21.8 C
Gdańsk
wtorek, 25 czerwca, 2024

Obietnice i wyzwania sztucznej inteligencji dla nauczycieli: systematyczny przegląd badań / Ismail Celik , Muhterem Dindar , Hanni Muukkonen & Sanna Järvelä 

0
738

Abstrakt

Niniejsze badanie zawiera przegląd badań dotyczących wykorzystania przez nauczycieli aplikacji sztucznej inteligencji (AI) i metod uczenia maszynowego do analizy danych nauczycieli. Nasza analiza wykazała, że ​​sztuczna inteligencja oferuje nauczycielom kilka możliwości lepszego planowania (np. poprzez zdefiniowanie potrzeb uczniów i zapoznanie nauczycieli z tymi potrzebami), wdrażania (np. poprzez natychmiastową informację zwrotną i interwencję nauczyciela) oraz oceny (np. poprzez automatyczną punktację esejów). ich nauczania. Odkryliśmy również, że nauczyciele odgrywają różne role w rozwoju technologii sztucznej inteligencji. Role te obejmują działanie jako modele do szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji i udział w rozwoju sztucznej inteligencji poprzez sprawdzanie dokładności zautomatyzowanych systemów oceny sztucznej inteligencji. Nasze ustalenia dodatkowo podkreśliły kilka wyzwań związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji w praktyce pedagogicznej.

Wstęp

Sztuczna inteligencja (AI) przenika nasze codzienne życie na różne sposoby, na przykład za pośrednictwem wyszukiwarek internetowych, aplikacji mobilnych i systemów opieki zdrowotnej (Sánchez-Prieto i in., 2020 ). Szybki rozwój technologii sztucznej inteligencji ma również istotne implikacje dla uczenia się i nauczania. W rzeczywistości oczekuje się, że nauczanie wspierane przez sztuczną inteligencję zmieni edukację (Zawacki-Richter i in., 2019 ). W związku z tym poczyniono znaczne inwestycje, aby zintegrować sztuczną inteligencję z nauczaniem i uczeniem się (Cope i in., 2020). Istotnym wyzwaniem w skutecznej integracji sztucznej inteligencji z nauczaniem i uczeniem się jest jednak zorientowanie na zysk większości obecnych zastosowań sztucznej inteligencji w edukacji. Twórcy sztucznej inteligencji niewiele wiedzą o naukach ścisłych i brakuje im wiedzy pedagogicznej, aby skutecznie wdrażać sztuczną inteligencję w nauczaniu (Luckin i Cukurova, 2019 ). Co więcej, twórcy sztucznej inteligencji często nie biorą pod uwagę oczekiwań użytkowników końcowych sztucznej inteligencji w edukacji, czyli nauczycieli (Cukurova i Luckin, 2018 , Luckin i Cukurova, 2019 ). Nauczyciele są uważani za jednych z najważniejszych interesariuszy w nauczaniu opartym na sztucznej inteligencji (Seufert i in., 2020 ), dlatego należy wziąć pod uwagę ich opinie, doświadczenia i oczekiwania, aby pomyślnie wdrożyć sztuczną inteligencję w szkołach (Holmes i in.,2019 ). W szczególności, aby sztuczna inteligencja miała znaczenie pedagogiczne, należy lepiej zrozumieć zalety, jakie oferuje ona nauczycielom, oraz wyzwania, przed którymi stoją nauczyciele w nauczaniu opartym na sztucznej inteligencji. Jednak niewiele uwagi poświęcono edukacji opartej na sztucznej inteligencji z perspektywy nauczycieli. Ponadto umiejętności nauczycieli w zakresie pedagogicznego wykorzystania sztucznej inteligencji oraz rola nauczycieli w rozwoju sztucznej inteligencji zostały w jakiś sposób zignorowane w literaturze (Langran i in., 2020; Seufert i in., 2020). Aby wypełnić te luki badawcze, niniejsze badanie analizuje obietnice i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją w praktyce nauczania, które zostały ujawnione w badaniach. Ponieważ dziedzina nauczania opartego na sztucznej inteligencji wciąż się rozwija, niniejsze badanie może przyczynić się do rozwoju kompleksowych systemów nauczania opartych na sztucznej inteligencji, które umożliwiają nauczycielom udział w procesie projektowania.

Edukacyjne wykorzystanie sztucznej inteligencji

W ciągu ostatnich kilku dekad pojawiło się kilka fal pojawiających się technologii edukacyjnych, a teraz pojawiła się sztuczna inteligencja (AI; ​​Bonk i Wiley, 2020 ). Termin sztuczna inteligencja został po raz pierwszy wspomniany w 1956 roku przez Johna McCarthy’ego (Russel & Norvig, 2010 ). Baker i Smith ( 2019 ) zwrócili uwagę, że sztuczna inteligencja nie odnosi się do jednej technologii, ale jest definiowana jako „komputery [które] wykonują zadania poznawcze, zwykle związane z ludzkimi umysłami, w szczególności uczenie się i rozwiązywanie problemów” (s. 10). AI to ogólny termin odnoszący się do różnych metod analitycznych. Metody te można sklasyfikować jako uczenie maszynowe, sieci neuronowe i uczenie głębokie (Aggarwal, 2018). Uczenie maszynowe definiuje się jako zdolność algorytmu komputerowego do uczenia się na podstawie danych do podejmowania decyzji bez programowania (Popenici i Kerr, 2017 ). Chociaż istnieje wiele modeli uczenia maszynowego, dwa najczęściej używane modele to modele uczenia nadzorowanego i nienadzorowanego (Alloghani i in., 2020 ). Nadzorowane algorytmy uczenia maszynowego budują model na podstawie przykładowych danych (lub danych treningowych), podczas gdy algorytmy nienadzorowanego uczenia maszynowego są tworzone z danych nieoznakowanych (Alenezi i Faisal, 2020 ) . Innymi słowy, nienadzorowany model działa samodzielnie, badając wzorce, które wcześniej były niewykrywane przez ludzi.
Sztuczna inteligencja jest wykorzystywana w edukacji na różne sposoby. Na przykład sztuczna inteligencja jest zintegrowana z kilkoma technologiami instruktażowymi, takimi jak chatboty (Clark, 2020 ), inteligentne korepetycje i zautomatyzowane systemy oceniania (Heffernan i Heffernan, 2014 ). Te systemy oparte na sztucznej inteligencji oferują kilka możliwości wszystkim zainteresowanym stronom w całym procesie uczenia się i instruktażu (Chen i in., 2020 ). Poprzednie badania przeprowadzone na temat edukacyjnego wykorzystania sztucznej inteligencji wykazały wsparcie AI dla współpracy uczniów i personalizacji doświadczeń edukacyjnych (Luckin i in., 2016 ), planowania działań edukacyjnych i adaptacyjnej informacji zwrotnej na temat procesów uczenia się (Koedinger i in., 2012), zmniejszenie obciążenia nauczycieli pracą w zakresie wspólnego tworzenia wiedzy (Roll i Wylie, 2016 ), przewidywanie prawdopodobieństwa przerwania nauki lub przyjęcia do szkoły przez uczniów (Popenici i Kerr, 2017 ), profilowanie pochodzenia uczniów (Cohen i in., 2017 ), monitorowanie postępów uczniów (Gaudioso i in., 2012 ; Swiecki i in., 2019 ) oraz ocenianie sumatywne, takie jak automatyczna punktacja esejów (Okada i in., 2019 ; Vij i in., 2020 ; Yuan i in., 2020). Pomimo tych możliwości wykorzystanie sztucznej inteligencji w celach edukacyjnych pozostaje w tyle za oczekiwaniami, w przeciwieństwie do innych sektorów (np. finansów i zdrowia). Aby osiągnąć pomyślne wdrożenie sztucznej inteligencji w edukacji, różne zainteresowane strony, w szczególności nauczyciele, powinni uczestniczyć w tworzeniu, rozwijaniu i integracji sztucznej inteligencji (Langran i in., 2020 ; Qin i in., 2020 ).

