La pandemia potrebbe aprire la porta a nuove tecnologie e drammatica innovazione – istruzione

Con il COVID-19 pandemia costringendo gli studenti ad ogni livello, per studiare da casa, le tecnologie educative guidato da un’intelligenza artificiale potrebbe fornire supporto vitale per insegnanti e studenti. (Foto di Bongkarn Thanyankij via Pexels)

Disaster è un laboratorio per l’innovazione. Durante una guerra, o all’indomani di un terremoto, intere società si mobilitano per rispondere alla sfida immediata, mentre un gruppo di ricercatori cerca un modo per trasformare la crisi in progressi che miglioreranno la vita, o salveranno vite, in futuro.

Zachary Pardos, assistente professore presso la Graduate School of Education di UC Berkeley e la School of Information.

La pandemia globale di COVID-19 è una sfida. Per Zachary Pardos, un assistente professore presso la Graduate School of Education di UC Berkeley e la School of Information, la crisi porta una domanda persistente: con decine di milioni di studenti in tutto il mondo costretti a rimanere a casa da scuola, e arresti in alcune aree che potrebbero continuare in autunno, come possiamo assicurare che ottengono la migliore istruzione possibile?

Pardos è uno specialista in tecnologie di apprendimento adattivo, che studia le dinamiche profonde dell’apprendimento degli studenti e marshalling big data per costruire strumenti user-friendly che sono sia potente e sottile. Ha lavorato a stretto contatto con insegnanti e studenti ad ogni livello per integrare la tecnologia nei programmi di studio di tutti i giorni.

In un’intervista, ha descritto come questi sistemi di supporto emergenti coinvolgono gli studenti e valutano i loro punti di forza e di debolezza, anche quando non sono in classe. I sistemi non sono un corso online, ma piuttosto un tutor online, guidato dall’intelligenza artificiale, in grado di valutare i punti di forza e di debolezza di uno studente e fornire istruzioni individuali personalizzate.

Tali tecnologie sono già in uso negli studi universitari, anche a Berkeley, e in misura limitata nelle classi delle scuole superiori statunitensi. Oggi, tuttavia, gli educatori sono costretti a prendere in considerazione i modi più efficaci per insegnare agli studenti a casa — e questo significa COVID-19 può aprire la porta a nuove idee e nuove tecnologie che dureranno in classe dopo il disastro si placa.

E mentre la pandemia e le interruzioni economiche stanno cambiando il panorama per il lavoro futuro, Pardos ha detto, le tecnologie di apprendimento adattivo hanno il potere di aiutare gli studenti a ruotare, al volo, verso nuove carriere.

Berkeley News: Quando le persone pensano alle tecnologie di apprendimento adattivo, potrebbero immaginare corsi online o studenti che usano i clicker per rispondere alle domande di un istruttore. È questo il modo giusto di pensare a loro?

Zachary Pardos: È qualcosa di diverso. Queste tecnologie hanno elementi di apprendimento adattivo. In particolare, meccanismi per un feedback immediato. Grazie all’autograding, puoi ricevere un feedback di correttezza sui problemi, o anche saggi, in un corso online. Ma l’apprendimento adattivo comporta una maggiore personalizzazione da parte della tecnologia.

I componenti chiave dei sistemi di tutoraggio adattivo tendono ad essere un modello che valuta continuamente ciò che uno studente sa, un elenco di conoscenze nel dominio che viene appreso e quindi suggerimenti e un sequenziamento adattivo del contenuto basato su ciò che lo studente sa. Un esempio di ciò nel campus di Berkeley è stato il sistema ALEKS. E ‘ usato da matricole in arrivo che non sono ancora pronti per la matematica a livello universitario.

Ma non sono pronti in una varietà di modi diversi. Quindi, non è solo un breve corso estivo che potrebbe rimediare a questo. E avere tutor umani continuamente valutare la prontezza e adattare l’istruzione a ciascuna delle centinaia di studenti in arrivo è un compito monumentale che supererebbe rapidamente le risorse di un tutor umano. Ma i tutor adattivi hanno dimostrato di scalare molto bene in questo scenario.

