Amikor az AI a vizeti eredményekre összpontosít, mi marad el?
David Ross megvizsgálja az AI használatának potenciális következményeit a diákoknál a magasabb teszteredmények elérése érdekében. Az AI-hez igazodási elméletet felhasználva, az szerint a rendszer olyan stratégiákat prioritizálhat, mint a tananyag szűkítése és a tanárok teljesítményeinek szabályozása, hogy ezt elérje. A cikk kiemeli az olyan aggályokat, mint az szándékosnak nem lévő következmények és a szélesebb oktatási célok figyelmen kívül hagyásának potenciálja, különösen a stagnáló NAEP eredmények fényében. Ez egy fontos olvasmány a tanügyi vezetők számára.
Mi történik, amikor egy iskolarendszer az eredmények javítására egy AI rendszere delegál, amelynek egyetlen célja van: növelni a teszt eredményeket? Ebben a provokatív új cikkben a David Ross a következő, az AI-hoz való igazítási elméletet, Goodhart törvényét és az elmúlt tíz év stagnáló NAEP adatokat felhasználva, az optimalizáló motorok csendesen követhető céljait feltárja, amelyeket a kurzus szűkítésig terjedően, a tanárok kezeléseig. Ez elengedhetetlen olvasmány minden olyan vezető számára, aki a politikai nyomás és az új technológia találkozásában vesz részt. A cikk “Amikor az AI teszt eredmények után fut, mit hagyunk ott?” először megjelent a Getting Smart oldalon.
Kapcsolódó olvasmányok
pedagogia-modszertanA tantermen túl: Kutatások eredményei a virtuális iskolai kirándulásokról
A Getting Smart cikk a virtuális osztálykirándulások mögött el végzett kutatást vizsgál, mely célja, hogy megismételje a hagyományos osztálykirándulások előnyeit, mint például az empátia fejlesztését és a kíváncsiságot. Ez egy keretet nyújt a tanároknak, hogy vonzó virtuális élményeket hozzanak létre, melyek bővítik a lehetőségeket és mélyítik a tanulást, és egy gyakorlati útmutatást kínál a vezetőknek, akik szeretnék fejleszteni a tanítási lehetőségeket.
pedagogia-modszertanA diákok visszajelzése formálta a matematika tantárgyban a nyelvtudás hiányosságait figyelembe vevő új funkciókat.
A Kyron Learning együttműködött kutatókkal, hogy a középiskolai matematikában a nyelvtudást fejlesztő tanulók motivációját vizsgálják. Az osztálytermi megfigyelések azt mutatták, hogy olyan funkciókra van szükség, mint a feliratok, a kiemelt szövegek és a kattintható definíciók. Ezeket a igényeket a termékbe építették be, ami azt mutatja, hogy a tanulók igényeire épített fejlesztés, a diákok visszajelzése alapján, javíthatja az EdTech területet.
pedagogia-modszertanA kereskedés oktatása: Tanulságok egy váratlan szerefordulatból, az AI-val kapcsolatban
Egy oktató beszámolja egy frustrált értékelési tapasztalatot, ahol a következetesen kért visszajelzések nagyban fogyasztották az energiáját. A “Trading Places” című cikk, mely az AI-val kapcsolatos egy szerepváltásból szerzett tanulságokat tár, valószínűleg a gyakori diákok hibáinak megoldására és a visszajelzés folyamatok optimalizálására vonatkozik.