Umjetna inteligencija u obrazovanju obećanja i implikacija za nastavu i učenje

oživljavanje diskursa o umjetnoj inteligencijskoj inteligenciji usmjerenoj na obrazovanje u obrazovnim tehnologijama

Relevantnost umjetne inteligencije (AI) -Popstituiranih sustava u obrazovanju, ili AI u obrazovanju (AIED), dramatično se povećao posljednjih godina, izazivajući velika očekivanja i nude ogroman inovacijski potencijal u cijelom sektoru obrazovanja ( Edtechxglobal, 2016; Holmes i sur., 2019). AI je značajno proširio tradicionalne prakse u obrazovanju, dok su se pojavile nova digitalna rješenja koja dobivaju tržišni udio uz tradicionalne koncepte. Štoviše, korištenje AI tehnologija počela je omogućiti održivu promjenu u obrazovanju i prijenosu znanja.

Budući da se ishodi ovih alata jako oslanjaju na podatke proizvedene u određenom zadatku ili domeni, oni utječu na ljude na nekoliko načina. Na primjer, neki su zabrinuti za korištenje privatnih informacija, kao što su ponašanja učenika, sposobnosti i mentalne države tijekom obavljanja obrazovnih aktivnosti (Holmes i sur., 2018). Stoga je nastala povećana potreba za rješavanjem tehnoloških i društvenih implikacija povezanih s pojavom i korištenjem alatima alatima. Kontinuirani diskurs nastavlja se o tome kako bolje operacionalizirati različite vrijednosti koje nastaju tijekom razvoja AI sustava, a ne samo primjenu pravila i smjernica nakon AI implementacije.

U ovom radu, uvozimo pristup "dizajnerske for-vrijednosti", koji se temelji na metodologiji s ciljem uključivanja moralnih vrijednosti kao dio tehnološkog dizajna, istraživanja i razvoja. Razvijanje AI sustava podrazumijeva procese kao što su identificiranje društvenih vrijednosti, odlučivanje o moralnom razmatranju pristupa i povezivanje vrijednosti formalnim zahtjevima sustava i konkretnim funkcionalnostima (DINGUM, 2019). Pitanja koja ova istraživanja nastoji odgovoriti na zabrinutost društvena pitanja povezana s digitalizacijom obrazovanja putem alatima alati, kao i promjene koje treba napraviti na ove alate, tako da će ih ljudi prihvatiti kao korisne i pouzdane. Stoga se usredotočujemo na to koliko se mogu razviti i operativni alati koji se mogu razviti i operacionalizirati na način koji je prilagođen osobama.

U ovom čovjeku-friendly napor, predstavljamo nekoliko aspekata vrijednosti usmjerenog na vrijednost, ljudske, etičke i odgovorne AI u domeni obrazovanja, koji u našem mišljenju i dalje ostaje nedovoljno moguće. U sljedećem pregledu literature ukratko opisujemo aktualne tržišne kretanja u aied i raspravi o AI aplikacijama koje se trenutno koriste u obrazovnoj tehnologiji (Edtech). Na temelju konceptualne analize, kombiniramo različite pristupe HCAI-a kako bismo predložili novi model kako AI tehnologije mogu biti sve više transparentnije u obrazovnim kontekstima, na način koji može biti namjerno prilagođen ljudskim vrijednostima za buduće razvoj.

Provedba AI Technologies ima visok potencijal za inovacije u nekoliko polja. U obrazovnom sektoru, usluga i pružatelji proizvoda ulaze u tržište u sve većem broju. Oni nude "inteligentna rješenja za učenje" kroz podatke temeljene i AI-driven pristupima, kao što su stabla odluka, neuronske mreže, skrivene Markovljeve sustave, Bayesian sustavi i nejasna logika (Aldahwan & Alsaeed, 2020). Iako su AI-based Edtech aplikacije su inovacije bogate poslovnim modelima pružatelja usluga i korisnika, još uvijek vrlo malo Edtech tvrtki su implementirali AI tehnologiju (Renz & Hilbig, 2020).

