslo se pohybuje kolem 65% využití na úrovni uživatele mezi španělskými studenty, zatímco průzkum společnosti Google mezi 7.000 XNUMX evropskými teenagery ukazuje, že více než dvě třetiny ji používají k učení každý týden.

Pokud jde o preference, data ONTSI ukazují, že mezi těmi, kteří ve Španělsku používají generativní umělou inteligenci, ChatGPT tvoří přibližně 83 % uživatelů. A podle CIS téměř 41 % populace tento nástroj použilo alespoň jednou v loňském roce, což je dalším znakem normalizace těchto služeb.

Podmínky pro zodpovědné a spravedlivé užívání

V praxi závisí vzdělávací přínos na tom, jak jsou tyto technologie používány. Je klíčové, aby rodiny a učitelé usměrňovali jejich používání a zabránili tomu, aby se staly zkratky, které ochuzují učení a místo toho fungují jako podpora pro lepší myšlení, ověřování uvažování a trénink dovedností.

Existují dva základní aspekty. Na jedné straně školení učitelů integrovat umělou inteligenci do výuky s jasnými pedagogickými a hodnotícími kritérii. Na druhou stranu, přístup k nástrojům, aby se rozdíly neprohlubovaly a aby byla zaručena rovnost příležitostí, o kterou vzdělávací systém usiluje.

Vyzývá to také k širší společenské debatě: pokud občané nebudou vnímat osobní přínosy umělé inteligence, poroste nedůvěra. Proto se trvá na tom, aby se pokroky promítly do hmatatelná zlepšení a aby se nesoustředily pouze ve velkých korporacích, aby se předešlo nerovnostem a napětí.

Důsledky pro zaměstnanost a další vzdělávání

Technologické zrychlení nás nutí navrhovat flexibilní vzdělávací cesty. Kombinace oborových znalostí s přenositelné dovednosti — učení se učit, kritické myšlení, komunikace, správa dat — umožní rekvalifikaci, když se změní úkoly nebo se objeví nová profese.

Heslo není jen módní výstřelek, ale praktické: vyhraďte si čas na aktualizaci, spolehněte se na umělou inteligenci při diagnostice mezer a stanovování cílů a vytvořte si rutinu, která… udělejte si ze studia zvykDíky tomuto přístupu nástroje umělé inteligence spíše přidávají možnosti, než aby je nahrazovaly.

Vznikající obraz propojuje diskurzy a praxe: vědečtí představitelé volají po meta-dovednostech pro nejistou budoucnost, studenti již ve velkém měřítku využívají umělou inteligenci a hlavní technologickí hráči dolaďují vzdělávací řešení. Rozdíl bude patrný, pokud bude toto nasazení zaměřeno na učit se lépe a s větší autonomií, s podporou učitele a jasnými pravidly, aby se o pokrok sdílelo.