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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


学校AI产品采购的 5 个问题
发布日期:2024-11-26 08:03:41 浏览次数: 1664 来源:教育技术学自留地


每隔几年,就会有一项新兴技术就会涌现出来,被人们极力推崇,称有望彻底改变学校教育。 

最新的类似的技术是什么?

当然是由生成式人工智能(也称为 Gen AI)所驱动的技术和应用程序。 

这些技术以其在教育领域的巨大潜力而闻名。 

例如,在2023 年的 Ted Talk演讲中,可汗学院的创始人可汗就表示:

“我们正处于利用人工智能实现教育史上最重大积极变革的风口浪尖。”

尽管这些对未来的展望可能过于乐观,但是过去几十年甚至上百年来,教育科技领域类似的期望层出不穷,教育技术的现实却并未兑现其承诺。

从教学机器到计算机CAI,从移动设备(平板电脑为基础的智慧教室)到大规模开放在线课程,简称慕课MOOC),如此等等,对一项又一项技术的严格调查和深入研究发现,技术在改变教育方面一直未能成功。 

然而,狂热的教育科技倡导者们却忘记了、似乎没有意识到或者根本就不在乎。 或者,他们可能过于乐观地认为下一项新技术将不同于以往。 

当供应商和初创企业向广大中小学和高等院校推销他们的人工智能产品时,教育工作者、学校管理人员、教育科技工作者、纳税人和其他人应该在做出购买决定之前根据过去的经验提出问题。

一句话,那就是必须作出科学的决策。

作为长期研究教育新技术的研究人员,明尼苏达大学学习技术教授George Veletsianos 主要研究领域包括教育技术、人工智能在教育中的应用、在线学习等等。

4月,在The Conversation上,George Veletsianos教授发表了一篇题为《中小学和大学在购买人工智能技术产品前应该问的 5 个问题》(5 questions schools and universities should ask before they purchase AI tech products)的文章,

在文章中,他指出, 在购买任何依赖人工智能的技术、应用程序或平台之前,学校管理者和采购决策者应该回答以下五个问题。

这五个问题考虑全面周到,对于学校教育科技产品与应用的采购具有重要的指导意义。

1. 该产品解决哪些教育问题?

教育工作者应该问的最重要的问题之一是技术是否真正改变了学习者和教师的生活。技术是解决特定问题的解决方案,还是寻找问题的解决方案?

为了具体说明这一点,请考虑以下情况:想象一下购买一款使用 GenAI 回答课程相关问题的产品。这款产品是在解决已确定的需求,还是仅仅因为它现在可以提供此功能而被引入环境?

为了回答这些问题,学校和大学应该进行需求分析,这可以帮助他们确定最紧迫的问题。

2. 有证据表明产品有效吗?

目前尚无确凿证据表明 GenAI 产品对教育成果有影响。这导致一些研究人员鼓励教育政策制定者推迟购买产品,直到出现此类证据为止。其他人则建议依靠产品的设计是否以基础研究为基础。不幸的是,产品信息和评估的中央来源并不存在,这意味着评估产品的责任落在了消费者身上。

George Veletsianos教授的建议是考虑 GenAI 之前的建议:

要求供应商提供其产品的独立和第三方研究,但使用多种方法来评估产品的有效性。这包括同行的报告和主要证据。不要满足于描述 GenAI 潜在好处的报告——你真正想要的是当老师和学生在现场使用特定应用程序或工具时实际发生的情况。警惕未经证实的声明。

3. 教育工作者和学生是否帮助开发该产品?

很多时候,“企业家所创造的东西和教育者的需求之间存在着差距”。这导致产品脱离了教学和学习的现实。

例如,“每个孩子一台笔记本电脑”计划的一个缺点是——这个雄心勃勃的计划旨在将小巧、廉价但坚固的笔记本电脑送到贫困家庭的孩子们手中——这些笔记本电脑是为开发人员自己理想化的年轻版本设计的,而不是实际使用它们的孩子。

一些研究人员已经认识到这种差距,并制定了让企业家和教育工作者共同努力改进教育技术产品的举措。

可以向供应商提出以下问题:

教育工作者和学习者以何种方式参与其中?

他们的意见如何影响最终产品?他们的主要顾虑是什么?又是如何解决这些问题的?

他们是否代表了可能使用这些工具的各种学生群体,包括年龄、性别、种族、民族和社会经济背景? 

4. 什么样的教育信念塑造了这个产品? 

教育技术很少是中立的。

它是由人设计的,而人的信仰、经验、意识形态和偏见塑造了他们所开发的技术。

教育技术产品必须支持教育工作者希望学生拥有的学习环境。

要问的问题包括:该产品遵循哪些教学原则?

它支持或阻止哪些特定的学习类型?

你不需要满足于一般性概念,例如学习或认知理论。 

5. 该产品是否提供公平的竞争环境? 

最后,人们应该问一问,产品是如何解决教育不平等问题的。

这项技术是否有助于缩小不同学习者群体之间的学习差距?还是说它只帮助了某些学习者(通常是那些已经取得成功或享有特权的学习者),而对其他学习者却无济于事?

它采用的是基于资产还是基于赤字的方法来解决不平等问题?

教育技术供应商和初创公司可能无法回答所有这些问题。 

但仍应提出并考虑这些问题。答案可能会带来产品的改进。https://theconversation.com/5-questions-schools-and-universities-should-ask-before-they-purchase-ai-tech-products-226900



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