Role nauczycieli w edukacji opartej na sztucznej inteligencji

Ewolucja edukacji w kierunku edukacji cyfrowej nie oznacza, że ​​w przyszłości ludzie będą potrzebować mniej nauczycieli (Dillenbourg, 2016 ). Zamiast spekulować, czy sztuczna inteligencja zastąpi nauczycieli, bardziej rozsądne jest zrozumienie korzyści, jakie sztuczna inteligencja oferuje nauczycielom oraz tego, w jaki sposób te zalety mogą zmienić role nauczycieli w klasie (Hrastinski i in., 2019 ) . Salomon ( 1996 ) wykazał to na wczesnych etapach rozwoju technologii edukacyjnych, wskazując na potrzebę rozważenia, w jaki sposób uczenie się odbywa się za pośrednictwem komputerów iz komputerami. Jeśli chodzi o AI, Holstein i in. ( 2019 ) zasugerowali, że w przyszłości maszyny oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc nauczycielom w wykonywaniu tego, co Dillenbourg ( 2013) podkreślali rolę orkiestratora w procesie uczenia się i nauczania. Jednak aby sztuczna inteligencja mogła naprawdę pomóc nauczycielom w ten sposób, musi najpierw nauczyć się skutecznej orkiestracji uczenia się i nauczania na podstawie danych nauczycieli. Dzieje się tak, ponieważ skuteczne nauczanie zależy od zdolności nauczycieli do wdrażania odpowiednich metod pedagogicznych w ich nauczaniu (Tondeur i in., 2020 ), a ich pedagogicznie znaczące i produktywne incydenty dydaktyczne mogą służyć jako modele dla systemów edukacyjnych opartych na sztucznej inteligencji (Prieto i in. , 2018 ). Oznacza to, że dane zebrane z otoczenia edukacyjnego zorganizowanego przez nauczycieli stanowią podstawę nauczania opartego na sztucznej inteligencji. Na przykład dane mogą pomóc naukowcom zrozumieć, kiedy i jak nauczanie postępuje efektywnie (Luckin i Cukurova,2019 ; Luckin i in., 2016 ). Aby udowodnić, że rola nauczycieli w dostarczaniu danych o cechach efektywnego uczenia się jest kluczowa dla rozwoju algorytmów AI, zbadaliśmy rodzaj danych zbieranych od nauczycieli i role nauczycieli w tworzeniu algorytmów AI.
Aby skutecznie zintegrować edukację opartą na sztucznej inteligencji w szkołach, nauczyciele muszą mieć uprawnienia do wdrażania takiej integracji poprzez wyposażenie ich w wymaganą wiedzę, umiejętności i postawy (Häkkinen i in., 2017; Kirschner, 2015; Seufert i in . , 2020 ) . Jednak umiejętności nauczycieli związane z AI nie zostały jeszcze wystarczająco określone, ponieważ potencjał AI w edukacji nie został jeszcze w pełni wykorzystany (Luckin i in., 2016 ). Aby zbadać wiedzę, umiejętności i postawy nauczycieli związane z AI, należy szczegółowo zbadać ich zaangażowanie w systemy oparte na sztucznej inteligencji w ich środowisku nauczania (Dillenbourg, 2016; Seufert i in . , 2020). Dlatego w tym badaniu dokonaliśmy przeglądu badań empirycznych dotyczących interakcji nauczycieli z systemami opartymi na sztucznej inteligencji i ich udziału w rozwoju systemów edukacyjnych opartych na sztucznej inteligencji. Wierzymy, że nasza synteza badań empirycznych na ten temat przyczyni się do identyfikacji umiejętności nauczania związanych z AI i skutecznego wdrażania edukacji opartej na AI w szkołach przy wsparciu nauczycieli.
W badaniu tym zbadano perspektywę i role nauczycieli w badaniach opartych na sztucznej inteligencji poprzez systematyczny przegląd najnowszych badań na ten temat. Nasze szczegółowe pytania badawcze (RQ) są następujące:
  • RQ1 — Jaki był rozkład w czasie badań dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji przez nauczycieli?
  • RQ2 — Jakie dane zebrano od nauczycieli w badaniach nad edukacją opartą na sztucznej inteligencji?
  • RQ3 — Jaka była rola nauczycieli w badaniach opartych na sztucznej inteligencji?
  • RQ4 — Jakie korzyści sztuczna inteligencja zaoferowała nauczycielom?
  • RQ5 — Z jakimi wyzwaniami musieli mierzyć się nauczyciele, korzystając ze sztucznej inteligencji w edukacji?
  • Pytanie 6 — Jakie metody sztucznej inteligencji zostały wykorzystane w badaniach opartych na sztucznej inteligencji, w których brali udział nauczyciele?
Tabela 1 poniżej zawiera listę tych zapytań ofertowych wraz z odpowiadającymi im uzasadnieniami.
Tabela 1 Tematy i przesłanki pytań badawczych

Od: Obietnice i wyzwania sztucznej inteligencji dla nauczycieli: systematyczny przegląd badań

Tematyka pytań badawczych (RQ) Racjonalne uzasadnienie
Dystrybucja badań (RQ1) Sektor edukacji pozostaje w tyle za innymi sektorami (np. finansami i zdrowiem) pod względem wykorzystania sztucznej inteligencji (AI) (Clark, 2020 ). Aby dokładniej porównać wykorzystanie sztucznej inteligencji w edukacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w innych sektorach, ważne jest zrozumienie trendu badań nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji przez nauczycieli
Dane zebrane od nauczycieli (RQ2) Pedagogicznie znaczące i produktywne momenty nauczania nauczycieli służą jako modele dla edukacyjnych interwencji opartych na sztucznej inteligencji (Luckin i Cukurova, 2019 ). Modalność danych z tych momentów ma kluczowe znaczenie dla szkolenia algorytmów AI
Rola nauczycieli w badaniach opartych na sztucznej inteligencji (RQ3) Aby pomyślnie zintegrować sztuczną inteligencję z edukacją, należy zbadać poglądy, doświadczenia i oczekiwania nauczycieli dotyczące sztucznej inteligencji (Holmes i in., 2019 ). Jednak twórcy sztucznej inteligencji na ogół ignorują oczekiwania nauczycieli (Cukurova i Luckin, 2018 ). Zrozumienie roli nauczycieli w skutecznym wdrażaniu sztucznej inteligencji może dać wgląd w dalsze interwencje i badania oparte na sztucznej inteligencji
Korzyści, jakie sztuczna inteligencja oferuje nauczycielom (RQ4) Uwzględnienie korzyści, jakie sztuczna inteligencja oferuje nauczycielom, oraz wyzwań, przed którymi stoją nauczyciele podczas nauczania opartego na sztucznej inteligencji, może być ważne dla promowania przyjęcia sztucznej inteligencji przez nauczycieli (Holmes i in., 2019 ) . W szczególności potrzeba więcej informacji, aby zrozumieć zalety i wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji przez nauczycieli
Wyzwania, przed którymi stają nauczyciele podczas korzystania ze sztucznej inteligencji (RQ5)
Metody sztucznej inteligencji w badaniach opartych na sztucznej inteligencji z udziałem nauczycieli (RQ6) Ujawnienie powszechnie stosowanego przez nauczycieli podejścia do sztucznej inteligencji może rzucić światło na twórców sztucznej inteligencji, którzy są daleko od nauki o edukacji

Metody

Kryteria wyszukiwania i selekcji rękopisów

W przeglądach badań stosuje się kilka metod wyboru badań, które będą recenzowane. Badania publikowane w ważnych czasopismach z danej dziedziny są wybierane z baz danych, takich jak ProQuest (Heitink i in., 2016 ), Education Resources Information Center (ERIC) oraz Social Science Citation Index (SSCI) (Akçayır & Akçayır, 2017 ; Kucuk i in., 2013 ). Do tego przeglądu wybraliśmy anglojęzyczne badania naukowe dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji przez nauczycieli, które zostały opublikowane w czasopismach z bazy danych Web of Science (WoS) w ciągu ostatnich 20 lat do 14 września 2020 r. Zastosowaliśmy tę metodę, ponieważ znaczniki pól (np. , temat i obszar badań) badań były łatwo dostępne z bazy danych WoS (Luor i in., 2008). Użyliśmy następującego ciągu wyszukiwania: „sztuczna inteligencja”, „uczenie głębokie”, „uczenie ze wzmocnieniem”, „uczenie nadzorowane”, „uczenie bez nadzoru”, „sieć neuronowa”, „SSN”, „przetwarzanie języka naturalnego”, „logika rozmyta” ”, „drzewa decyzyjne”, „zespół”, „bayesowskie”, „grupowanie” i „regularyzacja”. Aby zawęzić wyszukiwanie, użyliśmy słów „nauczyciel”, „kształcenie nauczycieli”, „doskonalenie zawodowe nauczycieli”, „K-12”, „gimnazjum*”, „liceum*”, „szkoła podstawowa*” i „przedszkole*”. ”. Wybraliśmy ciągi wyszukiwania w oparciu o główne koncepcje sztucznej inteligencji w edukacji w poprzednich badaniach i przeglądach literatury (Baran, 2014 ; Zawacki-Richter i in., 2019 ). Rycina  1 przedstawia naszą procedurę wyszukiwania badań.
Ryc. 1
rysunek 1

Schemat wyboru artykułów

Podczas pierwszego wyszukiwania znaleźliśmy 751 badań. Następnie sprawdziliśmy je, aby zobaczyć, czy spełniają nasze kryteria włączenia i wykluczenia. Nasze kryteria włączenia były następujące: (a) badania empiryczne dotyczące sztucznej inteligencji w kształceniu nauczycieli przygotowujących się do pracy i w trakcie pracy oraz wykorzystania sztucznej inteligencji przez czynnych nauczycieli; b) badania nad zastosowaniami i algorytmami sztucznej inteligencji (np. korepetytorzy, zautomatyzowana punktacja, osobisty asystent; drzewa decyzyjne i sztuczne sieci neuronowe) do nauczania lub analizowania danych nauczycieli; oraz (c) badania danych zebranych od czynnych nauczycieli K-12 lub nauczycieli przygotowujących się do pracy. Wyłączyliśmy artykuły redakcyjne, recenzje i badania przeprowadzone na poziomie szkolnictwa wyższego. Po zastosowaniu kryteriów 44 artykuły nadal nadawały się do włączenia do tego badania.

