Seminaril arutleti, kuidas uurida tehisintellekti mõju õppimisele ja õpetamisele
11. novembril toimus Tallinna Ülikoolis AI Lab on Research of Teaching and Learning kolmas avatud teadusseminar, kus arutleti tehisintellekti (AI) mõju uurimise metodoloogiliste väljakutsete üle hariduses.
Professor Joshua Weidlich (Zürichi Ülikool / Zurich University of Teacher Education) käsitles generatiivse AI võrdlusuuringuid hariduses. Ta tõstatas küsimuse, mida me tegelikult võrdleme, kui uurime õppimist AI-ga ja ilma AI-ta või võrdleme erinevaid AI-funktsionaalsusi ning kuivõrd võimaldavad sellised võrdlused mõista tehnoloogia mõju õppimisele. Weidlich rõhutas, et üksikute AI-tööriistade tõhususe hindamise kõrval on oluline uurida, millistel õppimist toetavatel põhimõtetel lahendused põhinevad, milliseid õppimisprotsesse need mõjutavad ja millistel tingimustel võiksid need õppimist toetada.
/DTI/IMG_4160.jpg)
Kristjan-Julius Laak Tartu Ülikoolist tutvustas TI-Hüppe uuringu metodoloogilisi valikuid, mille eesmärk on mõista AI mõju õpilaste õppimisele. Sealhulgas käsitles ta küsimusi, mis toimub õppimisprotsessi käigus, millised andmed aitavad seda mõista ja milliseid järeldusi saame nende põhjal teha.
Professor Tobias Ley tõi arutellu sotsiotehnilise vaatenurga, rõhutades, et tehnoloogia mõju õppimisele ja õpetamisele ei saa mõista lahus sellest, kuidas õpetajad seda oma töös kasutavad ning kuidas tehnoloogia võimalused sobituvad nende teadmiste, eesmärkide ja igapäevaste praktikatega. Professor Kairit Tammets täiendas seda vaadet TAICo projekti esialgsete tulemustega, tuues esile, miks on AI tulemuslikkuse uurimisel oluline vaadelda lisaks tehnoloogia võimalustele ka seda, kuidas need õpetamispraktikas realiseeruvad ning kuidas AI-lahendused õpetajate tegevuses kasutust leiavad.
Ühises arutelus tõstatas Jaan Aru küsimusi õppijate motivatsiooni ja pingutuse ning õpetaja ja AI rollide kohta õppimise toetamisel. Samuti arutleti selle üle, kui keerulisse olukorda on tehnoloogia kiire areng teadlased pannud. Ühelt poolt on vaja kiiresti vastuseid leida, teisalt ei saa kvaliteetseid uuringuid kiirustades teha.
/DTI/IMG_4159.jpg)
Seminaril jäi kõlama mõte, et mida teadlikumalt mõtestame AI mõju uurimise meetodeid ja uurimisküsimusi, seda paremini suudame eristada tehnoloogia esialgset uudsust selle tegelikust väärtusest õppimisele ja õpetamisele.
Täname kõiki seminaril osalenuid!