Формування відкритого освітнього середовища з використанням технологій штучного інтелекту: аналіз та класифікація

Владислав Круглик; Вячеслав Осадчий; Лілія Павленко; Світлана Симоненко

doi:10.28925/2312-5829.2024.2.1

Автор(и)

Владислав Круглик Мелітопольський державний педагогічний університет імені Богдана Хмельницького https://orcid.org/0000-0002-5196-7241
Вячеслав Осадчий Київський столичний університет імені Бориса Грінченка https://orcid.org/0000-0001-5659-4774
Лілія Павленко Бердянський державний педагогічний університет https://orcid.org/0000-0001-7823-7399
Світлана Симоненко Таврійський державний агротехнологічний університет імені Дмитра Моторного https://orcid.org/0000-0003-0599-3999

DOI:

https://doi.org/10.28925/2312-5829.2024.2.1

Ключові слова:

штучний інтелект, відкрите освітнє середовище, інструменти штучного інтелекту, навчання, викладання, оцінювання, ціфровізація освіти

Анотація

У статті досліджено можливості використання технологій штучного інтелекту для формування відкритого освітнього середовища. Проаналізовано конкретні інструменти та сервіси штучного інтелекту для застосування в освітньому процесі.

Автори класифікували засоби штучного інтелекту за їх функціональністю у таких ключових сферах як навчання, викладання, оцінювання, адміністрування. Серед проаналізованих інструментів: Knewton, ALEKS, DreamBox, Edmodo, Grammarly, Speechify, Synthesia, ChatGPT та інші.

Зроблено висновок, що технології штучного інтелекту дозволяють створити відкрите освітнє середовище з персоналізованим, адаптивним навчанням, автоматизованим оцінюванням, ефективним управлінням.

Детально розглянуто типові способи використання штучного інтелекту в освіті для навчання (призначення персоналізованих завдань, забезпечення інтерактивного діалогу, аналіз навчальної діяльності студентів), для викладання (підвищення адаптивності методів навчання, розвиток професійної компетентності викладачів), для оцінювання (автоматизація процесів контролю знань, прогнозування успішності студентів, створення засобів оцінювання), для адміністрування (аналіз освітніх даних, прийняття обґрунтованих управлінських рішень).

Узагальнено способи використання проаналізованих інструментів штучного інтелекту в проєктуванні відкритого освітнього середовища з урахуванням зазначених чотирьох освітніх сфер. Окреслено перспективи і виклики застосування штучного інтелекту в освіті.

Водночас необхідно враховувати потенційні ризики та етичні питання щодо впровадження штучного інтелекту в освіту. Для подальших досліджень запропоновано практичну апробацію підходів, аналіз економічних аспектів, вивчення галузевих особливостей застосування штучного інтелекту.

Результати дослідження є цінними для визначення оптимальних стратегій інтеграції штучного інтелекту в освітнє середовище з метою підвищення якості освіти та забезпечення інноваційного розвитку галузі.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

UNESCO. (2019). Artificial intelligence in education: Challenges and opportunities for sustainable development. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000366994.

Centre for the Fourth Industrial Revolution (C4IR)—World Economic Forum. (n.d.). Retrieved 7 February 2024, from https://centres.weforum.org/centre-for-the-fourth-industrial-revolution/home

Bolick, A. D., & da Silva, R. L. (2023). Exploring artificial intelligence tools and their potential impact to instructional design workflows and organizational systems. TechTrends. http://dx.doi.org/10.1007/s11528-023-00894-2.

Rizk, J. (2020). Considerations for implementing emerging technologies and innovative pedagogies in twenty-first-century classrooms. У Emerging technologies and pedagogies in the curriculum (с. 447–460). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0618-5_26.

Wozniak, K. (2020). Personalized learning for adults: An emerging andragogy. У Emerging technologies and pedagogies in the curriculum (с. 185–198). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-0618-5_11

Open Educational Resources UNESCO. (n.d.). Retrieved 7 February 2024, from https://www.unesco.org/en/open-educational-resources.

Chiu, T. K. F., Meng, H., Chai, C.-S., King, I., Wong, S., & Yam, Y. (2021). Creation and evaluation of a pretertiary artificial intelligence (AI) curriculum. IEEE Transactions on Education, 1–10. https://doi.org/10.1109/te.2021.3085878.

Xia, Q., Chiu, T. K. F., Lee, M., Sanusi, I. T., Dai, Y., & Chai, C. S. (2022). A self-determination theory (SDT) design approach for inclusive and diverse artificial intelligence (AI) education. Computers & Education, 189, 104582. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104582.

González-Calatayud, V., Prendes-Espinosa, P., & Roig-Vila, R. (2021). Artificial intelligence for student assessment: A systematic review. Applied Sciences, 11(12), 5467. https://doi.org/10.3390/app11125467.

Luckin, R. (2017). Towards artificial intelligence-based assessment systems. Nature Human Behaviour, 1(3). https://doi.org/10.1038/s41562-016-0028.

Nosenko Y. (2020). Knewton analytical review as a platform for personalization of learning content. Information Technologies in Education, (44), 65–76. https://doi.org/10.14308/ite000727.

Kurni, M., Mohammed, M. S., & Srinivasa, K. G. (2023). AI for mobile learning. У A beginner’s guide to introduce artificial intelligence in teaching and learning (с. 83–103). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-32653-0_5.