Kodowanie i analiza danych

Odnotowywano rok publikacji artykułów w celu określenia rozkładu badań w czasie (RQ1). W przypadku RQ2 dane zebrane od nauczycieli w poprzednich badaniach opartych na sztucznej inteligencji zostały przypisane następującym kategoriom i numerom kategorii: samoopis (1), wideo (2), wywiad (3), obserwacja (4), informacja zwrotna/dyskurs ( 5), ocenianie (6), śledzenie ruchu gałek ocznych (7), audiowizualne/akcelerometrię (8) i plik dziennika (9). Przeanalizowaliśmy jakościowo treść 44 artykułów, aby określić zalety i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją dla nauczycieli (odpowiednio RQ4 i RQ5) oraz role nauczycieli w nauczaniu opartym na sztucznej inteligencji, jak stwierdzono w badaniach (RQ3). Zakodowaliśmy badania bez wstępnego lub szablonowego schematu kodowania, co niepotrzebnie ograniczyłoby je poprzez dopasowanie ich do z góry ustalonego schematu kodowania (Şimşek & Yıldırım, 2011), ale z otwartym procesem kodowania (Akçayır & Akçayır, 2017 ; Williamson, 2015), który wykonał następujące kroki: (1) Zapoznanie się z całym zestawem artykułów; (2) Wybierz losowo dokument, zastanów się nad jego podstawowym znaczeniem i zapisz swoją myśl na temat tego znaczenia na marginesie dokumentu; (3) Wypisz wszystkie swoje myśli na ten temat, połącz podobne myśli, utwórz trzy kolumny dla kluczowych, unikalnych i resztkowych myśli i umieść każdą myśl w odpowiedniej kolumnie; (4) Zakoduj tekst; (5) Znajdź najbardziej ilustrujące wyrażenia dla swoich myśli i podziel je na kategorie; (6) Zdecyduj się na skrót dla każdej kategorii i uporządkuj te skróty alfabetycznie; (7) Włączyć ostateczne kody i przeprowadzić wstępną analizę; oraz (8) W razie potrzeby przekoduj badania. Aby sklasyfikować metody sztucznej inteligencji (RQ6), wykorzystaliśmy wcześniejsze przeglądy literatury dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji w różnych obszarach, takich jak szkolnictwo wyższe, medycyna i biznes (Borges i in.,2020 ; Contreras & Vehi, 2018 ). Przeprowadziliśmy metodę triangulacji badaczy, aby zapewnić niezawodność procesu kodowania (Denzin, 2017 ). W związku z tym pierwszy autor oddzielnie zakodował artykuły, a następnie udostępnił kody drugiemu autorowi. Negocjowaliśmy różnice zdań, sprawdzając listę kodów i odpowiednie badania, a także zaktualizowaliśmy i zmieniliśmy nazwy niektórych kategorii. Na koniec przekodowaliśmy badania, korzystając z ostatecznej listy kodów.

Wyniki i dyskusja

Dystrybucja badań

  • (RQ1 — Jaki był rozkład w czasie badań dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji przez nauczycieli?)
Nasza analiza wykazała, że ​​pierwsze badanie dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji przez nauczycieli zostało opublikowane w 2004 r. Spośród 44 analizowanych przez nas badań 22 opublikowano w 2018 r. i latach następnych. Prognozuje się, że wykorzystanie edukacyjnych aplikacji AI będzie rosło (Qin i in., 2020 ; Zawacki-Richter i in., 2019 ). Taki wzrost implikuje nasze ustalenie, że po 2017 r. wzrosła liczba publikacji badań dotyczących nauczania opartego na sztucznej inteligencji. Rysunek  2 przedstawia trend badawczy dotyczący sztucznej inteligencji i nauczycieli.
Ryc. 2
Rysunek 2

Liczba opublikowanych artykułów według roku

Wykres  2 wskazuje ponadto, że w ciągu ostatnich czterech lat zintensyfikowano badania nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji przez nauczycieli w edukacji. Oznacza to, że nauczanie oparte na sztucznej inteligencji przez nauczycieli najprawdopodobniej stanie się bardziej powszechne w najbliższej przyszłości. Wspierając to, nasz przegląd literatury na tematy „AI” i „edukacja” wykazał, że badania opublikowane w latach 2015-2019 stanowiły 70% wszystkich badań Web of Science i Google Scholar od 2010 r. (Chen i in., 2020 ) . Dostępność technologii sztucznej inteligencji i firm zajmujących się oprogramowaniem edukacyjnym do tworzenia aplikacji opartych na sztucznej inteligencji szybko rośnie na całym świecie (Renz i Hilbig, 2020 ). W związku z tym wydaje się prawdopodobne, że wykorzystanie sztucznej inteligencji przez nauczycieli w procesie nauczania będzie rosło i będzie prowadzonych więcej badań na ten temat.
Z drugiej strony wciąż jest mniej badań dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji w edukacji niż w innych obszarach, takich jak medycyna i biznes (Borges i in., 2020 ; Luckin i Cukurova, 2019 ). Rynek technologii edukacyjnych (EdTech) rośnie znacznie wolniej niż inne rynki pod względem dynamiki transformacji cyfrowej. Jedną z przyczyn takiego stanu rzeczy jest opór decydentów, takich jak pedagodzy, nauczyciele i wydawcy tradycyjnych podręczników, wobec wykorzystania AI (EdTechXGlobal Report, 2016 ). Biorąc pod uwagę ten opór, można argumentować, że potrzebne są dalsze badania nad sztuczną inteligencją, aby pokazać pedagogiczne zastosowania sztucznej inteligencji w procesach instruktażowych i przyspieszyć wdrażanie technologii sztucznej inteligencji w edukacji.

Typy danych zebranych od nauczycieli

  • (RQ2 — Jakie dane zebrano od nauczycieli w badaniach nad edukacją opartą na sztucznej inteligencji?)
Dane zgłaszane przez samych siebie były najczęstszymi danymi zbieranymi od nauczycieli w badaniach edukacyjnych opartych na sztucznej inteligencji. Naukowcy zebrali dane zgłaszane przez samych siebie, aby przewidzieć zmienne związane z nauczycielami, takie jak zaangażowanie, wyniki i jakość nauczania. W badaniach tych zastosowano algorytmy uczenia maszynowego zamiast konwencjonalnej analizy regresji w celu ujawnienia nieliniowych zależności między zmiennymi praktyki pedagogicznej. Na przykład Wang i in. ( 2020 ) zebrali dane od 165 nauczycieli małych dzieci, aby lepiej zrozumieć wskaźniki jakości interakcji nauczyciel-dziecko. Podobnie w Yoo i Rho ( 2020), zadowolenie z pracy nauczycieli zgłaszane przez samych nauczycieli było przewidywane za pomocą techniki uczenia maszynowego. W niektórych badaniach nad sztuczną inteligencją do szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji wykorzystywano oceny nauczycieli z zadań uczniów lub esejów. Na przykład Yuan i in. ( 2020 ), opracowując zautomatyzowane podejście do oceniania, potrzebowali ocen ekspertów-nauczycieli, aby zweryfikować ich system punktacji oparty na sztucznej inteligencji. Godnym uwagi wnioskiem z naszego przeglądu jest to, że oceny zgłaszane przez samych siebie stanowiły prawie 44% wszystkich danych uzyskanych od nauczycieli (ryc.  3 ).
Ryc. 3
rysunek 3

