Ce S-A Întâmplat Cu Sistemele Inteligente De Îndrumare?
utilizarea mai pietonală a computerului ca furnizor de conținut și evaluare este modul dominant în care computerele servesc educația astăzi. În cel mai bun caz, majoritatea sistemelor alertează pur și simplu cursanții cu privire la răspunsuri greșite și fac puțin pentru a ajuta la ghidarea procesului de învățare. Cercetătorii au început să caute o metodă „mai sensibilă” pentru a diagnostica nu doar dacă răspunsurile au fost greșite, ci și de ce au greșit. Acest concept de diagnostic precis al erorilor este fundamental pentru toate îndrumările de succes, iar dezvoltatorii au început să încorporeze înțelegerea naturii erorilor într-o nouă generație de instrumente de predare inteligente. În timp ce definiția unui instrument inteligent este subiectul multor dezbateri, a existat un consens, cel puțin în contextul educației, că „un sistem trebuie să se comporte inteligent, nu să fie de fapt inteligent, ca un om”, potrivit psihologului Valerie Shute.
sisteme inteligente de îndrumare
proiectele Sistemelor Inteligente de îndrumare diferă semnificativ de predecesorii lor istorici pe calculator. Mai degrabă decât strategia one-size-fits-all de a furniza conținut unui cursant pasiv în aceste modele, desenele sale sunt capabile să personalizeze experiența de învățare pe care elevul o primește pe baza unor factori precum cunoștințele preexistente, stilul de învățare și progresul elevului prin materialul de conținut.
un ITS tipic va conține o serie de componente conceptuale sau modele care interacționează între ele. Modelul de conținut conține o mapare de tip web a conținutului care trebuie învățat, definind condițiile prealabile și dependențele dintre elementele de conținut. Modelul student este unic pentru fiecare cursant și funcționează în paralel cu modelul de conținut pentru a înregistra ceea ce face elevul și nu înțelege încă. În cele din urmă, există o metodă de livrare a instrucțiunii cursantului, cunoscută sub numele de model pedagogic.
majoritatea sistemelor sale încep procesul de instruire prin determinarea cunoștințelor pe care elevul le cunoaște deja, de obicei printr-o evaluare, și apoi actualizarea stării modelului elevului pe măsură ce are loc instruirea. Sistemul compară ceea ce este necesar pentru a ști cu ceea ce este cunoscut (adică compararea modelului elevului cu modelul de conținut) și oferă elevului unitatea de instruire adecvată din punct de vedere pedagogic (vezi diagrama).
instrucțiunea este adesea încorporată cu capacități de evaluare și/sau de rezolvare a problemelor extrem de interactive, astfel încât modelul elevului să fie actualizat dinamic pentru a reflecta întotdeauna nivelul actual de cunoștințe al elevului. ITS profită de faptul că granularitatea conținutului este atât de fină și bine adaptată modelului Studențesc, încât este oferită doar cantitatea potrivită de remediere, producând teoretic timpi de învățare mai scurți.
unul dintre cele mai de succes eforturi, cel puțin în ceea ce privește longevitatea sa, este seria de profesori de matematică a Universității Carnegie Mellon pentru elevii de gimnaziu. Profesorul de Psihologie și Informatică John Anderson a reușit să-și căsătorească ingineria cu o teorie a științei cognitive pentru simularea și înțelegerea cunoașterii umane. A lui ACT * teoria învățării a fost folosit pentru a susține o serie de programe de succes la începutul anilor 1980 pentru predarea Lisp programare computerizată, numit Lisp Tutor, și în cele din urmă succes tutori de geometrie și algebră, care sunt vândute astăzi de Carnegie Learning Corporation.
psihologul educațional Valerie Shute a dezvoltat o serie populară de module de calculator în 1994 care a folosit o aluzie la „doamna Bisericii” din popularul satiră Dana Carvey din emisiunea de televiziune Saturday Night Live a NBC pentru a preda statistici introductive. Porțiuni din designul modelului studențesc al lui Stat Lady au fost influențate de teoria actului* a lui Anderson. Stat Lady a fost inovatoare dincolo de gazda sa animată digital plină de umor, prin faptul că modelul Studențesc a fost foarte strâns aliniat la modelul de conținut și a fost codificat în elemente procedurale, simbolice, conceptuale și urmărit cu un nivel foarte fin de granularitate pentru a oferi elevului secvențierea și remedierea curriculumului adecvat exact în cel mai valoros moment.