Tako, Renz i sur. (2020A) tvrdili su da inovativni potencijal korištenja AI-baziranih elemenata u obrazovanju već postoji. Problem je u tome što se često koristi samo u subjunktivnoj ulozi, čime se dobije male praktične dokaze. Svjetski pregled dionika u sektoru obrazovanja pokazalo je da je 20% ispitanih Edtech poduzeća već uložilo i implementirao AI tehnologije, a još je 21% trenutačno testirali AI tehnologije u svojim poduzećima (Global Executive Panel, 2019).

Osim ove nove inovacijske dinamike koja uključuje AI u Edtech tvrtki, sadašnja pandemija COVID-19 vodi prema mjestu prevrtanja s bržim razvojem tržišta. U tržišnoj analizi dviju AI-driven Edtech aplikacija, usmjerena na platforme za učenje jezika (LLP) i sustave za upravljanje učenjem (LMS), Renz i sur. (2020b) pokazali su da je Covid-19 pandemija već izazvala tržišnu pomak od poslovnih modela s niskim podacima na poslovne modele poboljšanja podataka. Autori su pretpostavili da bi značajno povećanje korištenja EDTECH aplikacija tijekom sadašnje zdravstvene krize dovelo do unosa tržišnog upisa više podatkovnih uvodnih aplikacija. Sve veći broj korisnika Edtech aplikacija doveo je do generiranja više podataka koji se odnose na učenje ponašanja i ishoda. Takvi podaci pružaju osnovu za daljnje razvijanje AI-based sustava učenja, u ciklusima testiranja i iteracije.

Ahmad i sur. (2020) predstavila je bibliometrijsku analizu aplikacija AI u obrazovanju. Autori su podijelili polje AI aplikacija u obrazovanju u svoju, evaluaciju, personaliziranu učenje, preporuke sustava, studentske performanse, analizu sentimenta, zadržavanje i ispuštanje i praćenje učionice. Holmes et al. (2019) pružio je još jedan pregled trenutnih AI aplikacija u obrazovanju. Autori su klasificirali četiri glavne vrste ažetskih aplikacija: njegov, dijalog-temeljen tutorski sustavi (dbts), istraživačka okruženja za učenje (ELE) i automatska procjena pisanja (strahopoštovanje). Sljedeći grafikon sažima najpopularnije Edtech pružatelje koji su odabrani u skladu s klasifikacijom Holmes i sur. (2019).

da li inteligentni sustav za učenje djeluje na temelju pojedinačnih podataka o učenju o ponašanju ili da li se temelji na logičkom obrazloženju nije uvijek poznat od strane korisnika. Ipak, može se očekivati ​​da će se sve veći broj EDTECH aplikacija uskoro razviti na temelju AIED-a. Stoga je neophodno utvrditi odgovarajuće propise kako bi se osiguralo odgovornog i održivog razvoja takvih zahtjeva. AI (HCAI) usmjeren na čovjeka je jedan mogući pristup koji obećava obećanje za odgovornu provedbu AI u obrazovanju, uključujući obrazovne proizvode i usluge.

Unatoč povećanim AI implementacijama za obrazovanje, a ne dovoljnu pozornost posvećena je ulozi ljudskih vrijednosti u razvoju AI tehnologije. Neki su znanstvenici nedavno počeli raditi na dizajnerskim pristupima koji se fokusiraju na ljudske vrijednosti (Auernhammer, 2020). Svaki od ovih dizajnerskih pristupa pruža vrijednu perspektivu o dizajniranju ljudi. Jedan pristup koji se naziva dizajn osjetljivih na vrijednost (VSD) je teoretski utemeljen pristup projektiranju tehnologije koja čini ljudske vrijednosti u principiju i sveobuhvatan način. Pruža različite perspektive društva, osobne interakcije i ljudske potrebe u dizajnu računalnih sustava, kao što je AI. Dakle, VSD pristup pruža priliku za istraživanje i ispitivanje kroz određenu objektivu učinke AI na ljude (Himma & Tavani, 2008; Friedman i sur., 2017).