Ci sono altri esempi a cui puoi pensare che sono in uso ora o potrebbero essere presto?

Padroneggiare la fisica e la matematica, per la geometria e l’algebra, sono altri esempi di tutor adattivi. Ce ne sono molti altri. La maggior parte dei principali editori di libri di testo hanno acquistato o sviluppato sistemi di tutoraggio come questi, e c’è un’ampia varietà di tecnologie di apprendimento adattivo che escono dall’industria e dai laboratori accademici, alcuni dei quali condividono la stessa attenzione alla valutazione dell’approccio dei sistemi di tutoraggio.

È stata una debolezza dei tutor adattivi che tendono ad essere in domini STEM limitati. Una sfida che va avanti è quella di ampliarli. Uno dei colli di bottiglia è solo la quantità di competenza in materia è necessaria per modellare un nuovo dominio. Ma gli approcci ai big data sono stati promettenti per superarli. Un primo traguardo è stato raggiunto quando siamo stati in grado di generare automaticamente aiuto personalizzato al volo in un corso online utilizzando AI, che imparano dalle interazioni degli studenti passati con il corso.

Se sei uno studente, com’è usare questa tecnologia? In che modo è diverso dall’apprendimento tradizionale?

È l’aiuto personalizzato immediato e la pratica prescritta che può avvenire. Mentre il processo di ricerca di aiuto può essere utile, molti studenti non sanno da dove cominciare e guardare ai materiali del corso e il personale didattico per l’assistenza. Le tecnologie di apprendimento adattivo possono fornire parte di questa assistenza. Se uno studente non è all’altezza di un livello di conoscenza per essere in grado di rispondere a una domanda, invece di continuare alla lezione successiva, il sistema estenderebbe adattivamente la lezione corrente, dando aiuto lungo il percorso sotto forma di suggerimenti e altre attività fino a quando lo studente è pronto ad avanzare.

A causa della pandemia di COVID-19, milioni di studenti stanno studiando a casa. Le tecnologie di apprendimento adattivo potrebbero aiutare?

Per soggetti limitati, sì. L’allontanamento di emergenza dalle aule tradizionali ha causato una riduzione delle ore di contatto istruttore-studente. Questo sta avvenendo attraverso K-12 e superiori ed. Una mancanza di ore di contatto potrebbe essere parzialmente compensata con tecnologia adattiva, dove in quei momenti in cui gli studenti non possono avere sincrono sessioni di apprendimento (con gli insegnanti, in tempo reale), si può interagire con una tecnologia che ha la capacità di personalizzare l’istruzione — una capacità limitata, ma più che un video o un libro di testo.

Sembrerebbe che questa crisi, per sua natura, ci porterà a pensare all’innovazione nell’istruzione.

Sicuramente. Ora che così tanti educatori hanno dovuto comunicare, imparare e insegnare attraverso il mezzo online, non può essere ignorato come un’opzione da considerare in futuro, né può essere ignorata la domanda su quali strumenti potrebbero essere portati a sopportare per migliorare la qualità dell’apprendimento in ambienti online e basati sul luogo.

Questa è un’opportunità per riflettere sulle sfide vissute durante la pandemia, sfide come la mancanza di impegno e la mancanza di un senso di connessione con gli studenti. In che modo un’adeguata applicazione della tecnologia adattiva può rendere intere esperienze di apprendimento online, sia dal punto di vista degli insegnanti che degli studenti?

Alcuni educatori hanno espresso la preoccupazione che, durante la pandemia, gli studenti che dovrebbero studiare a casa siano invece offline e alla deriva. Se le tecnologie di apprendimento adattivo fossero ampiamente in atto in questo momento, potrebbero aiutare?

Qui c’è sia un problema di accesso che di orientamento. Con access, inizieremo a vedere i dati SIM (subscriber information module) carte e dispositivi trattati come scuolabus — veicoli di consegna dovrebbe essere fornito per gli studenti per farli alla classe ora virtuale.