Typy danych

W 11 badaniach, które przeanalizowaliśmy, nauczyciele dostarczali więcej niż jeden rodzaj danych. Dane zbierano głównie w trakcie lub po instruktażu nauczycieli. Wyniki naszego przeglądu podkreślają kluczową rolę nauczycieli w procesie nauczania (np. Huang i in., 2010 ; Lu, 2019 ; McCarthy i in., 2016 ; Pelham i in., 2020 ). Na przykład Schwarz i in. ( 2018) zaprezentowali środowisko uczenia się online, które wykorzystuje uczenie maszynowe do informowania nauczycieli o krytycznych momentach uczniów we wspólnym uczeniu się poprzez wysyłanie nauczycielom ostrzeżeń. W swoich badaniach obserwowali, jak nauczyciel prowadził kilka grup w różnych momentach w klasie matematycznej. Oprócz obserwacji zebrali dane z wywiadów z nauczycielami na temat skuteczności środowiska online. Nasz przegląd wskazuje, że istnieje znaczna luka w gromadzeniu danych fizjologicznych w badaniach AI z nauczycielami. Tylko w jednym z analizowanych przez nas badań zebrano dane fizjologiczne, tj. dane dotyczące śledzenia ruchu gałek ocznych oraz dane audiowizualne/akcelerometryczne z czujników noszonych przez nauczycieli (Prieto i in., 2018). W rzeczywistości dane fizjologiczne można uznać za istotne i przydatne do dostarczania zorientowanych na proces, obiektywnych wskaźników dotyczących krytycznych momentów, które mają wpływ na jakość nauczania lub uczenia się w działalności edukacyjnej (Järvelä i in., 2021 ) .
Role nauczycieli w badaniach opartych na sztucznej inteligencji
  • (RQ3 — Jaka była rola nauczycieli w badaniach opartych na sztucznej inteligencji?)
Nasze ustalenia z naszej analizy otwartego kodowania wskazują, że nauczyciele mają siedem ról w badaniach nad sztuczną inteligencją. Te role i ich opisy przedstawiono w tabeli 2 . Jak widać z tabeli, nauczyciele uczestniczyli w badaniach nad sztuczną inteligencją jako modele do szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji. Ta rola okazała się najczęstszą rolą nauczycieli w nauczaniu opartym na sztucznej inteligencji ( f  = 18). To odkrycie podkreśla kluczową rolę nauczycieli w rozwoju systemów edukacji opartych na sztucznej inteligencji. Na przykład Kelly i in. ( 2018) przeprowadziło badanie mające na celu wyszkolenie algorytmów sztucznej inteligencji w celu automatycznego wykrywania autentycznych pytań nauczycieli w rzeczywistych klasach. Podczas szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji skuteczne autentyczne pytania nauczycieli zostały wprowadzone do systemu sztucznej inteligencji jako funkcje. Po szkoleniu AI naukowcy przetestowali sztuczną inteligencję w innej klasie i stwierdzili, że sztuczna inteligencja z powodzeniem identyfikowała autentyczne pytania.
Tabela 2 Role nauczycieli w edukacyjnych badaniach nad sztuczną inteligencją

Od: Obietnice i wyzwania sztucznej inteligencji dla nauczycieli: systematyczny przegląd badań

Rola nauczycieli Opis F Przykładowe badania
Bycie modelem do szkolenia AI Nauczyciele działali jako źródła danych z efektywnego procesu lub momentu nauczania 18 Su i in. ( 2014 ); Kelly i in. ( 2018 )
Zasilanie systemów AI danymi o ich rozwoju zawodowym Nauczyciele uczestniczyli w badaniach mających na celu dokładniejsze przewidywanie zmiennych związanych z nauczycielami (np. jakość nauczania oraz wyniki i zaangażowanie nauczycieli) 9 Alzahraniego i in. ( 2020 ); Yoo i Rho ( 2020 )
Karmienie algorytmów AI informacjami i zachowaniami uczniów Nauczyciele przekazali informacje o cechach uczniów do wdrożenia (lub interwencji) AI 8 Bonneton-Botté i in. ( 2020 ); Nikiforosa i in. ( 2020 )
Sprawdzanie poprawności ocen Nauczyciele oceniali zadania i eseje, aby przetestować dokładność algorytmów oceniania AI 5 Yuan i in. ( 2020 )
Ustalenie kryteriów oceny Nauczyciele określili kryteria oceny opartej na sztucznej inteligencji 4 Huang i in. ( 2010 )
Zapewnienie wskazówek pedagogicznych w zakresie doboru materiałów Nauczyciele udzielili wskazówek pedagogicznych w zakresie doboru materiałów do wdrożenia opartego na sztucznej inteligencji (interwencji) 3 Dalvean i Enkhbayar ( 2018 ); Fitzgeralda i in. ( 2015 )
Udzielanie informacji zwrotnej w kwestiach technicznych Nauczyciele przekazywali informacje zwrotne i wyrażali swoje opinie na temat kwestii technicznych (np. projektowania lub użyteczności sztucznej inteligencji) w edukacji opartej na sztucznej inteligencji 1 Burstein i in. ( 2004 )
Inną rolą nauczycieli w badaniach nad sztuczną inteligencją było dostarczanie dużych zbiorów danych do systemów sztucznej inteligencji, aby umożliwić im prognozowanie rozwoju zawodowego nauczycieli. W tym nurcie badań nauczyciele głównie dostarczali dane do systemów sztucznej inteligencji w celu przewidywania przez te ostatnie różnych zmiennych rozwoju zawodowego nauczycieli, takich jak ich satysfakcja z pracy, wyniki i zaangażowanie. Na przykład w jednym badaniu 10 642 nauczycieli odpowiedziało na ankietę (Buddhtha i in., 2019 ). Następnie za pomocą sztucznej inteligencji wyznaczono predyktory zaangażowania nauczycieli. Podobnie jak w innych obszarach, duże zbiory danych odegrały ważną rolę w edukacji, a nauczycieli uważa się za jedno z najważniejszych źródeł dużych zbiorów danych (Ruiz-Palmero i in., 2020)). Nasze ustalenia sugerują, że sztuczna inteligencja może skutecznie informować nauczycieli o ich rozwoju zawodowym.
Badanie to wykazało również, że nauczyciele zaangażowani w badania nad sztuczną inteligencją dostarczyli informacji wejściowych na temat cech uczniów na potrzeby wdrożenia opartego na sztucznej inteligencji. Na przykład Nikiforos i in. ( 2020 ) badali automatyczne wykrywanie agresywnych zachowań uczniów w wirtualnej społeczności uczącej się. System sztucznej inteligencji wykorzystał obserwacje nauczycieli dotyczące cech behawioralnych uczniów, aby przewidzieć uczniów, którzy są bardziej skłonni do nękania innych w społeczności internetowej. Nasz przegląd ujawnił ponadto, że nauczyciele przyjęli rolę oceniania zadań i esejów, aby przetestować dokładność algorytmów sztucznej inteligencji w ocenianiu wyników uczniów. W takich badaniach wskaźnik dokładności oceny opartej na sztucznej inteligencji został określony za pomocą ocen doświadczonych nauczycieli (Bonneton-Botté i in., 2020; Gaudioso i in., 2012 ; McCarthy i in., 2016 ; Yuan i in., 2020 ).
W niektórych badaniach edukacyjnych opartych na sztucznej inteligencji nauczyciele określali kryteria niektórych elementów systemów i ocen opartych na sztucznej inteligencji. Na przykład Huang i in. ( 2010 ) zbadali wpływ narzędzia wspomagającego naukę ICT Literacy . Narzędzie wykorzystywało uczenie maszynowe. W swoim badaniu doświadczeni nauczyciele kierowali systemem sztucznej inteligencji, definiując kryteria skutecznej i terminowej informacji zwrotnej. W niektórych badaniach nauczyciele zapewniali również wskazówki pedagogiczne dotyczące wyboru materiałów do wdrożenia opartego na sztucznej inteligencji. Na przykład Fitzgerald i in. ( 2015) wykorzystali sztuczną inteligencję do prezentacji treści edukacyjnych o różnym stopniu złożoności tekstowej uczniom klas pierwszych. Podjęli próbę zbadania cech złożoności tekstu na wczesnym etapie. Złożoność tekstu w systemie AI została określona na podstawie wskazówek pedagogicznych nauczycieli. Ponadto nauczyciele komentowali użyteczność i projektowanie technologii opartych na sztucznej inteligencji (Burstein i in., 2004 ). Wreszcie, nasze wyniki ujawniły zauważalną nieobecność nauczycieli przygotowujących się do pracy jako uczestników badań nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Oznacza to, że nie było badań, w których nauczyciele przygotowujący się do pracy aktywnie uczestniczyli lub wchodzili w interakcje z technologiami AI.

