Wharton-hallgatók segítik a tanárokat az AI gyakorlati használatában

Hat hónapos program az oktatás támogatására

A Wharton AI for Society Research Lab (WASRL) hat hónapos, interdiszciplináris kutatási program, amelyet a Wharton AI & Analytics Initiative működtet. A laborban a Pennsylvaniai Egyetem különböző képzéseinek alap- és mesterképzéses hallgatói dolgoznak együtt azon, hogy AI-eszközöket fejlesszenek és teszteljenek a K, 12 oktatásban.

A program elsődleges fókusza a középiskolai tanárok szakmai támogatása. A projektek között AI-alapú tanulási modulok, óratervezési és osztálytermi tervezési segédletek, valamint más, a pedagógusok igényeire, munkafolyamataira és AI-tapasztalataira épülő erőforrások szerepelnek. A kutatók először azt vizsgálják, hogyan dolgoznak a tanárok, milyen akadályokkal találkoznak, és milyen helyzetekben lehet valódi segítség az AI.

A tanárok saját anyagaikkal próbálták ki az eszközöket

A WASRL együttműködése a New Jersey-i West Deptford High School pedagógusaival már gyakorlati környezetbe vitte a kutatást. A hallgatók többek között a Gemini, a Gems és a NotebookLM használatát mutatták be. A foglalkozás célja nem az új technológiák látványos bemutatása volt, hanem annak feltárása, hogyan illeszthetők ezek az eszközök a tanárok mindennapi munkájába.

A program az AI alapjaival és irányításával kezdődött. Szó esett az elfogultságról, a téves vagy kitalált válaszokról, az eredmények ellenőrzéséről és a diákok adatainak védelméről. Ezután a pedagógusok bemutatókat láttak, majd saját tantermi anyagaikkal dolgoztak.

Esha Desai, a West Deptford-i együttműködés vezetője szerint a résztvevők eltérő AI-tapasztalattal érkeztek, a foglalkozás végére azonban mindannyian elkészítettek egy használható kvízt. A kutató úgy fogalmazott, a műhely lényege az volt, hogy az AI elvont fogalmából húsz perc alatt gyakorlati, saját kezűleg létrehozott tanórai eszköz legyen.

Jaclyn Falcone matematikatanár korábban elsősorban anyagok keresésére és információgyűjtésre használta a Geminit és a ChatGPT-t. A workshop után úgy látta, hogy az AI inkább eszközök összességeként is értelmezhető, és segíthet a meglévő anyagok diákok számára használható erőforrásokká alakításában. Szerinte a kísérletezésre szánt külön idő olyan lehetőségeket is megmutatott, amelyekre egyébként nem feltétlenül gondolt volna.

A pedagógusok tapasztalata alakítja a fejlesztést

A labor munkamódszere szerint a kutatók felmérik a tanárok igényeit, prototípusokat készítenek, pedagógusokkal tesztelik azokat, majd a visszajelzések és a megfigyelések alapján módosítanak. Claire Liu szerint a csapat kezdetben feltételezésekkel indult arról, hogy mit szeretnének a tanárok, egy fókuszcsoport azonban olyan aggodalmakra és akadályokra is rávilágított, amelyekre nem számítottak.

Ennek hatására a későbbi foglalkozáson több időt biztosítottak a résztvevők saját tanórai anyagaival végzett munkára. Desai szerint jó AI-alapú órák kidolgozásához mélyen meg kell érteni, mit csinálnak a tanárok, hogyan dolgoznak, milyen megérzéseik vannak a diákokkal kapcsolatban, és milyen integritási kérdések foglalkoztatják őket.

Xuan „Leah” Liu a NotebookLM használatát mutatta be. Elmondása szerint eleinte nem tudta, mennyire lesz fogékony a csoport, később azonban azt látta, hogy a résztvevők aktívan próbálgatják az eszközt, és kíváncsian vesznek részt a munkában.

Az AI feladata a támogatás, nem a pedagógus kiváltása

A Wharton programjában részt vevő hallgatók és a West Deptford-i tanárok egyaránt arra jutottak, hogy az AI akkor lehet hasznos, ha az emberi döntést támogatja. A pedagógusok kevesebb időt fordíthatnak az anyagok átdolgozására, kommunikációs szövegek és értékelési szempontok elkészítésére, illetve tananyagok kidolgozására.

A diákok esetében összetettebb a kérdés. Claire Liu szerint a tanuláshoz gyakran szükség van olyan nehézségekre, amelyek gondolkodásra késztetik a tanulót. Ha az AI kiveszi egy feladatból azt a gondolkodási folyamatot, amelyet a feladat fejleszteni kívánt, az egyszerűsítés alááshatja a tanulási célt.

Kelly Saia igazgatóhelyettes olyan eszközökben lát lehetőséget, amelyek végigvezetik a diákokat egy problémán, ahelyett hogy egyszerűen megadnák a választ. Falcone szerint a hatékony használathoz a tanároknak fel kell ismerniük a pontatlan eredményeket, a diákoknak pedig elegendő előzetes tudásra van szükségük ahhoz, hogy jó kérdéseket tegyenek fel.

Leah Liu szerint az AI bevezetésének fontosabb kérdése, hogy megold-e egy valódi problémát vagy megszüntet-e egy valódi akadályt. A West Deptford-i program a forrás szerint ehhez a döntéshez ad ismereteket, eszközöket és időt a tanároknak, miközben az oktatási folyamatban továbbra is a pedagógusi szakértelem marad a meghatározó.