Nowe badania przeprowadzone przez Dartmouth College pokazują, że sztuczna inteligencja (AI) może zrewolucjonizować edukację, oferując spersonalizowane wsparcie dostosowane do indywidualnych potrzeb każdego ucznia. Może to być szczególnie istotne w przypadku instytucji o ograniczonych zasobach, w których dostęp do zindywidualizowanych szkoleń jest ograniczony.
Badanie prowadzone przez profesora Thomasa Theisena i studenta medycyny Hsiu Hwan Park skupiało się na NeuroBot TA, sztucznie inteligentnym asystencie nauczyciela opracowanym specjalnie na potrzeby kursu neurologii w Dartmouth Geisel School of Medicine. NeuroBot TA wykorzystuje technikę zwaną Zaawansowana generatywna z pamięcią zewnętrzną (RAG). W przeciwieństwie do zwykłych chatbotów, które mogą generować wiarygodne, ale nieprawidłowe informacje, NeuroBot TA czerpie odpowiedzi wyłącznie z zaufanych źródeł, takich jak podręczniki, notatki z wykładów i wytyczne kliniczne. Taki dobór informacji ma na celu budowanie zaufania w oparciu o rzetelne informacje.
W badaniu obserwowano interakcje 190 studentów medycyny z NeuroBotem TA przez cały okres ich trwania. Wyniki były zachęcające: uczniowie w przeważającej mierze ufali bazie wiedzy NeuroBota bardziej niż konwencjonalnym chatbotom dostępnym w Internecie. Ponad jedna czwarta respondentów zwróciła uwagę na niezawodność, szybkość i łatwość pracy z NeuroBotem, zwłaszcza podczas przygotowań do egzaminów. Prawie połowa uczniów uznała je za cenne narzędzie dydaktyczne.
Dlaczego to ma znaczenie: Wyniki wskazują na znaczącą zmianę w sposobie stosowania sztucznej inteligencji w edukacji.
„Ta praca stanowi krok w kierunku precyzyjnego przygotowania – dostosowania nauczania do konkretnych potrzeb i kontekstu każdego ucznia” – wyjaśnia profesor Theisen.
Podkreśla, że NeuroBot TA demonstruje potencjał sztucznej inteligencji w zakresie skalowania spersonalizowanego uczenia się, przy jednoczesnym zwiększaniu pewności siebie uczniów, szczególnie w środowiskach, w których tradycyjne doradztwo indywidualne jest ograniczone.
Pozostają wyzwania: Pomimo zachęcających wyników, w badaniu wskazano również szereg przeszkód, które należy pokonać. Wielu uczniów używało NeuroBota TA głównie do sprawdzania faktów, a nie do głębszej nauki lub dyskusji. Niektórzy wyrazili frustrację z powodu ograniczonego zakresu NeuroBota, co mogło skłonić ich do poszukiwania mniej niezawodnych, ale bardziej wszechstronnych chatbotów. Zespół badawczy dostrzega istotny problem: uczniom często brakuje kompetencji, aby odróżnić błędne przekonania generowane przez sztuczną inteligencję od wiarygodnych informacji.
Perspektywy:
Przyszłe wersje NeuroBota TA będą wykorzystywać techniki pedagogiczne, które poprawiają zrozumienie i zapamiętywanie, takie jak zadawanie pytań sokratejskich i powtarzanie w odstępach czasu. Zmiana ta ma na celu zachęcenie uczniów do aktywnego uczenia się, zamiast biernego wchłaniania informacji. Theisen podkreśla znaczenie rozwijania przez uczniów „świadomości metapoznawczej” — zrozumienia, kiedy sztuczna inteligencja jest odpowiednia do szybkich zadań, a kiedy wymagana jest głębsza nauka.
Badanie podkreśla również szersze możliwości narzędzi sztucznej inteligencji, takich jak AI Patient Actor, kolejna platforma opracowana przez laboratorium profesora Theisena. Narzędzie to symuluje interakcje z pacjentami, zapewniając studentom medycyny bezpieczną przestrzeń do ćwiczenia umiejętności komunikacyjnych i diagnostycznych. Wdrożony już w wielu instytucjach edukacyjnych na całym świecie program AI Patient Actor pokazuje, w jaki sposób technologia może pomóc w wypełnieniu luk w zasobach i zapewnić praktyczne doświadczenia edukacyjne.
Naukowcy z Dartmouth uważają, że takie narzędzia oparte na sztucznej inteligencji stanowią znaczący krok w kierunku bardziej dostępnej i skutecznej spersonalizowanej edukacji, torując drogę przyszłym innowacjom, które wypełniają lukę między indywidualnymi potrzebami edukacyjnymi a zasobami edukacyjnymi.
