Vaata, millised on peamised tehisintellekti arengusuunad hariduses
Detsembri alguses toimus Eestis haridusele pühendatud rahvusvaheline tippkohtumine “Global Education Industry Summit 2019: “Data in Education”, kuhu tulid kokku maailma haridus- ja teadusministrid ning IT valdkonna tipud. Teemadeks olid tehisintellekt ja suurandmed hariduses.
Microsoft kaardistas tippkohtumisele järgnenud kahepäevase koolitusprogrammi vältel peamised arengusuunad hariduses tehisintellekti ja suurandmete vaates. Valdkonna parimad analüüsisid ja jagasid kogemusi tehisintellekti kasutamisest hariduses ja sellest, kuidas kõige loovamalt ning õpilasekesksemalt jagada teadmisi kaasaegses ja igapäevaselt muutuvas infoühiskonnas tulevastele põlvedele.
Individuaalne iga õpilase huvi ja oskusi arvestav tehisintellekt
Uue ajastu õppimist soosib isikustatud õppimine, kus kasutatakse tehisintellekti iga õpilase vajadusi, võimeid ja tausta arvestavalt individuaalselt. Selliselt kasutatakse personaliseeritud õppimisel õppemeetodite ja -materjalide kohandamisel üksikute õpilaste vajadustega. Samuti automatiseeritud hindamisel, mis vähendab õpetajate koormust ja annab neile rohkem aega õpilastega töötamiseks. Tehisintellekt pakub intelligentseid süsteeme, mis arenevad pidevalt ja muudavad informatsiooni leidmise ja teabevahetuse lihtsamaks. Haridus ei lõppe kooli või ülikooliga – tänapäeva maailmas peab olema alati valmis juurde õppima ning ennast täiendama.
Koostööd soosiv tehisintellekt
Õppetöö kvaliteeti soodustab indiviidi keskne koostööd elus arvestav tehisintellekt. See tähendab, et suurandmetes üksiku tuletamisel üldisest arvestatakse erinevate muutujate ja osapoolte vahel: õpilase huvid ja tugevused, õppekava eesmärgid, õpetajate kvalitatiivsed teemärgised õppekavas, koolijuhtide visioon globaalsest haridusest jne.
Õppimise ümbersünd ja tehisintellekt
Tehisintellekti kasutamist hariduses saab käsitada kui haridustehnoloogilist vahendit. See aitab tõsta tootlikkust ning toetab nii õpetamist kui ka õppimist veebipõhiste tehnoloogiatega. Täna on varasemast olulisem õppeprotsessi kvaliteet võrreldes kvantiteediga. Samas tuleb silmas pidada, et õppeprotsess toimub kogu ajal. Oluline on ühiselt mõtestada, kuidas luua lapsele loov ja toetav õppekeskkond.
Õpilaste võimendamine tehisintellekti kaudu
Tehisintellektil tuginevaid tehnoloogiaid saab rakendada ka hariduslike erivajadustega laste toetamisel. Nii on näiteks töötatud välja robotid, mis toetavad autistliku diagnoosiga laste sotsiaalsete oskuste kujunemist, samuti saab tehisintellekt õppija kasutusmustrite põhjal selgitada välja, kuidas toetada last, kellel esineb düsgraafia, düskalkuulia või muu õpiraskus.
Kuna tehisintellektile tuginevad tehnoloogiad võimaldavad õpilase käitumist ja õppeprotsessi jälgida üsna suurel määral, siis on sellistest süsteemidest saanud oluline andmeallikas haridusteaduses.
Tulevikule mitte minevikule keskendumine hariduses
Tänaseid õppijaid ei ole võimalik täielikult ette valmistada tuleviku jaoks, kus tehisintellektil põhinevad tehnoloogiad laiemat rakendust leiavad, kuid oluline on luua platvorm elukestvaks õppeks ja üldpädevuse arendamiseks. Sealjuures tuleb pöörata tähelepanu STEM (loodusteadused, tehnoloogia, insenerindus, matemaatika) õppeainete raames omandavatele oskustele ning andmekirjaoskusele (graafikute lugemine, tõlgendamine). On olemas sobivad tehnoloogiad, et muuta hindamist, tagasisidestamist ja õpetamist, neid tuleb lihtsalt otsustusprotsessidesse integreerida. See aitab paremini mõista õppetööd klassi, kooli ja kohaliku omavalitsuse tasandil.