Pot Învăța Sistemele Inteligente De Îndrumare?
în ciuda lipsei de vizibilitate a sistemelor sale în lumea reală în afara aerului rarificat al laboratoarelor de cercetare universitare, există o cantitate modestă de cercetări care sugerează că sistemele inteligente de îndrumare pot obține creșteri remarcabile în învățarea elevilor față de instruirea tradițională în clasă.
de exemplu, performanța Doamnei Stat în comparație cu același material statistic introductiv predat într-o clasă tradițională și a găsit mult căutata îmbunătățire cu două sigma cu ITS. Sherlock, un ITS conceput pentru a preda procedurile de întreținere pe teren mecanicii echipajului de la sol al Forțelor Aeriene pe luptătorii F-16, a reușit să obțină același nivel de competență după 20-25 de ore de instruire ca și cei care au urmat o pregătire tradițională pe o perioadă de patru ani. Carnegie Learning Corporation a raportat că elevii care își iau tutorele de algebră i au avut rezultate cu 85% mai bune la evaluările abilităților complexe de rezolvare a problemelor, cu 14% mai bune la abilitățile matematice de bază și cu 30% mai bune la evaluările TIMSS.
de ce Sistemele Inteligente de îndrumare nu au înflorit
Sistemele Inteligente de îndrumare nu și-au atins în mod clar potențialul, cel puțin atunci când sunt judecate prin adoptarea lor de către comunitatea educațională, în ciuda faptului că par să aibă combinația potrivită de caracteristici. Dar ar fi nedrept să reducem aproximativ 30 de ani de cercetare pentru ceea ce pare a fi probleme de execuție. Rezultatele studiilor privind eficacitatea sistemelor sale sugerează că acestea pot fi eficiente în realizarea învățării elevilor, dar o serie de factori s-au aliniat pentru a oferi „înfrângerea din fălcile Victoriei.”
poate cel mai important obstacol de depășit este dificultatea de a crea cursuri utilizate de programele sale. Din punct de vedere istoric, majoritatea sistemelor aveau conținutul lor „codat” în software-ul ITS, care trebuia făcut de programatori calificați cu mari cheltuieli. Acest lucru a însemnat, de asemenea, că instructorii și alți experți în materie nu au putut participa direct la dezvoltarea porțiunilor de conținut ale sistemelor. Problema diagnosticării răspunsurilor greșite se dovedește a fi o problemă extrem de dificilă, consumatoare de timp și costisitoare de rezolvat; este nevoie de conectarea obositoare de mână un număr mare de răspunsuri greșite potențiale cu instrucțiuni de remediere specifice.
O Cursă De Șoareci Mai Bună?
gândindu-ne la ITS, este greu de imaginat un sistem potențial mai eficient de instruire. Astfel de sisteme conțin o conceptualizare conectată semantic a conținutului care urmează să fie predat, un mod de a ști ce face și ce nu înțelege elevul și o metodă de livrare care adaptează acea instrucțiune în consecință. S-ar părea că sistemele timpurii nu au fost executate suficient de bine pentru a deveni mainstream; dar, cu toate acestea, ar trebui să ofere o bază bogată pentru viitoarele mașini de predare din care să tragă lecții, deoarece aceste sisteme încep să folosească puterea computerului pentru mai mult decât simpla furnizare de instrucțiuni.
