Образовательное будущее сотрудничества людей, цифровых двойников, аватаров и роботов: модель iSTAR

Развитие ИИ делает сотрудничество учителей и машин в образовательных задачах предметом исследований. Статья iSTAR, опубликованная в Journal of Applied Learning and Teaching в 2023 году, предлагает модель, соответствующую технологическим возможностям того времени, для понимания совместной работы и проектирования безопасного, ответственного и этичного обучения.

Полная первая страница iSTAR с авторами, аннотацией и датой онлайн-публикации. Источник: JALT / Huang et al. (2023).

iSTAR: экосистема взаимодействия человека и машины

iSTAR расшифровывается как “Intelligent human-machine Synergy in collaborative teaching: utilizing the digital Twins, Avatars/Agents and Robots” —интеллектуальная синергия человека и машины в совместном преподавании с цифровыми двойниками, аватарами или агентами и роботами. Сотрудничество рассматривается как экосистема, выходящая за пределы работы учителя с одной машиной. Схема помещает учителей внутрь отношений между этими технологиями.

Исходный рисунок 1: сотрудничество учителей с цифровыми двойниками, аватарами или агентами и физическими роботами. Источник: JALT / Huang et al. (2023).

Пять измерений DELTA

DELTA выделяет пять измерений проектирования учебных возможностей:

Проектирование (Design)
Этика (Ethics)
Обучение (Learning)
Преподавание (Teaching)
Оценивание (Assessment)

Проектирование

Исходная схема выделяет четыре вопроса проектирования:

Источник, тип и структура данных.
Технология, модель и алгоритм ИИ.
Форма и внешний вид роботизированных машин.
Совместный интеллект в образовании.

Этические вопросы

Четыре этических вопроса подчёркивают ответственное взаимодействие и инклюзию:

Ответственное сотрудничество человека и машины.
Разнообразие, инклюзия и справедливость.
Доверительные отношения ИИ и людей.
Надлежащее образование в области ИИ-грамотности.

Обучение, преподавание и оценивание

Обучение, преподавание и оценивание связаны двумя вопросами:

Роль учителей и учебные сценарии.
Оценивание обучения и взаимодействия человека и машины.

Исходный рисунок 2: вопросы DELTA, также изложенные в тексте. Источник: JALT / Huang et al. (2023).

Специальное образование и инклюзивный дизайн

В этической части авторы предлагают направлять ассистивные технологии на улучшение качества жизни учащихся с инвалидностью, а разнообразие, инклюзию и справедливость учитывать в разработке и использовании ИИ. Рассматриваются репрезентативность данных, предвзятость и доверительные отношения, что даёт исследовательский взгляд на проектирование для специального и инклюзивного образования.

Даты публикации

Страница издателя датирована 17 октября 2023 года, тогда как первая страница PDF указывает доступность онлайн 18 октября. Исходная архивная дата сайта —19 октября— сохранена. Эти сведения разграничены. Здесь представлены аннотация и модели; полный текст доступен в журнале.

Ссылка и лицензия

Ссылка: Ronghuai Huang; Ahmed Tlili; Lin Xu; Ying Chen; Lanqin Zheng; Ahmed Hosny Saleh Metwally; Ting Da; TingWen Chang; Huanhuan Wang; Jon Mason; Christian M. Stracke; Demetrios Sampson; Curtis J. Bonk. Educational futures of intelligent synergies between humans, digital twins, avatars, and robots – the iSTAR framework. Journal of Applied Learning & Teaching, 6(2), 28–43 (2023). DOI: 10.37074/jalt.2023.6.2.33. Статья заявляет лицензию Creative Commons Attribution (CC BY).

Дополнительные материалы

Смежное исследование: образовательная применимость генеративного ИИ; контекст: руководство ЮНЕСКО по генеративному ИИ; материалы: ресурсы специального и инклюзивного образования.

Исходная ссылка: https://aiedchair.bnu.edu.cn/news-5365-ru/