Drugo rješenje koje ublažava te izazove je slijediti metodološki pristup "dizajn-for-vrijednosti". Ovaj pristup ima za cilj donošenje moralnih vrijednosti dio tehnološkog dizajna i razvoja (DIGNOM, 2019). Vrijednosti se često tumače kao apstraktni koncepti visoke razine koji su teški za operacionalizaciju u konkretnim tehničkim funkcionalnostima. Međutim, pristup projektiranja za-vrijednosti ima prednost stavljanja ljudskih prava, ljudskog dostojanstva i ljudske slobode u središtu AI dizajna. Korištenje pristup-for-Files Pristup dizajnu pomaže u izgradnji HCAI-a koji pomaže identificirati društvene vrijednosti i donositi odluke s moralnim razmatratim pristupom (putem algoritama, kontrole korisnika i regulacije), čime se povezuju ove vrijednosti na formalne zahtjeve sustava i beton funkcionalnosti (DIGNIM, 2019).

Xu (2019) predložio je prošireni HCAI okvir (vidi sliku 3) koja uključuje sljedeće tri glavne komponente: 1) etički poravnali dizajn, koji stvara AI rješenja koja izbjegavaju diskriminaciju, održavanje pravednosti i pravde i čine ne zamijeniti ljude; 2) tehnologija koja u potpunosti odražava ljudsku inteligenciju, čime se dodatno povećava tehnologija AI kako bi odražavala dubinu ljudske inteligencije i karaktera; i 3) Ljudski čimbenici u dizajnu koji osiguravaju AI rješenja su objašnjeni, razumljivi, korisni i upotrebljivi.

Circls ima odgovarajuće prajmere pronađene u literaturi. Pozdravljamo nove prajmere na sličnim temama, ali napisani konkretniji za rješavanje potreba RETTL zajednice. Imati prajmer za preporuku? Kontaktirajte krugove.

sažetak

Ova knjiga od strane Centra za kurikulum Redisign uranjati čitatelja u raspravu o tome što podučavate studente u eri AI i ispituje kako AI već zahtijeva mnogo potrebna ažuriranja školskom kurikulumu. Drugi dio knjige zaroni u način: povijest, tehnike i primjene AI u obrazovanju - uključujući način na koji AI mogu pomoći učiteljima da budu učinkovitiji i završavaju odraz o socijalnim aspektima AI.

Citiranje

Pozadina: Raste potvrda da je preddiplomski medicinski obrazovanje (UME) mora igrati formalnu ulogu u poučavanju budućih liječnika o obećanjima i ograničenjima umjetne inteligencije (AI), jer su ti alati integrirani u medicinsku praksu ,

Metode: Proveli smo istraživanje poznavanja medicinskih studenata AI, percepcije o ulozi AI u medicini i preferencije koje okružuju integraciju AI kompetencija u medicinsko obrazovanje. Istraživanje je završeno 321 studenta medicine (13.% odgovora) u četiri medicinske škole u Ontariju.

Rezultati: studenti medicine su općenito optimistični u vezi s mogućnostima AI-a da provode različite zdravstvene funkcije, od kliničke do administracije, uz rezervacije o određenim vrstama zadataka kao što su osobno savjetovanje i empatička njega. Vjeruju da će AI povećati nove etičke i društvene izazove. Studenti su zabrinuti kako će AI utjecati na medicinsko tržište rada, a 25% odgovara da je aktivno utjecao na njihov izbor specijalnosti. Studenti se slažu da medicinsko obrazovanje mora učiniti više kako bi ih pripremila za učinak AI u medicini (79%), a većina (68%) vjeruje da bi ta obuka trebala početi na razini UME.

Uvod

Mnogi stručnjaci raspravljali su o očekivanoj ulozi umjetne inteligencije (AI) u medicini kao alata za poboljšanje medicinskog donošenja odluka i učinkovitosti (Rajkomar, Dean i Kohane, 2019; Topol, 2019). Velik dio ove rasprave je utemeljeno u nedavnim poboljšanjima u izvedbi AI algoritama i rastućoj dostupnosti velikih medicinskih skupova podataka za testiranje tih algoritama (Oakden-Rayner, 2020). Kao što je AI uveden i na kraju integriran u zdravstvenu skrb, od liječnika će se očekivati ​​da koriste AI alate za praćenje, dijagnosticiranje i liječenje svojih pacijenata.

