Hvordan AI ændrer vores verden: Uddannelse

Se­ri­en “Hvor­dan AI æn­der vo­res ver­den” er skre­vet i sam­ar­bej­de med Chat­G­PT og Bing AI. Det­te er fjerde del af se­ri­en. Du kan læse tredje del her. 

TLDR: Fire vigtige pointer

• AI kan hjælpe med at forbedre kvaliteten af undervisningen og gøre læring mere tilgængelig for studerende ved at tilpasse læringsmaterialer til den enkelte elevs behov.
• AI-systemer kan bedømme opgaver meget hurtigere end menneskelige bedømmere, hvilket gør dem særligt nyttige for store klasser eller online kurser.
• VR og AR teknologier giver studerende mulighed for at engagere sig aktivt med materialet og opleve læring på en praktisk måde.
• Med den hurtige udvikling inden for AI-teknologi er det sandsynligt, at vi vil se endnu flere innovative anvendelser af AI i uddannelsessektoren i de kommende år.

AI er ved at forme fremtiden for uddannelsessektoren på mange måder. AI kan hjælpe med at forbedre kvaliteten af undervisningen og gøre læring mere tilgængelig for studerende. Dette kan omfatte brugen af AI til at tilpasse læringsmaterialer til den enkelte elevs behov, hvilket kan forbedre elevens engagement og læring. Uddannelsesinstitutioner genererer data fra studerende, der skal analyseres korrekt. AI eller mere specifikt maskinlæring (machine learning eller bare ML) kan hjælpe ledere og administratorer med at analysere disse data nøjagtigt.  ML og Natural Language Processing (NLP) i form af store sprogmodeller (Large Language Models – LLM) og chatbots kan hjælpe med at forbedre elevens præstation ved at identificere områder, hvor eleven har brug for ekstra hjælp, og give personaliseret feedback. AI kan skabe unikke læringsrejser for individuelle studerende ved at tilpasse læringsmaterialer og aktiviteter til den enkelte elevs behov. ML og LLM’er og chatbots kan hjælpe med at udvikle bedømmelsessystemet ved at automatisere processen med bedømmelse af elevens arbejde, hvilket kan spare tid for lærerne og give mere retfærdige resultater. AI kan fange elevens opmærksomhed ved at gøre læring mere interaktiv og engagerende. Det er blot nogle få eksempler på, hvordan AI er ved at transformere uddannelsessektoren. Med den hurtige udvikling inden for AI-teknologi er det sandsynligt, at vi vil se endnu flere innovative anvendelser af AI i uddannelsessektoren i de kommende år.

Personlig tilpasset læring

AI spiller en afgørende rolle i personaliseret læring ved at levere skræddersyede oplevelser til studerende. Ved at analysere studerendes data, som deres præstation, præferencer og profiler, leverer AI personaliserede anbefalinger og justerer læringsindholdet for at passe til den studerendes behov. Personaliseret læring betyder, at hver studerendes læringsoplevelse er skræddersyet til at passe til deres behov. Personaliseret læring lader hver persons ønsker og læringsmål blive opfyldt ved at ændre ting som den hastighed, hvormed de lærer, de materialer de bruger, den rækkefølge, hvori de lærer dem, de teknologier de bruger, kvaliteten af materialerne, den måde de undervises på, og de materialer de bruger til at lære.

Adaptiv læring og feedbacksystemer

Adaptiv læringsteknologi er designet til at justere uddannelsesindhold og instruktion baseret på individuel studerendepræstation. Ved hjælp af ML-algoritmer til at analysere studerendedata og præstationsmønstre kan adaptive læringssystemer identificere områder, hvor studerende excellerer og områder, hvor de måske har brug for ekstra støtte. Denne tilgang muliggør oprettelsen af personaliserede læringsstier, der holder studerende engagerede og motiverede, hvilket i sidste ende forbedrer deres samlede uddannelsesoplevelse.

ML spiller en afgørende rolle i adaptiv læringsteknologi, da det gør systemerne i stand til hurtigt og nøjagtigt at analysere store mængder studerendedata. Denne analyse giver AI-drevne værktøjer mulighed for at træffe informerede beslutninger om de mest effektive måder at præsentere uddannelsesindhold på, idet man tager hensyn til faktorer som læringsstile, interesser og evner.

Adaptive systemer opmuntrer studerende til at tage ejerskab over deres læring gennem automatiserede feedbackcykler, der opfordrer dem til at tage handling og avancere uafhængigt af underviseren. Adaptive systemer tilpasser sig individuelle studerendes varierede livsstil i modsætning til studerende, der skal tilpasse sig systemet.