Anche quando gli studenti hanno accesso, ci sono prove che il modo in cui si orientano verso l’apprendimento online può portare a un divario di risultati. Un collega dell’Arizona State University era curioso di sapere come gli studenti stavano navigando materiali nel suo corso online e se gli studenti che hanno fallito il corso navigavano in modo diverso da quelli che passavano.

La nostra ricerca sui dati del corso ha mostrato che andare prima ai quiz e poi cercare risposte nel materiale preparatorio era uno schema dominante tra gli studenti che fallivano. Seguendo il percorso programma prescritto era dominante tra gli studenti che passavano. L’istruttore ha apportato un paio di modifiche per la classe successiva, offrendo una piccola quantità di credito extra per coloro che accedono prima ai materiali preparatori e inviando un’e-mail a coloro che non l’hanno fatto, facendo loro sapere quanto fosse importante per il successo degli studenti precedenti. Ha visto un aumento dei voti dopo aver fatto quei cambiamenti.

L’asporto per la situazione di istruzione remota immediata è che alcuni studenti non avranno naturalmente un orientamento disciplinato all’apprendimento online. Se non attraverso sessioni di videoconferenza dal vivo e prendendo la partecipazione, come sono gli insegnanti mantenere la struttura e mantenere gli studenti in pista? Incentivi e comunicazioni personalizzate basate sull’evidenza sono opzioni. Il rigido sequenziamento personalizzato delle tecnologie di apprendimento adattivo potrebbe essere un altro.

Mi sembra che tu stia parlando non solo di nuove tecnologie, ma di un modo fondamentalmente diverso di insegnare e di imparare.

Come esseri biologici e cognitivi, non siamo cambiati molto. Ma la tecnologia sta cambiando ogni aspetto della nostra vita, e penso che ora stia accadendo anche nell’istruzione, dove gli insegnanti stanno lavorando a fianco della tecnologia. C’è anche un accenno al familiare qui, dal momento che molti sistemi di apprendimento adattivo sono stati ispirati dal tutoraggio individuale.

Guarda lungo la strada cinque o 10 anni. Come vedi la tecnologia in evoluzione — e come si evolverà l’istruzione?

Vedremo la tecnologia diventare più facile da integrare con ciò che gli insegnanti stanno cercando di realizzare. La tecnologia di apprendimento automatico, in particolare l’elaborazione del linguaggio naturale, fornirà approcci pedagogici socratici e opportunità di apprendimento peer-to-peer meglio coordinate.

L’apprendimento adattivo sarà utilizzato in contesti più ampi. A causa del mutevole panorama economico, molti studenti possono decidere di ruotare dalle loro carriere e gradi previsti. Avranno una conoscenza preliminare acquisita dai gradi da cui stanno ruotando e cercheranno curricula personalizzati che sfruttino ciò che hanno imparato per spostarsi coerentemente verso ciò che vogliono ora imparare.

Questa è un’attività di personalizzazione impegnativa, ma uno scenario simile a quelli in cui i tutor adattivi hanno dimostrato di eccellere, applicato solo a un livello più alto e trasversale. Il mio laboratorio ha sviluppato e pilotato una tecnologia adattiva che aspirava a questo obiettivo qui a Cal.

Ci sono conseguenze indesiderate a cui dovremmo pensare ora? Rischi potenziali?

Una trappola è pensare che la tecnologia possa fare tutto. Le persone hanno bisogno di imparare materie accademiche, ma hanno anche bisogno di imparare ad essere persone. Hanno bisogno di imparare la compassione, la generosità, come lavorare insieme, come condividere responsabilità e credito, e come mantenere le relazioni, che è certamente un argomento di apprendimento permanente. Come diventare un buon cittadino che contribuisce alla conversazione su ciò che la società dovrebbe apprezzare. Non avrai una tecnologia di apprendimento adattivo per insegnarlo.