人工智能如何改變在線學習——教育科技領導者和教育工作者應如何準備
人工智能（AI）在我們生活的各個領域中越來越重要，教育也不例外。根據沃爾頓家庭基金會委託Impact Research進行的2024年調查，29%的K-12學生和25%的本科生每週都會幾次使用ChatGPT。在教師方面，調查顯示24%的教師每週也會幾次使用ChatGPT，並且“教師教授的年級越高，越可能鼓勵使用AI聊天機器人。”此外，2023年秋季由Turnitin贊助、Tyton Partners進行的報告揭示了生成式AI寫作工具在高等教育中的使用情況。具體來說，49%的學生和22%的教職員使用這些工具。使用這些工具的教師有多種用途，其中三大主要用途是“通過AI工具運行提示以查看學生的反應”（43%）、“教學生如何有效使用生成式AI寫作工具”（35%）和“創建更具吸引力的課堂活動”（29%）。
AI有潛力顯著增強面授和在線教育。特別是在線教育，將受到AI的影響，這為教育科技領導者和教育工作者帶來了機遇和挑戰。
在線教育中的AI應用案例
從高層次來看，AI可以用於教育中的評估、分析和監控。根據我在公司解決方案中融入AI的經驗，以下是我所看到的在線教育中AI的主要應用案例。
首先，在評估方面，AI算法可以幫助學習管理系統創建更具適應性的學習環境，使內容和進度根據學生的個人學習風格、優勢和弱點進行調整。例如，如果系統發現一名學生在考試中對某些題型停留較久，它可以在未來的練習測驗中提供更多這類題型的問題。動態內容的呈現和排序可以幫助每個學生以最適合自己的方式學習，讓教育工作者不必為全班維持平均進度。每個人都可以以個性化的、舒適的速度學習。
AI還可以自動化某些評估和反饋，讓教育工作者有更多時間提供深入的見解和學習體驗（而不是花時間在例行的評分上）。例如，AI可以用來立即評估測驗，提供反饋並建議學生可以採取的針對性步驟來改進。教育工作者可以專注於更複雜的學習方面，並針對更深層的概念提供更具針對性的指導。
AI還可以用於檢測學生的早期脫離警告信號，並提供主動干預以保持他們的學習進度。例如，如果某個集成了AI的學習管理系統注意到一名學生開始減少登錄次數或對討論問題的回答變得簡短，它可以觸發干預，例如提醒教師介入。
另一個AI的應用案例是檢測剽竊和AI生成內容。AI驅動的工具可以接入龐大的數據庫來定位潛在的剽竊文本，並分析寫作模式以識別學生是否使用了AI。
AI在教育中面臨的挑戰
儘管AI可以用來簡化在線學習的許多方面，但它也帶來了一些挑戰。
在我看來，最大的風險是人際聯繫的減少。當AI使用不當時，可能會取代促進同理心、合作和導師關係的面對面互動。還有偏見和誤導信息的風險。AI模型依賴於其接收的數據。訓練不當的AI模型可能會忽略來自不同地區的語言或文化規範，或生成誤導性的結果，這可能會導致嚴重後果。還有學生對AI工具過度依賴的風險。他們的批判性思維可能會受到影響，並且可能會在沒有AI的情況下難以完成作業。當然，數據隱私的風險也是存在的。如果使用AI的解決方案受到攻擊，學生數據可能會暴露。
這些只是在線學習中AI所帶來的一些挑戰，但我認為這些是教育科技領導者和教育工作者需要重視的一些最緊迫的問題。
應對在線教育中AI的挑戰
教育科技領導者和教育工作者可以採取措施來應對在線教育中AI的挑戰。
教育科技領導者應優先考慮包容性設計，保持人性化元素。具體來說，他們應該建立和實施透明的算法，依賴於可靠的數據。他們需要審核輸入系統的數據，確保其質量高。此外，他們還應建立和維護人為檢查點，使用戶能夠覆蓋自動化建議，並在關鍵決策中仍能有發言權。教育科技解決方案中的AI工具在任何時候都不應該無人監督地運作。教育科技領導者還應該向用戶清楚說明其工具所使用的數據來源，以及如何在其平台上做出決策。在數據治理方面，教育科技領導者應清楚定義數據的保留方式，並制定措施降低數據在安全漏洞中被妥協的可能性。
至於教育工作者，他們應在課程中融入自己獨特的個性、教學風格和觀點。與學生互動並創造連結和導師機會也非常重要。當他們利用AI創建和分發課程內容時，應核實材料並仔細檢查其中的偏見或不準確之處。最後，考慮到AI發展的快速步伐，他們應定期提升自己的AI技能。
AI不會取代教育中的人性元素——如同理心、導師關係、創造性問題解決等。然而，當正確使用時，它可以通過個性化學生與材料的互動、簡化教師的工作並促進學生與教師之間更深層次的互動來增強在線學習。
在這個快速變化的科技環境中，教育者和教育科技領導者必須保持開放的心態，靈活應對AI所帶來的挑戰與機遇。這不僅是關於技術的應用，更是關於如何在教育中保留和強化人際聯繫的藝術。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