Automatiseret evaluering

AI-drevne systemer til evaluering af studerendes opgaver og prøver er avancerede teknologier, der bruger kunstig intelligens til at vurdere og bedømme de studerendes arbejde. De kan håndtere en række opgaver, fra multiple choice-tests til korte svarspørgsmål og endda essays. Disse systemer bruger ML algoritmer til at lære fra et sæt træningsdata og derefter anvende denne viden til at bedømme nye opgaver.

Der er en række fordele ved automatiseret evaluering.

• Effektivitet: AI-systemer kan bedømme opgaver meget hurtigere end menneskelige bedømmere, hvilket gør dem særligt nyttige for store klasser eller online kurser¹.
• Konsistens: Menneskelige bedømmere kan introducere inkonsekvenser i deres evaluering på grund af træthed, personlige fordomme eller varierende fortolkninger af bedømmelsesrubrikker. AI-systemer følger derimod et foruddefineret sæt regler og standarder konsekvent, hvilket sikrer retfærdige og objektive evalueringer for alle studerende.
• Hastighed: Med AI-drevne bedømmelsessystemer kan eksamener evalueres, og resultater genereres på en brøkdel af den tid, det ville tage manuelt. Dette gavner ikke kun studerende ved at give rettidig feedback, men tillader også uddannelsesinstitutioner at strømline deres administrative processer.

Samtidigt indebærer det også en række begrænsninger.

• Forståelse af kontekst, kreativitet eller subjektiv analyse: AI-systemer kan have svært ved opgaver, der kræver forståelse af kontekst, kreativitet eller subjektiv analyse.
• Tekniske fejl: AI-systemer kan lave tekniske fejl og fortolker måske ikke altid studerendes svar korrekt.
• Mangel på personlig berøring: AI-bedømmelse mangler den personlige berøring fra en menneskelig bedømmer, hvilket kan være vigtigt for studerendes motivation og læring.

Selvom AI-systemer kan hjælpe menneskelige bedømmere ved at håndtere rutinemæssige opgaver, er de endnu ikke i stand til fuldstændigt at erstatte menneskelige bedømmere. Menneskelige bedømmere er stadig nødvendige for at evaluere opgaver, der kræver forståelse af komplekse ideer, kreativitet og subjektiv dømmekraft.

Virtual Reality (VR) og Augmented Reality (AR) i Uddannelse

AI-drevne VR (Virtual Reality) og AR (Augmented Reality) uddannelsesværktøjer er revolutionerende måder at forbedre læringsoplevelser på. VR og AR teknologier giver studerende mulighed for at engagere sig aktivt med materialet og opleve læring på en praktisk måde. De kan udforske virtuelle verdener, manipulere objekter og fuldføre opgaver, hvilket muliggør erfaringsmæssig læring og fordyber deres forståelse af komplekse emner. Der er mange forskellige værktøjer til rådighed, der hjælper undervisere med at komme i gang med AR og VR immersiv læring i klasseværelset. For eksempel kan Assemblr Studio appen bruges til at skabe en syntetisk miljø, der kombinerer den digitale og fysiske verden på en ideel måde. CoSpaces værktøjer og ressourcer giver studerende mulighed for at skabe i 3D, lære at kode og forbinde med pensum på et nyt niveau.

Immersive læringsteknikker kan give eleverne spændende nye måder at interagere med deres omgivelser på. VR og AR hjælper studerende med at forestille sig, hvad de studerer, og giver dem mulighed for at føle, som om de oplever det, fordi de forstår. VR-teknologi tilbyder en unik mulighed for at skabe virkelig immersive læringsoplevelser. I VR kan studerende udforske og opleve komplekse koncepter på en praktisk og interaktiv måde. For eksempel kan VR bruges til at simulere virkelige scenarier, såsom historiske begivenheder, videnskabelige eksperimenter og kompleks maskineri, hvilket giver en mere engagerende og mindeværdig oplevelse for studerende.

Chatbots og Læring

AI-drevne assistenter, ofte kaldet chatbots, er programmer designet til at forbedre en studerendes læringsoplevelse. Disse chatbots kan tilbyde support til studerende 24/7. Med højkvalitets apps kan studerende bogstaveligt talt have assistenten i deres lomme, hvilket giver svar på deres spørgsmål når som helst og hvor som helst. Chatbots kan hjælpe med at forbedre den studerendes præstation ved at identificere områder, hvor de har brug for ekstra hjælp, og give personaliseret feedback.

