Uuring näitab, et tehisintellekt hariduses ei arvesta sageli sellega, kuidas inimesed tegelikult õpivad
ÍøÆسԹÏi teadlane Danial Hooshyar osales rahvusvahelises uuringus, mis toob esile tänapäevaste hariduslike tehisintellekti lahenduste peamised kitsaskohad.
Tehisintellekti kasutatakse hariduses üha enam, lubades personaalsemat õpet ja paremat tuge õppijatele. , milles osalesid ka ÍøÆسԹÏi teadlased, näitab aga, et paljud tänased tehisintellekti lahendused ei arvesta piisavalt sellega, kuidas inimesed tegelikult õpivad.
Selles uuringus osutavad teadlased tehisintellektil põhinevas hariduse valdkonna nn "elevandile toas": paljud süsteemid on loodud ilma, et need arvestataks sellega, kuidas inimesed tegelikult õpivad.
Üheks peamiseks järelduseks on, et paljud tehisintellekti süsteemid keskenduvad peamiselt andmete analüüsimisele, jättes samal ajal kõrvale olulised inimlikud tegurid nagu motivatsioon, emotsioonid ja enesereguleeritud õppimine. Seetõttu ei pruugi need süsteemid mõista, miks õppijatel tekivad raskused või kuidas neid kõige paremini toetada. Nagu teadlased märgivad, ei seisne õppimine ainult õigetes vastustes – see hõlmab ka kaasatust, püsivust ja refleksiooni.
Uuring toob esile ka selle, et hariduslikke tehisintellekti lahendusi arendatakse sageli ilma õpetajate ja teiste haridusekspertide piisava kaasamiseta. See võib viia lahendusteni, mis ei vasta tegelikele klassiruumi vajadustele ning mida õpetajatel on keeruline usaldada või tõhusalt kasutada.
Lisaks juhivad teadlased tähelepanu nn selgitatava tehisintellekti probleemidele. Kuigi paljud süsteemid väidavad end pakkuvat läbipaistvaid soovitusi, ei ole nende selgitused õpetajate jaoks alati usaldusväärsed ega arusaadavad.
Teadlased tuvastasid rea korduvaid probleeme, mis piiravad tehisintellekti tõhusust hariduses. Sellega kaasneb laiem risk: halvasti disainitud süsteemid ei pruugi mitte ainult õppimist mitte parandada, vaid võivad anda ka eksitavaid soovitusi või vähendada õpetajate usaldust nende vastu. Hoolimata kõrgetest ootustest näitab uuring, et tehisintellekt ei paranda õpitulemusi automaatselt.
Nende probleemide lahendamiseks kutsuvad teadlased üles muutma viisi, kuidas hariduslikku tehisintellekti arendatakse. Nad rõhutavad vajadust ühendada tehnoloogilised lahendused hariduspsühholoogia teadmistega ning kaasata õpetajaid arendusprotsessi. Tehisintellekt ei peaks asendama inimeste otsuseid, vaid neid toetama.
Selline „inimene kaasatud“ lähenemine võib muuta tehisintellekti lahendused läbipaistvamaks, asjakohasemaks ja tõhusamaks reaalses hariduskeskkonnas.
Autorite sõnul sõltub valdkonna edasine areng tihedamast koostööst tehnoloogide, õpetajate ja õppimise uurijate vahel, et tehisintellekti lahendused oleksid kooskõlas sellega, kuidas inimesed tegelikult õpivad.