Zalety AI dla nauczycieli

  • (RQ4 — Jakie korzyści sztuczna inteligencja zaoferowała nauczycielom?)
W naszym przeglądzie wybranych badań empirycznych dotyczących wykorzystania AI przez nauczycieli znaleźliśmy kilka zalet sztucznej inteligencji. Otwarte kodowanie ujawniło trzy kategorie zalet AI: planowanie, wdrażanie i ocena (patrz Tabela 3 ).
Tabela 3 Zalety wykorzystania AI dla nauczycieli

Od: Obietnice i wyzwania sztucznej inteligencji dla nauczycieli: systematyczny przegląd badań

Kategorie indukcyjne Zalety AI

podkategorie

Opis F Przykładowe badania
Planowanie Udzielanie informacji o pochodzeniu uczniów Nauczyciele mogą uzyskiwać informacje z systemu AI o pochodzeniu swoich uczniów 4 Pelham i in. ( 2020 )
Podejmowanie decyzji dotyczących treści nauczania Nauczyciele mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do decydowania o przydatności treści nauczania do umiejętności i potrzeb uczniów 2 Fitzgeralda i in. ( 2015 )
Planowanie działań Sztuczna inteligencja może być pomocna dla nauczycieli podczas planowania zajęć kursowych 1 Dalvean i Enkhbayar ( 2018 )
Realizacja Terminowe monitorowanie Nauczyciele mogą monitorować swoich uczniów za pomocą sztucznej inteligencji 12 Świecki i in. ( 2019 )
Zmniejszenie obciążenia nauczycieli Sztuczna inteligencja może odciążyć nauczycieli 8 Vij i in. ( 2020 )
Udzielanie natychmiastowej informacji zwrotnej Sztuczna inteligencja umożliwia nauczycielom przekazywanie natychmiastowych informacji zwrotnych 7 Huang i in. ( 2011 )
Wybór/dostosowanie optymalnej aktywności edukacyjnej w oparciu o informacje zwrotne AI Sztuczna inteligencja może pomóc nauczycielom zdecydować, które ćwiczenia są najbardziej odpowiednie dla ich uczniów, w oparciu o cechy ich uczniów 5 Bonneton-Botté i in. ( 2020 )
Ułatwienie szybkiej interwencji Sztuczna inteligencja może ułatwić nauczycielom szybką interwencję w celu lepszego uczenia się 4 Schwarza i in. ( 2018 )
Śledzenie postępów uczniów Nauczyciele mogą śledzić postępy uczniów za pomocą sztucznej inteligencji 4 Farhan i in. ( 2018 )
Uatrakcyjnienie procesu nauczania Korzystanie z aplikacji opartych na sztucznej inteligencji lub nauczanie oparte na sztucznej inteligencji sprawia, że ​​nauczanie jest bardziej interesujące dla nauczycieli 2 Lu ( 2019 )
Zwiększenie interakcji Sztuczna inteligencja ma potencjał promowania interakcji nauczyciel-uczeń 1 Jagnięcina i Premo ( 2015 )
Ocena Lepsze przewidywanie/ocena wyników/wyników pracy nauczyciela Sztuczna inteligencja (algorytmy uczenia maszynowego) może dokładniej ujawnić ważne spostrzeżenia dotyczące rozwoju nauczycieli niż regresja liniowa 14 Kelly i in. ( 2018 )
Zautomatyzowana ocena i ewaluacja Sztuczna inteligencja pomaga nauczycielom zautomatyzować egzaminy, ocenianie esejów i podejmowanie decyzji 7 Kersting i in. ( 2014 )
Przekazywanie informacji zwrotnej na temat skuteczności praktyki pedagogicznej Sztuczna inteligencja może pokazać nauczycielom, jak skutecznie uczą 5 Prieto i in. ( 2018 )
Pomoc w podejmowaniu decyzji klinicznych Sztuczna inteligencja może pozwolić nauczycielom wspierać decyzje kliniczne (np. dotyczące zaburzeń ze spektrum autyzmu) 2 Cohen i in. ( 2017 )

Planowanie

Zalety sztucznej inteligencji związane z planowaniem polegały na otrzymywaniu informacji o pochodzeniu uczniów i pomaganiu nauczycielom w podejmowaniu decyzji dotyczących treści nauczania podczas planowania lekcji. W badaniu system sztucznej inteligencji dostarczył nauczycielom podstawowych informacji na temat czynników ryzyka popełniania przestępstw przez uczniów, takich jak agresja (Pelham i in., 2020 ). Jeśli chodzi o pomoc nauczyciela w planowaniu treści nauczania, Dalvean i Enkhbayar ( 2018 ) wykorzystali uczenie maszynowe do klasyfikacji czytelności angielskich tekstów beletrystycznych. Wyniki ich badań sugerują, że klasyfikacja może pomóc nauczycielom języka angielskiego w planowaniu treści kursu z uwzględnieniem cech czytelności (Tabela 4 ).
Tabela 4 Wyzwania związane z wykorzystaniem AI przez nauczycieli

Od: Obietnice i wyzwania sztucznej inteligencji dla nauczycieli: systematyczny przegląd badań

Wyzwanie w użyciu AI Opis F Przykładowe badania
Ograniczona niezawodność algorytmów AI Algorytmy sztucznej inteligencji nie są wystarczająco niezawodne, aby dostarczać przydatnych informacji nauczycielom 6 Schwarza i in. ( 2018 )
Ograniczone możliwości techniczne AI Sztuczna inteligencja może nie być w stanie przetwarzać określonych funkcji (np. grafiki lub obrazów i tekstu) 3 Ma i in. ( 2020 )
Ograniczona infrastruktura techniczna w szkołach dla AI Infrastruktura techniczna w szkołach jest ograniczona do nauczania opartego na sztucznej inteligencji 2 Ozdemir i Tekin ( 2016 )
Niemożność zastosowania systemu AI do wielu ustawień System sztucznej inteligencji nie może działać w wielu ustawieniach uczenia się 2 Nikiforosa i in. ( 2020 )
Nieefektywność sztucznej inteligencji do oceny i ewaluacji Sztuczna inteligencja nie może właściwie ocenić struktury tekstu oraz logiki i spójności treści 2 Lu ( 2019 )
Brak wiedzy technologicznej nauczycieli na temat wykorzystania AI Nauczyciele mogą nie mieć wiedzy technologicznej potrzebnej do nauczania opartego na sztucznej inteligencji 1 Chiu i Chai ( 2020 )
Brak zainteresowania nauczycieli AI Nauczyciele mogą postrzegać sztuczną inteligencję jako nieciekawą i nieprzyjemną w nauczaniu 1 McCarthy i in. ( 2016 )
Powolne sprzężenie zwrotne AI Odpowiedź AI może potrwać dłużej niż oczekiwano 1 McCarthy i in. ( 2016 )
Ograniczone adaptacyjne sprzężenie zwrotne AI Sztuczna inteligencja może nie zapewniać kompleksowych, adaptacyjnych i spersonalizowanych informacji zwrotnych 1 Burstein i in. ( 2004 )

 

Realizacja

Według naszego przeglądu (patrz tabela 3 ) najbardziej znaczącą zaletą sztucznej inteligencji jest terminowe monitorowanie procesów uczenia się ( f  =  12 ). Na przykład Su i in. ( 2014 ) opracowali oparty na czujnikach system wykrywania koncentracji uczenia się, wykorzystujący sztuczną inteligencję w środowisku klasowym. System pozwalał nauczycielom monitorować stopień koncentracji uczniów na zajęciach lekcyjnych. Takie monitorowanie oparte na sztucznej inteligencji może pomóc nauczycielom w przekazywaniu natychmiastowych informacji zwrotnych (Burstein i in., 2004 ; Huang i in., 2010 , 2011 ) i szybkim przeprowadzaniu niezbędnych interwencji (Nikiforos i in., 2020 ; Schwarz i in., 2018 ).). Na przykład nauczyciele byli w stanie odkryć krytyczne momenty w uczeniu się grupowym i zapewnić interwencje adaptacyjne dla wszystkich grup (Schwarz i in., 2018 ). W związku z tym systemy sztucznej inteligencji mogą zmniejszyć obciążenie dydaktyczne nauczycieli, przekazując im informacje zwrotne i pomagając im w planowaniu interwencji i monitorowaniu uczniów. W kilku badaniach szczególnie podkreślono ten wkład w pracę nauczycieli (Lu, 2019 ; Ma i in., 2020 ). Dlatego zakładamy, że zmniejszenie obciążenia dydaktycznego może być kolejną istotną zaletą systemów AI w edukacji. Na przykład badacze stwierdzili, że nauczyciele skorzystali z systemu rekomendacji nauczycieli rówieśniczych opartego na sztucznej inteligencji i zaoszczędzili czas na inne działania (Ma i in., 2020 ).
Nasze odkrycia ujawniły ponadto, że sztuczna inteligencja może umożliwić nauczycielom wybór lub dostosowanie optymalnej aktywności edukacyjnej w oparciu o informacje zwrotne od sztucznej inteligencji. Na przykład w Bonneton-Botté i in. ( 2020 ) nauczyciele postanowili wdrożyć ćwiczenia takie jak pisanie liter i cyfr dla uczniów z niskim poziomem grafomotorycznym na podstawie informacji zwrotnych, które otrzymali od AI. Według naszej syntezy, sztuczna inteligencja może również uatrakcyjnić proces nauczania dla nauczycieli. Nauczyciele zgłosili, że korepetytorzy AI zapewnili im przyjemne doświadczenia w nauczaniu, przełamując monotonię w klasie (McCarthy i in., 2016 ). Odkryliśmy również, że algorytmy sztucznej inteligencji mogą zwiększyć możliwości interakcji nauczyciel-uczeń poprzez przechwytywanie i analizowanie danych z produktywnych momentów (Lamb i Premo, 2015) i śledzenie postępów uczniów (Farhan i in., 2018 ).