Chatbots kan guide, rådgive og afhjælpe spørgsmål og bekymringer om ethvert emne. De kan engagere sig i samtaler ved at følge en beslutningstræ, der er blevet kortlagt af chatbot-designeren, og følge en if/then-logik. Ved at bruge chatbots kan studerende bekvemt lære online når som helst, hvor som helst og få hurtige løsninger på deres problemer. De kan også forbedre deres præstation via den personaliserede support, der tilbydes af denne teknologi.

AI’s betydning for adgang til uddannelse

AI har potentialet til at fremskynde processen med at opnå de globale uddannelsesmål ved at reducere barrierer for adgang til læring. AI kan hjælpe med at identificere kæmpende studerende gennem adfærdsmæssige signaler og give dem et skub i den rigtige retning. AI kan også hjælpe undervisere med at fremme større inklusivitet – AI-baseret sprogoversættelse, for eksempel, kan gøre det muligt for flere studerende med forskellige baggrunde at deltage i en klasse eller lytte til en forelæsning.

Online kursus anbefalingssystemer og oversættelsesværktøjer

Online kursus anbefalingssystemer er avancerede teknologier, der bruger kunstig intelligens til at anbefale kurser af interesse for brugeren, så brugeren hurtigt kan gennemgå en massiv mængde information for at finde kurser, der opfylder hans eller hendes behov. Ifølge data fra Quizlet’s nylige State of AI in Education Report er to tredjedele af de studerende, der blev undersøgt (67%), enige om, at AI hjælper dem med at studere hurtigere eller mere effektivt.

Oversættelsesværktøjer er også vigtige for at gøre uddannelse mere tilgængelig. For eksempel kan AI-baserede sprogoversættelsesværktøjer gøre det muligt for flere studerende med forskellige baggrunde at deltage i en klasse eller lytte til en forelæsning. Der er mange forskellige oversættelseskurser og certificeringer til rådighed online fra topuniversiteter og brancheførere.

Udfordringer og Etiske Overvejelser

AI-systemer i uddannelsessektoren tilbyder mange muligheder, men rejser også reelle bekymringer om bias, privatliv og moralske overvejelser. AI-algoritmer er trænet på historiske data, hvilket kan utilsigtet indlejre bias, der er til stede i dataene². I uddannelsessammenhæng kan skæve algoritmer forstærke uligheder i uddannelsesmuligheder. På trods af det seneste udbud af retningslinjer for etisk og pålidelig AI fra fx techgiganterne, drejer debatten sig om de centrale principper, der ligger til grund for etisk AI i uddannelse.

Lærere vil uundgåeligt bevæge sig mod en mere blandet læringsmodel, hvor de intelligent bruger teknologi til at tage sig af visse aspekter af undervisningen, hvilket frigør tid til at fokusere på andre områder⁴. Lærernes roller er blevet transformeret til det af karriereplanlæggere, hvor de hjælper studerende med at tænke kritisk, kommunikere klart, samarbejde effektivt og være kreative.

Den digitale kløft: Sikring af lige adgang til AI-drevet uddannelse

Debatten i forhold til adgang til uddannelse går i øjeblikket bla. på digitale kløfter indenfor uddannelse og Brookings taler ligefrem om tre digitale kløfter. Den første digitale kløft er, at de rige har teknologi, mens de fattige ikke har det. Den anden digitale kløft er, at de rige har teknologi og færdighederne til effektivt at bruge det, mens de fattige har teknologi, men mangler færdighederne til effektivt at bruge det. Og den tredje digitale kløft består i, at de rige har adgang til både teknologi og mennesker til at hjælpe dem med at bruge det, mens de fattige kun har adgang til teknologi. 

Kunstig intelligens (AI) i uddannelse er hurtigt ved at transformere læringslandskabet og tilbyder innovative løsninger til at bygge bro over den digitale kløft. AI har potentialet til at fremskynde processen med at opnå globale uddannelsesmål ved at reducere barrierer for adgang til læring, automatisere ledelsesprocesser og optimere metoder for at forbedre læringsresultater.

AI kan forbedre uddannelsesledelsessystemer, AI-forstærkede læringsledelsessystemer eller andre AI-applikationer i uddannelse og identificere nye former for personaliseret læring, der kan støtte lærere og tackle uddannelsesudfordringer. Samtidigt kan AI-teknologi gavne elever ved at gøre det muligt for dem at lære uden for klasseværelset med virtuel feedback, hvilket gør læring mere engagerende og skræddersyrmateriale til at passe til den enkelte.