Krishnan, R., Jenefa, L., Kandasamy, L., Thangarasu, G., & Vel, R. (2023). Impact of AI powered resources on students performance. У 2023 second international conference on smart technologies for smart nation (smarttechcon). IEEE. https://doi.org/10.1109/smarttechcon57526.2023.10391819.

Hakkal, S., & Ait Lahcen, A. (2021). An Overview of Adaptive Learning Fee-Based Platforms. In Proceedings of the 2nd International Conference on Big Data, Modelling and Machine Learning BML, Volume 1, 222–226, 2021, Kenitra, Morocco [in English]. https://doi.org/10.5220/0010731400003101.

Krasheninnik, I. V., & Osadchyi, V. V. (2020). Capabilities of the Smart Sparrow platform for creating adaptive learning materials. Adaptive technologies for learning management ATL-2020: materials of the sixth international conference, 23–25 September 2020., 11–13.

Harati, H., Sujo-Montes, L., Tu, C.-H., Armfield, S., & Yen, C.-J. (2021). Assessment and learning in knowledge spaces (ALEKS) adaptive system impact on students’ perception and self-regulated learning skills. Education Sciences, 11(10), 603. https://doi.org/10.3390/educsci11100603

Fitria, T. N. (2023). Utilizing brainly as a social question-and-answer (q&a) service in english learning materials: Benefits and limitations. Journal of English Language and Culture, 14(1). https://doi.org/10.30813/jelc.v14i1.4163.

Ciesla, R. (2024). Chatbots as villains: The antisocial uses of AI. У The book of chatbots (с. 127–150). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-51004-5_7.

Mohammad, T., Alzubi, A. A. F., Nazim, M., & Khan, S. I. (2023). EFL paraphrasing skills with QuillBot: Unveiling students enthusiasm and insights. Journal of Pedagogical Research. https://doi.org/10.33902/jpr.202324645

McMahon, D., Hirschfelder, K., Sheridan-Stiefel, K., Henninger, E., & Buchanan, H. (2021). Technology tools for postsecondary education success. TEACHING Exceptional Children, 53(5), 387–389. https://doi.org/10.1177/0040059920985360.

Simamora, B., & Tenrisanna, R. (2023). Technology in training delivery of education management: AI in ELT approach. International Journal of Current Science Research and Review, 06(08). https://doi.org/10.47191/ijcsrr/v6-i8-64.

Tsay, J., Mummert, T. W., Bobroff, N., Braz, A., Westerink, P. H., Hirzel, M., & Heights, Y. (2018). Runway : Machine learning model experiment management tool. https://www.researchgate.net/publication/324415101_Runway_machine_learning_model_experiment_management_tool.

Lopez Kasper, V. I., & Eulerich, M. (2023). Generative artificial intelligence. Zeitschrift Interne Revision, (5). https://doi.org/10.37307/j.1868-7814.2023.05.06.

Ruiz-Rojas, L. I., Acosta-Vargas, P., De-Moreta-Llovet, J., & Gonzalez-Rodriguez, M. (2023). Empowering education with generative artificial intelligence tools: Approach with an instructional design matrix. Sustainability, 15(15), 11524. https://doi.org/10.3390/su151511524.

Xiao-Devins M., Horiuchi M. Visla’s Chief AI Architect explains the journey behind the creation of one of our most impressive AI features - the AI video generator. Visla AI Video Generator: Streamlining Video Creation for All. Visla Blog. Visla’s Chief AI Architect explains the journey behind the creation of one of our most impressive AI features - the AI video generator. https://visla.us/blog/guides/visla-ai-video-generator-streamlining-video-creation-for-all/.

Drozdova, V. V., Rudnitska, . K. V., & Roskvas, I. A. . (2023). Innovative Technologies for Teaching Foreign Languages in the Context of the Growing Influence of Artificial Intelligence Technologies on Educational Processes. Academic visions, (26). DOI: http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.10257489. URL: https://elar.khmnu.edu.ua/items/7c0d7a88-f61b-4685-bab2-fccb4fcbdde6

Adeshola, I., & Adepoju, A. P. (2023). The opportunities and challenges of ChatGPT in education. Interactive Learning Environments, 1–14. https://dx.doi.org/10.1080/10494820.2023.2253858.

Hamzah, Y., Nawir, M., & Quraish, H. (2023). The effect of slidesgo-assisted quantum teaching model on student activity, motivation and learning outcomes. Jurnal pendidikan dan pengajaran guru sekolah dasar (jppguseda), 6(2), 156–161. https://doi.org/10.55215/jppguseda.v6i2.7736.

Pham, Q. N., & Li, M. (2022a). Digital multimodal composing using visme: EFL students’ perspectives. The Asia-Pacific Education Researcher. https://doi.org/10.1007/s40299-022-00687-w.

Bangun, E. (2022). A development of communicative language teaching using edmodo for fostering students’ skills and motivation. E-Structural (English Studies on Translation …, 5(01). https://doi.org/10.33633/es.v5i01.6255.

Jordán, J., & Julián, V. (2021). Teaching game theory and rationality to artificial intelligence master’s students. У 15th international technology, education and development conference. IATED. https://doi.org/10.21125/inted.2021.0792.

Bailey, D., & Lee, A. R. (2020). An Exploratory Study of Grammarly in the Language Learning Context: An Analysis of Test-Based, Textbook-Based and Facebook Corpora. TESOL International Journal, 15(2), 4–27. https://eric.ed.gov/?id=EJ1268470.