Ocena

Według naszej recenzji sztuczna inteligencja pomaga nauczycielom w automatyzacji egzaminów i ocenianiu esejów oraz w podejmowaniu decyzji dotyczących wyników uczniów. Stwierdzono, że zautomatyzowany system punktacji esejów może nie tylko znacznie zwiększyć skuteczność punktacji esejów, ale także sprawić, że punktacja będzie bardziej obiektywna (Yuan i in., 2020 ). Dlatego naukowcy są zainteresowani wykorzystaniem afordancji sztucznej inteligencji do badania zautomatyzowanych systemów. Ważną użytecznością aplikacji opartych na sztucznej inteligencji w kontekście oceniania jest wykrywanie plagiatu w esejach uczniów (Dawson i in., 2020 ). Kilka istniejących systemów opartych na sztucznej inteligencji (np. Turnitin) umożliwia nauczycielom sprawdzanie autentyczności esejów przesłanych przez studentów na kursach podyplomowych (Alharbi i Al-Hoorie, 2020)). Można to uznać za ważną użyteczność sztucznej inteligencji w ocenianiu uczniów. Zakodowaliśmy siedem badań na korzyść automatyzacji egzaminów i punktacji esejów. Sześć z tych badań dotyczyło punktacji wyników związanych z uczniami (Annabestani i in., 2020 ; Huang i in., 2010 ; Tepperman i in., 2010 ; Yuan i in., 2020 ; Vij i in., 2020 ; Yang, 2012 ), a w jednym badaniu wykorzystano systemy oparte na sztucznej inteligencji do oceny otwartych odpowiedzi nauczycieli w celu oceny użytecznej wiedzy na temat nauczania matematyki (Kersting i in., 2014). Sugerujemy przeprowadzenie większej liczby badań dotyczących automatycznej punktacji zmiennych związanych z nauczycielami, takich jak wiedza technologiczna i pedagogiczna. Biorąc pod uwagę, że klasowa analiza wideo (CVA) umożliwia punktację i ocenę wiedzy nauczyciela (Kersting i in., 2014 ), CVA może być stosowana zarówno w doskonaleniu zawodowym, jak i w kształceniu przyszłych nauczycieli, szczególnie w zakresie metod mikronauczania. Na przykład metody przetwarzania języka naturalnego (Bywater i in., 2019 ) mogą wykorzystywać istniejące schematy punktacji CVA do wykrywania wzorców komunikacji werbalnej nauczycieli w przekazywaniu treści instruktażowych uczniom. Ponadto metody widzenia maszynowego (Ozdemir i Tekin, 2016) można zastosować do nagrań wideo nauczycieli, aby obserwować wzorce w ich postawie ciała. Takie metody mogą dostarczyć początkującym nauczycielom cennych informacji zwrotnych na temat rozwijania ich umiejętności pedagogicznych.
Sztuczna inteligencja może również pomóc nauczycielom w przekazywaniu informacji zwrotnych na temat skuteczności ich praktyki dydaktycznej (Farhan i in., 2018 ; Lamb i Premo, 2015 ). Pedagogicznie znaczące aspekty nauczania nauczycieli mogą być modelowane automatycznie przy użyciu wielu źródeł danych i sztucznej inteligencji (Dillenbourg, 2016 ; Prieto i in., 2018 ). Dzięki tym modelom nauczyciele mogą udoskonalić swoje praktyki dydaktyczne. Poza tym efektywne pedagogicznie modele mogą trenować algorytmy sztucznej inteligencji, aby uczynić je bardziej wyrafinowanymi.
Zastosowano również technologie sztucznej inteligencji, aby lepiej przewidywać lub oceniać wydajność lub wyniki nauczycieli. Badacze przewidzieli wyniki rozwoju zawodowego nauczycieli przygotowujących się do pracy lub już pracujących, takie jak osiągnięcia w kursach, przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego, które są korzystne w ujawnianiu złożonych i nieliniowych relacji. Podczas gdy w siedmiu badaniach zebrano dane od czynnych nauczycieli, w dwóch badaniach uzyskano dane od nauczycieli przed rozpoczęciem pracy (Akgün i Demir, 2018 ; Demir, 2015 ).
Ponadto Cohen i in. ( 2017 ) przeprowadzili badanie na próbie z zaburzeniami ze spektrum autyzmu i innej próbie bez. Wyniki ujawniły, że narzędzie uczenia maszynowego może dostarczyć dokładnych i pouczających danych do diagnozowania zaburzeń ze spektrum autyzmu. W badaniu Cohena i wsp. nauczyciele komentowali trafność narzędzia.
Rycina  4 ilustruje rolę nauczycieli w badaniach nad sztuczną inteligencją oraz korzyści płynące ze sztucznej inteligencji dla nauczycieli. Daje nam to pomysły na oczekiwania nauczycieli dotyczące AI i możliwości AI dla nauczycieli.
Ryc. 4
rysunek 4

Zalety sztucznej inteligencji i roli nauczyciela w badaniach nad sztuczną inteligencją

Wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji przez nauczycieli

  • (RQ5 — Jakie wyzwania napotykali nauczyciele podczas korzystania ze sztucznej inteligencji w edukacji?)
Wyzwania związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji przez nauczycieli podsumowano w Tabeli 3 . Jednym z najczęściej obserwowanych wyzwań są ograniczone możliwości techniczne sztucznej inteligencji. Na przykład sztuczna inteligencja może nie być wydajna w przypadku oceniania grafiki lub rysunków i tekstu. Fitzgeralda i in. ( 2015 ) poinformowali, że system oparty na sztucznej inteligencji nie potrafił ocenić złożoności tekstów, gdy zawierały one obrazy. Ograniczona niezawodność algorytmu sztucznej inteligencji okazała się kolejnym poważnym wyzwaniem. Dlatego technologie automatycznej oceny pisania, które wykorzystują algorytmy sztucznej inteligencji, muszą zostać ulepszone, aby zapewnić nauczycielom wiarygodne oceny (Qian i in., 2020)). Nieefektywność systemów sztucznej inteligencji w ocenie i ewaluacji jest związana bardziej z trafnością niż z niezawodnością. Punktacja oparta na sztucznej inteligencji może czasami niewłaściwie oceniać wydajność (Lu, 2019 ). Nasz przegląd wykazał ponadto, że systemy sztucznej inteligencji mogą być zbyt zależne od kontekstu, przez co korzystanie z nich w różnych środowiskach edukacyjnych może być trudne. Na przykład algorytm sztucznej inteligencji zaprojektowany do wykrywania określonych zachowań w określonym środowisku uczenia się online nie może działać w różnych językach (Nikiforos i in., 2020 ). Innymi słowy, to ograniczenie może wynikać z różnic kulturowych.
Brak wiedzy technologicznej nauczycieli (Chiu i Chai, 2020 ) oraz brak infrastruktury technicznej w szkołach (McCarthy i in., 2016 ) to dwa kolejne wyzwania związane z integracją sztucznej inteligencji w edukacji. Zgłaszano również, że informacje zwrotne oparte na sztucznej inteligencji są czasami powolne. Może to prowadzić do nudy nauczycieli w korzystaniu z AI (McCarthy i in., 2016 ). Chociaż adaptacyjne i spersonalizowane informacje zwrotne są ważne dla nauczycieli, aby zmniejszyć obciążenie pracą, systemy sztucznej inteligencji nie zawsze są w stanie zapewnić różnego rodzaju informacje zwrotne w zależności od potrzeb uczniów (Burstein i in., 2004 ) . Dlatego obecnie systemy sztucznej inteligencji nie spełniają potrzeb nauczycieli w zakresie skutecznej informacji zwrotnej (ryc.  5 ).
Ryc. 5
rysunek 5