AI’s rolle i at adressere nuværende uligheder angående adgang til viden, forskning og mangfoldighed af kulturelle udtryk skal sikre, at AI ikke udvider de teknologiske skel inden for og mellem lande. Løftet om “AI for alle” skal være, at alle kan drage fordel af den teknologiske revolution undervejs og få adgang til dens frugter, især hvad angår innovation og viden.

Fremtiden for AI i uddannelse

AI vil fortsat spille en central rolle i uddannelseslandskabet i de kommende årtier. Der er en anerkendelse af, at da skoler og universiteter over hele verden måtte skifte til online undervisning, led læringsresultaterne på tværs af uddannelsesspektret. Hybrid læring betyder ikke kun at kombinere et virtuelt og fysisk klasseværelse, men også at tillade virkelig nedsænkende og oplevelsesbaseret læring, der gør det muligt for studerende at anvende koncepter lært i klasseværelset ude i den virkelige verden.

Både på de punkter vi har været inde på ovenfor og på en række andre områder vil være afgørende for fremtiden for AI i uddannelse og hvis man kunne komme med nogle bud eller forudsigelser omkring fremtiden for AI i uddannelse.

• AI-drevne læringsassistenter: AI-drevne assistenter, ofte kaldet chatbots, er programmer designet til at forbedre en studerendes læringsoplevelse. Disse chatbots kan tilbyde support til studerende 24/7.
• Adaptiv læring og feedbacksystemer: Adaptiv læringsteknologi er designet til at justere uddannelsesindhold og instruktion baseret på individuel studerendepræstation.

Der er mange innovative teknologier, der har potentiale til at transformere uddannelsessektoren. Nogle af disse inkluderer:

• Virtual Reality (VR) i Uddannelse: VR-teknologi er allerede det hotteste inden for tech-verdenen. Det vil erstatte computere, bærbare computere og smart boards med noget mere som et kæmpe virtual reality-headset.
• Kunstig Intelligens og Maskinlæring: AI og maskinlæring vil fortsat være centrale teknologier inden for uddannelse.
• Cloud Computing for Education: Cloud computing vil fortsat være en vigtig teknologi inden for uddannelse.
• 3D-printning: 3D-printere skaber allerede bølger i uddannelsessektoren, og studerende elsker dem.
• Sociale Medier i Uddannelsesinstitutioner: Sociale medier vil fortsat spille en vigtig rolle i uddannelsesinstitutioner.
• Brug af Biometri i Skoler: Biometri vil fortsat være en vigtig teknologi inden for uddannelse.

Disse er blot nogle få eksempler på, hvordan AI er ved at transformere uddannelsessektoren. Med den hurtige udvikling inden for AI-teknologi er det sandsynligt, at vi vil se endnu flere innovative anvendelser af AI i uddannelsessektoren i de kommende år.

Opsummering

AI er ved at forme fremtiden for uddannelsessektoren på mange måder. Her er en kort opsummering:

1. Personlig Tilpasset Læring: AI kan hjælpe med at forbedre kvaliteten af undervisningen og gøre læring mere tilgængelig for studerende. Dette kan omfatte brugen af AI til at tilpasse læringsmaterialer til den enkelte elevs behov, hvilket kan forbedre elevens engagement og læring.
2. Automatiseret Evaluering: AI-systemer i uddannelsessektoren tilbyder mange muligheder, men rejser også reelle bekymringer om bias, privatliv og moralske overvejelser. AI-algoritmer er trænet på historiske data, hvilket kan utilsigtet indlejre bias, der er til stede i dataene.
3. Virtual Reality (VR) og Augmented Reality (AR) i Uddannelse: VR og AR teknologier giver studerende mulighed for at engagere sig aktivt med materialet og opleve læring på en praktisk måde.
4. Chatbots og Læring: AI-drevne assistenter, ofte kaldet chatbots, er programmer designet til at forbedre en studerendes læringsoplevelse.
5. Adgang til Uddannelse: AI har potentialet til at fremskynde processen med at opnå de globale uddannelsesmål ved at reducere barrierer for adgang til læring.
6. Udfordringer og Etiske Overvejelser: Der er stadig etiske og samfundsmæssige udfordringer forbundet med brugen af AI inden for uddannelse, herunder spørgsmål om databeskyttelse og sikkerhed, jobdisruption inden for uddannelsessektoren samt den digitale kløft.
7. Fremtiden for AI i Uddannelse: Med den hurtige udvikling inden for AI-teknologi er det sandsynligt, at vi vil se endnu flere innovative anvendelser af AI i uddannelsessektoren i de kommende år.