Nová metoda s AI měří, jak se studenti učí: Pomáhá rozvíjet kreativitu a hlubší myšlení

Umělá inteligence (AI) zásadně mění vzdělávání po celém světě, pomáhá studentům s brainstormingem, psaním konceptů i řešením problémů. Hodnocení ve školách se však často stále soustředí pouze na finální výstupy.

Umělá inteligence (AI) zásadně mění vzdělávání po celém světě, pomáhá studentům s brainstormingem, psaním konceptů i řešením problémů. Hodnocení ve školách se však často stále soustředí pouze na finální výstupy. To vyvolává klíčovou otázku: Jak mohou pedagogové skutečně pochopit, zda se studenti učí, a nikoli jen s pomocí AI vytvářejí uhlazené odpovědi?

Mezinárodní studie vedená The Education University of Hong Kong (EdUHK) přináší nové poznatky. Výzkum ukazuje, že ačkoli se studenti často zapojují do sdílení nápadů a sociální interakce, věnují podstatně méně času hlubším fázím, jako je integrace myšlenek a vývoj finálních řešení. Zjištění zdůrazňují důležitost hodnocení celého procesu učení, nejen konečného produktu, aby se v éře AI kultivoval úsudek, kreativita a skutečné porozumění.

Tým Dr. Shen Ba z EdUHK ve spolupráci s výzkumníky z Monash University, University of Wisconsin–Madison a Northwest Normal University vyvinul novou metodu nazvanou Movement Analysis (MOVA). Tato metoda sleduje, jak se studenti v průběhu času posouvají fázemi zkoumání, spolupráce a řešení problémů. Na rozdíl od tradičního hodnocení, které se často zaměřuje na finální esej nebo prezentaci, MOVA zachycuje dynamickou cestu učení, poskytuje důkazy o tom, jak studenti přemýšlejí, spolupracují, reagují na zpětnou vazbu a rozvíjejí nápady. Pomáhá také pozorovat míru zapojení studentů během skupinového učení.

Studie analyzovala data z online diskusí univerzitního kurzu, do kterého se zapojilo 108 studentů v 16 skupinách, s celkem 1 617 zprávami. MOVA identifikovala různé stavy zkoumání, jako je kladení otázek, průzkum, sociální propojení, integrace a řešení. Výzkumníci zkoumali také integraci AI chatbotů poháněných modelem OpenAI GPT-4. Skupiny, které chatbota používaly, prokázaly bohatší a dynamičtější interakce. Častěji přecházely mezi stavy zkoumání, více se zapojovaly do myšlení vyššího řádu a lépe se posouvaly od generování nápadů k hlubší integraci a aplikaci. Naopak skupiny bez chatbota měly tendenci zůstávat ve statických diskusních stavech, zaměřovaly se na sociální soudržnost nebo základní průzkum, aniž by se posunuly k integraci nebo řešení.

MOVA také odhalila rozdíly v zapojení skupin. Některé skupiny vykazovaly delší a dynamičtější pohyby, odrážející trvalou aktivitu a hlubší přemýšlení, zatímco jiné zůstaly omezeny na základní průzkum. Tento cyklický, nelineární pohled na zkoumání identifikoval úzká místa a ukázal, kde se skupiny potýkaly s přechodem od generování nápadů k myšlení vyššího řádu. Studie naznačuje, že hodnocení by mělo věnovat větší pozornost procesu, nikoli pouze produktu. Díky sledování pohybu studentů během zkoumání poskytuje MOVA důkazy o tom, jak přemýšlejí, spolupracují, reagují na zpětnou vazbu a rozvíjejí nápady v průběhu času. Tato transparentnost může učitelům pomoci nabídnout včasnou podporu a vést studenty k tomu, aby se stali reflektivními, kritickými a spolupracujícími studenty.