Metody AI w recenzowanych badaniach

Metody sztucznej inteligencji w badaniach

  • (RQ6 — Jakie metody sztucznej inteligencji zostały wykorzystane w badaniach opartych na sztucznej inteligencji, w których brali udział nauczyciele?)
Zakodowaliśmy metody sztucznej inteligencji w badaniach, po wcześniejszych przeglądach (Borges i in., 2020 ; Contreras i Vehi, 2018 ; Saa i in., 2019 ). Sztuczne sieci neuronowe (SSN) okazały się być najczęściej stosowaną ( f  =  16 ) metodą AI w badaniach pedagogicznych z udziałem nauczycieli. SSN to metoda uczenia maszynowego, która jest szeroko stosowana w biznesie, ekonomii, inżynierii i szkolnictwie wyższym (Musso i in., 2013 ). Według naszego przeglądu, ANN przetwarza również wspólne dane pochodzące od nauczycieli. Na przykład Alzahrani i jego współpracownicy (Alzahrani i in., 2020) zbadali związek między komfortem cieplnym a wydajnością pracy nauczyciela. Za pomocą analizy SSN przeanalizowali dane związane z produktywnością nauczycieli i temperaturą w klasie. Drzewa decyzyjne, kolejny algorytm uczenia maszynowego, były często wykorzystywane w naszych recenzowanych badaniach. Na przykład Gaudioso i in. ( 2012 ) wykorzystali algorytmy drzewa decyzyjnego na danych, aby pomóc nauczycielom w wykrywaniu momentów, w których uczniowie mieli problemy w adaptacyjnym systemie edukacyjnym. Podobnie jak w przypadku naszych ustaleń, przegląd metod przewidywania uczenia maszynowego dla wyników akademickich studentów uniwersytetów wykazał, że algorytm drzewa decyzyjnego był najczęściej stosowany (Saa i in., 2019 ) .
W naszym przeglądzie zbadaliśmy również dziedziny nauczania nauczycieli oparte na sztucznej inteligencji. Badania z nauczycielami z różnych dziedzin stanowiły 16% wszystkich badań (zob. ryc.  6 ). Badania te miały na ogół większą liczebność próby niż badania z udziałem nauczycieli z jednej dziedziny (np. Buddhtha i in., 2019). Szkolnictwo podstawowe i język angielski okazały się domenami, w których nauczyciele najczęściej wykorzystują sztuczną inteligencję. Na kursach języka angielskiego przeprowadzono badania nad automatyczną punktacją esejów i adaptacyjną informacją zwrotną. Odkryliśmy, że 46% wszystkich analizowanych przez nas badań przeprowadzono w dziedzinach związanych z naukami ścisłymi, technologią, inżynierią i matematyką (STEM), a znacznie mniejszy odsetek badań przeprowadzono łącznie w naukach społecznych i obszarach wczesnego dzieciństwa. Mogło to wynikać z faktu, że nauczyciele przedmiotów STEM są bardziej przyzwyczajeni do korzystania z technologii (Chai i in., 2020 ).
Ryc. 6
rysunek 6

Rozkład badań według dziedzin tematycznych

Wnioski i przyszłe badania

Ze względu na rosnące zainteresowanie wykorzystaniem sztucznej inteligencji liczba badań dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji przez nauczycieli wzrosła w ciągu ostatnich kilku lat i potrzebne są dalsze badania, aby dowiedzieć się więcej na temat wykorzystania sztucznej inteligencji przez nauczycieli. W miarę jak sztuczna inteligencja staje się popularna w edukacji, niewątpliwie więcej badań będzie koncentrować się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji w nauczaniu nauczycieli. Nasza synteza odpowiednich badań pokazuje, że zainteresowanie badaniem sztucznej inteligencji w kształceniu nauczycieli przygotowujących się do pracy było niewielkie. Dlatego zalecamy więcej badań empirycznych dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji przez nauczycieli przygotowujących się do pracy. Rozwijanie świadomości i umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji wśród nauczycieli przygotowujących się do pracy może ułatwić lepsze przyjęcie nauczania opartego na sztucznej inteligencji w przyszłych klasach. Jak Valtonen i in. ( 2021) wykazały, że wykorzystanie nowych technologii przez nauczycieli i uczniów może w znacznym stopniu przyczynić się do rozwoju praktyk XXI wieku w szkołach.
Kolejną luką, którą znaleźliśmy w naszym przeglądzie, jest ograniczona różnorodność metod i kanałów danych używanych w systemach opartych na sztucznej inteligencji. Wydaje się, że systemy oparte na sztucznej inteligencji w edukacji nie wykorzystują potencjału danych multimodalnych. Większość aplikacji sztucznej inteligencji, z których korzystają nauczyciele, wykorzystuje wyłącznie dane zgłaszane przez samych siebie i/lub obserwacje, podczas gdy różne modalności danych mogą stwarzać więcej możliwości zrozumienia procesów nauczania i uczenia się (Järvelä i Bannert, 2021 )). Wzbogacanie systemów sztucznej inteligencji o inne typy danych (np. dane fizjologiczne) może zapewnić lepsze zrozumienie różnych warstw nauczania i uczenia się, a tym samym pomóc nauczycielom w planowaniu skutecznych interwencji edukacyjnych, dostarczaniu terminowych informacji zwrotnych i przeprowadzaniu dokładniejszych ocen zdolności poznawczych i stany emocjonalne podczas zajęć. Wykorzystanie multimodalnych danych może pomóc w modelowaniu wydajniejszych i skuteczniejszych systemów sztucznej inteligencji w edukacji. W związku z tym dochodzimy do wniosku, że konieczne są dalsze prace w celu poprawy możliwości systemów AI z danymi multimodalnymi.
Nasz przegląd wykazał, że nauczyciele mają ograniczone zaangażowanie w rozwój systemów edukacji opartych na sztucznej inteligencji. Chociaż w niektórych badaniach do szkolenia algorytmów sztucznej inteligencji rekrutowano doświadczonych nauczycieli, potrzebne są dalsze wysiłki, aby zaangażować szerszą populację nauczycieli w opracowywanie systemów sztucznej inteligencji. Takie zaangażowanie powinno wykraczać poza szkolenie algorytmów sztucznej inteligencji i angażować nauczycieli w kluczowe procesy decyzyjne dotyczące tego, jak (nie) rozwijać systemów sztucznej inteligencji w celu lepszego nauczania. Ze swojej strony twórcy sztucznej inteligencji i firmy produkujące oprogramowanie powinny rozważyć większe zaangażowanie nauczycieli w proces rozwoju.
To badanie wykazało, że sztuczna inteligencja została zgłoszona jako ogólnie korzystna dla nauczania nauczycieli. Nauczyciele mogą korzystać ze sztucznej inteligencji w planowaniu, wdrażaniu i ocenianiu. Sztuczna inteligencja pomaga im w identyfikowaniu potrzeb uczniów, aby mogli określić najbardziej odpowiednie treści i zajęcia edukacyjne dla swoich uczniów. Podczas działań, takich jak wspólne zadanie, z pomocą sztucznej inteligencji, nauczyciele mogą monitorować swoich uczniów w odpowiednim czasie i udzielać im natychmiastowej informacji zwrotnej (np. Swiecki i in., 2019 ) . Po instruktażu zautomatyzowane systemy oceniania oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc nauczycielom w ocenianiu (np. Kersting i in., 2014). Korzyści te głównie zmniejszają obciążenie nauczycieli pracą i pomagają im skupić uwagę na krytycznych kwestiach, takich jak terminowa interwencja i ocena (Vij i in., 2020 ). Jednak wiele z analizowanych badań przeprowadzono w celu przewidywania zmiennych wynikowych (np. wydajności, zaangażowania i satysfakcji z pracy) za pomocą algorytmów uczenia maszynowego (Yoo i Rho, 2020 ). Potrzebne są dalsze badania, aby umożliwić systemom sztucznej inteligencji dostarczanie informacji i informacji zwrotnych na temat tego, jak procesy uczenia się przebiegają w czasie podczas nauczania nauczycieli. Następnie nauczyciele będą mogli wchodzić w interakcje z rzeczywistymi systemami sztucznej inteligencji, aby lepiej zrozumieć możliwe możliwości.
Badanie to ujawniło kilka ograniczeń i wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją dla nauczycieli, takich jak ograniczona niezawodność, możliwości techniczne i możliwość zastosowania w wielu sytuacjach. Konieczne są przyszłe badania empiryczne, aby sprostać wyzwaniom przedstawionym w tym badaniu. Doszliśmy do wniosku, że nie udało się jeszcze opracować systemów sztucznej inteligencji, które są technicznie i pedagogicznie zdolne do przyczyniania się do wysokiej jakości edukacji w różnych warunkach uczenia się. Aby osiągnąć ten cel, kluczowa jest interdyscyplinarna współpraca między wieloma zainteresowanymi stronami (np. twórcami sztucznej inteligencji, ekspertami pedagogicznymi, nauczycielami i uczniami). Mamy nadzieję, że niniejszy przegląd posłuży jako punkt wyjścia do takiej współpracy.