Postoji i rastuće priznanje da preddiplomski medicinski obrazovanje (UME) mora igrati formalnu ulogu u poučavanju budućih liječnika o obećanjima i ograničenjima AI alata u medicinskoj praksi (Masters, 2019; Davenport i Kalakota, 2019 ; Parkanjape i sur., 2019; Kolachalama i Garg, 2018; Wartman i češljevi, 2019; McCoy i sur., 2020). Do sada današnji studenti medicine dovršavaju svoj postdiplomski trening-u mnogim slučajevima gotovo desetljeće kasnije - očekuje se da će AI alati u medicini biti češće integrirani u kliničkim tijekovima donošenja odluka (Nacionalna zdravstvena služba, 2019). UME pruža ključnu priliku da budući liječnici daju široko razumijevanje sposobnosti, ograničenja i posljedica alata koje će koristiti u njihovom obuku i šire.

Gledajući u inozemstvo, Nacionalna zdravstvena služba Ujedinjenih kraljevstva preporučila je integraciju AI kompetencija u svakoj razini zdravstvenog stručnog usavršavanja (Nacionalna zdravstvena služba, 2019). U Sjedinjenim Američkim Državama, Američka medicinska udruga nedavno je usvojila politiku koja promiče poboljšanu obuku u AI-u preko kontinuuma medicinskog obrazovanja (American Medical Assorina Odbora izvješće, 2018). Slično tome, došlo je do značajnog kanadskog studentskog interesa za AI kompetencije u preddiplomskom medicinskom obrazovanju (Bilimoria i sur., 2019). Želja za uvođenjem AI u medicinsko obrazovanje u studentima, zdravstvenim uslugama i profesionalnoj organizaciji ističe potrebu za daljnjim istraživanjem o tome kako bi trebao biti razvijen kurikulum.

Kraljevski koledž liječnika i kirurga Kanade Radne skupine za AI i nove digitalne tehnologije nedavno je objavio izvješće o očekivanim utjecajima AI na specijaliziranoj osposobljavanju, koji je preporučio razvoj smjernica za integriranje nastave na AI U okviru programa obuke boravka (Royal College of Liječnici i kirurzi Kanade, 2020). Ne postoje takve napore za programe UME. Nadalje, dok je nekoliko komentara objavilo pozive na akciju za integraciju AI u medicinsko obrazovanje i da su široko opisali ono što bi ključne kompetencije mogle biti, ostaje paucitost okvira kompetentnosti ili ciljeva učenja za usmjeravanje stvaranja AI u medicini nastavku na razini UME ( Masters, 2019; Davenport i Kalakota, 2019; ParanJape i sur., 2019; Kolachalama i Garg, 2018; Wartman i Combs, 2019; McCoy i sur., 2020).

metode

Istraživanje se sastojalo od tri dijela. Prvi anketni dio zarobljen demografski podaci, obrazovanje studenata prije medicinske škole i prošlost izloženosti sadržaju povezanom s AI (e., Kurikularno, samo-usmjereno učenje itd.). Sljedeći dio bio je usredotočen na poznavanje medicinskih studenata o AI tražeći njihovu razinu povjerenja u svoje razumijevanje terminologija kao što je AI, strojarstvo, neuronske mreže i duboko učenje.

Prije diseminacije istraživanja, upotrebljivost i tehnička funkcionalnost testirani su od strane istraživačkog tima i pet studenata medicine koji nisu bili uključeni u dizajn studije. Nisu napravljene promjene u anketi nakon pilot testiranja.

Otvoreno istraživanje online - Oro

©. Sva prava pridržana. Otvoreno sveučilište ugrađeno je od strane Royal Charter (RC 000391), izuzeta u Engleskoj i Walesu i dobrotvorne svrhe registrirane u Škotskoj (SC 038302). Otvoreno sveučilište je ovlašteno i regulirano nadležnim tijelom za financijsko provođenje u odnosu na sekundarnu aktivnost kreditnog brokera.