Embora muitas de nossas conversas tenham se concentrado no que IA generativa significa para atribuições de alunos e resultados de aprendizagem, há outra pergunta que os professores estão fazendo – geralmente individual e silenciosamente: porquê podemos aproveitar a IA em nosso próprio trabalho acadêmico e administrativo? E mais importante, devemos?
A resposta, acredito, reside em usar a IA para ajudar a limpar o espaço para o trabalho que só podemos fazer – a colaboração, a conexão e a orientação sátira que torna a instrução transformadora.
Isso não significa que simplesmente usamos a IA porquê muleta para responder e -mails ou reunir reuniões. Na verdade, acredito que a verdadeira promessa de IA vem de usá -la, em As palavras de Ethan Mollick, porquê um “parceiro intelectual genuíno”. Um que pode aprimorar as discussões em sala de lição, ajudar na geração de materiais instrucionais envolventes e até ajuda a desenvolver conjuntos de problemas ou simulações sofisticadas que anteriormente exigiam tempo de preparação. Uma vez que Mollick diz: “O foco precisa passar da automação de tarefas para o aumento da capacidade”.
A IA oferece muitas aplicações em potencial para o trabalho do corpo docente. Enquanto o corpo docente deve continuar a priorizar A influência de manter a conexão humana, a empatia e o esteio em nossa prática de ensinoprecisamos considerar outras maneiras pelas quais a IA pode aumentar nosso trabalho. Talvez uma maneira esteja no design de nossos cursos, nas tarefas e atividades que traçam o progresso dos alunos no teor e nos resultados. Mas, em vez de pedir à IA que desenvolva instruções ou notas para nós, podemos usar a IA porquê uma utensílio para ajudar a desenvolver nosso trabalho de maneiras surpreendentes.
Trabalha em teoria, oscilante na prática
Todos nós nos apaixonamos por uma questão de discussão importante ou uma atribuição por escrito que unicamente fracassa na sala de lição. Apesar de nossas melhores intenções, podemos não fornecer informações suficientes, ou deixamos de antecipar um ponto cego que leva os alunos a descer caminhos infrutíferos. Um dos desafios do design do curso é que todo o nosso trabalho pode parecer perfeitamente evidente e eficiente quando estamos até os joelhos no processo de design, mas tudo de alguma forma desmorona quando implantado na natureza. De simples mal -entendidos a conceitos errôneos complexos, esses problemas geralmente não se revelam até vermos o trabalho real do aluno – geralmente quando é tarde demais para evitar frustração.
A ponte dessa vácuo requer refinamento iterativo-reconhecendo que o que funciona em teoria ou em condições controladas precisa de testes, adaptação e melhoria contínua do mundo real. Não se trata unicamente de projetar um pouco que funcione no laboratório, mas prometer que nossos projetos sejam resilientes, adaptáveis e responsivos o suficiente para prosperar na natureza.
Embora não haja substituto para testes do mundo real, comecei a me perguntar se a IA poderia ajudar com esse refinamento iterativo. Eu não queria que a IA refinasse ou ajustasse meus avisos. Eu queria ver se poderia encarar a IA de modelar centenas de respostas dos alunos aos meus avisos, na esperança de que esse processo produza o tipo de insight que eu estava muito perto de ver.
O processo: teste de tensão de atribuição assistida por AI
Depois de testar sistemas porquê Claude e ChatGPT, descobri que eles podem efetivamente averiguar e refinar os avisos de escrita através da geração de respostas simuladas dos alunos. A abordagem básica funciona porquê essa. Primeiro, forneça à IA informações sobre o seu curso e as principais características da população estudantil. Em seguida, compartilhe o prompt de atribuição. A IA gera internamente várias respostas simuladas dos alunos em diferentes níveis de habilidade. Depois, fornece uma estudo abrangente, identificando possíveis problemas e oportunidades.
Você pode especificar que a estudo inclua interpretações errôneas comuns que os alunos podem fazer ou quaisquer desafios estruturais ou organizacionais no prompt. Mas a IA também pode identificar padrões de desenvolvimento de teor e questões em potencial, muito porquê preocupações específicas da população com base na demografia dos seus alunos. Finalmente, a IA pode até sugerir refinamentos para o prompt.
Vendo o que você não está vendo
Para testar essa abordagem, enviei um aviso narrativo pessoal que pede aos alunos que conectem suas experiências de vida a seus objetivos acadêmicos-uma tarefa generalidade nos cursos de redação do primeiro ano.
A estudo da IA revelou vários pontos cegos no meu design repentino. Por exemplo, eu não tinha considerado porquê os estudantes não tradicionais poderiam lutar com a linguagem “escolha do principal”, já que muitos são mudadores de curso. As respostas modeladas pela IA também revelaram que os alunos podem ter dificuldade em fazer a transição entre as seções de narrativa pessoal e de estudo acadêmica. O mais valioso foi ver porquê diferentes populações de estudantes podem interpretar as mesmas instruções. Os trocadores de curso podem se concentrar muito nas experiências de trabalho, enquanto outros podem lutar com a quantidade de informações pessoais para compartilhar. Esses insights me permitiram juntar linguagem esclarecedora e materiais de suporte antes que todos os alunos reais encontrassem esses desafios.
Todo o processo levou muro de 30 minutos, mas potencialmente economizou horas de confusão de estudantes e e -mails de explicação do corpo docente. Obviamente, as respostas da IA não são idênticas às respostas dos alunos humanos, e devemos ter zelo ao ver a IA porquê um profissional infalível ou natividade de verdade absoluta. Mas, usado porquê uma lente suplementar ao desenvolver tarefas, essa abordagem pode conceder aos designers de cursos uma perspectiva dissemelhante, que desencadeia informações valiosas e potencialmente reduz a trouxa de trabalho.
Se você quiser testar esta abordagem, Cá está um aviso de protótipo que você pode usar com sistemas de IA.
Multiplicador de design do curso
Esse processo me permitiu desenvolver materiais de suporte direcionados para áreas problemáticas previstas antes que os alunos lutem, construindo andaimes proativos no design do curso desde o início. E ao compartilhar idéias obtidas por meio da estudo de IA, os departamentos podem melhorar coletivamente as práticas de design de atribuições-particularmente valiosas para os cursos de várias seções onde a consistência é importante. Com o tempo, poderíamos erigir uma livraria prática de “o que funciona” da qual os professores poderiam extrair, incluindo análises explicando por que certas tarefas são muito -sucedidas com populações estudantis específicas e objetivos de aprendizagem.
A estudo de atribuição assistida pela AI oferece uma utensílio promissora que respeita nossa experiência, expandindo nossa capacidade de antecipar as necessidades dos alunos. Embora a tecnologia não seja perfeita e nunca substitua as idéias obtidas com a interação direta do aluno, ela fornece uma perspectiva valiosa que ajuda a identificar pontos cegos antes que os alunos os encontrem. Isso representa unicamente uma maneira de implementar a IA cuidadosamente pode nos ajudar a fazer mais do que importa: fabricar experiências de aprendizagem significativas. Ao usar a IA para o trabalho preditivo de design de tarefas, liberamos mais tempo e virilidade para o trabalho profundamente humano de orientar e conectar -se com nossos alunos – o trabalho que somente podemos fazer.
O Dr. Nathan Pritts é líder em ensino superior, especializado em desenvolvimento de professores, inovação instrucional e integração de tecnologias emergentes no ensino e na aprendizagem. Uma vez que professor e presidente do programa para redação do primeiro ano no campus global da Universidade do Arizona, ele liderou iniciativas na implementação estratégica de tecnologias de aprendizagem on -line, programas abrangentes de treinamento do corpo docente e a geração de intervenções escaláveis para concordar o corpo docente e os alunos em ambientes on -line. Uma vez que responsável e pesquisador, o Dr. Pritts publicou amplamente sobre tópicos, incluindo pedagogia do dedo, design de currículo bem-educado da AII, estratégias de avaliação e o porvir do ensino superior.