Bibliografia

*Pisma oznaczone gwiazdką oznaczają artykuły użyte w recenzji

  • Aggarwal, CC (2018). Sieci neuronowe i uczenie głębokie. Springer ,  10 , 978-3. https://doi.org/10.1007/978-3-319-94463-0

  • Akçayır, M. i Akçayır, G. (2017). Zalety i wyzwania związane z rzeczywistością rozszerzoną dla edukacji: Systematyczny przegląd literatury. Przegląd badań edukacyjnych, 20 , 1–11. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2016.11.002

    Artykuł Google Scholar

  • *Akgün, E. i Demir, M. (2018). Modelowanie osiągnięć kursowych kandydatów na nauczycieli edukacji elementarnej za pomocą sztucznych sieci neuronowych. International Journal of Assessment Tools in Education ,  5 (3), 491–509. https://doi.org/10.21449/ijate.444073

  • Alenezi, HS i Faisal, MH (2020). Wykorzystanie crowdsourcingu i uczenia maszynowego w edukacji: przegląd literatury. Edukacja i technologie informacyjne , 1-16. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10102-w

  • Alharbi, MA i Al-Hoorie, AH (2020). Opinie zwrotne Turnitin: kontrowersyjne a niekontrowersyjne eseje. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17 , 1–17. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00195-1

    Artykuł Google Scholar

  • Alloghani, M., Al-Jumeily, D., Mustafina, J., Hussain, A. i Aljaaf, AJ (2020). Systematyczny przegląd nadzorowanych i nienadzorowanych algorytmów uczenia maszynowego dla nauki o danych. W  nadzorowanym i nienadzorowanym uczeniu się w nauce o danych  (str. 3–21). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-22475-2_1

  • Alzahrani, H., Arif, M., Kaushik, A., Goulding, J. i Heesom, D. (2020). Analiza sztucznej sieci neuronowej wydajności nauczycieli w kontekście komfortu cieplnego. International Journal of Building Pathology and Adaptation . https://doi.org/10.1108/IJBPA-11-2019-0098

    Artykuł Google Scholar

  • Annabestani, M., Rowhanimanesh, A., Mizani, A. i Rezaei, A. (2020). Rozmyty opisowy system oceny: Rzeczywista, kompletna i rzetelna ocena uczniów. Soft Computing, 24 (4), 3025–3035. https://doi.org/10.1007/s00500-019-04078-0

    Artykuł Google Scholar

  • Baker, T. i Smith, L. (2019). Zrestartowano edukacyjną sztuczną inteligencję? Odkrywanie przyszłości sztucznej inteligencji w szkołach i na uczelniach . Pobrane ze strony internetowej Fundacji Nesta: https://media.nesta.org.uk/documents/Future_of_AI_and_education_v5_WEB.pdf

  • Baran, E. (2014). Przegląd badań nad mobilnym uczeniem się w kształceniu nauczycieli. Journal of Educational Technology & Society, 17 (4), 17–32.

    Google Scholar

  • * Bonneton-Botté, N., Fleury, S., Girard, M., Le Magadou, M., Cherbonnier, A., Renault, M., … & Jamet, E. (2020). Czy aplikacje na tablety mogą wspierać naukę pisma ręcznego? Badanie efektów uczenia się w klasie przedszkolnej. Komputery i edukacja ,  151 , 103831. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103831

  • Borges, AF, Laurindo, FJ, Spínola, MM, Gonçalves, RF i Mattos, CA (2020). Strategiczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w erze cyfrowej: systematyczny przegląd literatury i przyszłe kierunki badań. International Journal of Information Management , 102225. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102225

  • Bonk, CJ i Wiley, DA (2020). Przedmowa: Refleksje na temat fal pojawiających się technologii uczenia się. Badania i rozwój technologii edukacyjnych, 68 (4), 1595–1612. https://doi.org/10.1007/s11423-020-09809-x

    Artykuł Google Scholar

  • Buddhtha, S., Natasha, C., Irwansyah, E. i Budiharto, W. (2019). Zbudowanie sztucznej sieci neuronowej z algorytmem wstecznej propagacji w celu określenia zaangażowania nauczycieli w oparciu o indonezyjski wskaźnik zaangażowania nauczycieli i przedstawienie danych w sieciowym GIS. International Journal of Computational Intelligence Systems, 12 (2), 1575–1584. https://doi.org/10.2991/ijcis.d.191101.003

    Artykuł Google Scholar

  • Burstein, J., Chodorow, M. i Leacock, C. (2004). Zautomatyzowana ocena esejów: usługa pisania online Criterion. Magazyn Ai, 25 (3), 27–27. https://doi.org/10.1609/aimag.v25i3.1774

    Artykuł Google Scholar

  • Bywater, JB, Chiu J. l., Hong J. i Sankaranarayanan, V. (2019). Narzędzie do reagowania nauczycieli: Rusztowanie praktyki nauczycieli polegającej na reagowaniu na pomysły uczniów w klasach matematycznych. Komputery i edukacja  139 , 16-30. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.05.004

  • Chai, CS, Jong, M. i Yan, Z. (2020). Badanie technologicznej wiedzy pedagogicznej STEM chińskich nauczycieli: pilotażowa walidacja ankiety STEM-TPACK. International Journal of Mobile Learning and Organization, 14 (2), 203–214. https://doi.org/10.1504/IJMLO.2020.106181

    Artykuł Google Scholar

  • Chen, L., Chen, P. i Lin, Z. (2020). Sztuczna inteligencja w edukacji: przegląd. Dostęp IEEE, 8 , 75264–75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510

    Artykuł Google Scholar

  • Chiu, TK i Chai, CS (2020). Zrównoważone planowanie programu nauczania dla edukacji w zakresie sztucznej inteligencji: perspektywa teorii samostanowienia. Zrównoważony rozwój, 12 (14), 5568. https://doi.org/10.3390/su12145568

    Artykuł Google Scholar

  • Clark, D. (2020). Sztuczna inteligencja do nauki: jak wykorzystać sztuczną inteligencję do wspierania rozwoju pracowników . Wydawcy stron Kogan.

  • *Cohen, IL, Liu, X., Hudson, M., Gillis, J., Cavalari, RN, Romanczyk, RG, … & Gardner, JM (2017). Badanie przesiewowe poziomu 2 za pomocą Inwentarza Zachowań PDD: Profile Podgrup i Implikacje dla Diagnozy Różnicowej. Canadian Journal of School Psychology ,  32 (3-4), 299-315. https://doi.org/10.1177/0829573517721127

  • Contreras, I. i Vehi, J. (2018). Sztuczna inteligencja do zarządzania cukrzycą i wspomagania decyzji: przegląd literatury. Journal of Medical Internet Research, 20 (5), e10775. https://doi.org/10.2196/10775

    Artykuł Google Scholar

  • Cope, B., Kalantzis, M. i Searsmith, D. (2020). Sztuczna inteligencja w edukacji: wiedza i jej ocena w środowiskach uczenia się opartych na sztucznej inteligencji. Filozofia i teoria edukacji , 1–17.

  • Cukurova, M. i Luckin, R. (2018). Mierzenie wpływu pojawiających się technologii na edukację: podejście pragmatyczne. Springer, Cham. https://discovery.ucl.ac.uk/id/eprint/10068777

  • *Dalvean, M. i Enkhbayar, G. (2018). Ocena czytelności fikcji: analiza korpusu i ranking czytelności 200 angielskich tekstów beletrystycznych* 4.  Linguistic Research ,  35 , 137–170. https://doi.org/10.17250/khisli.35.201809.006

  • Dawson, P., Sutherland-Smith, W. i Ricksen, M. (2020). Czy oprogramowanie może poprawić dokładność znaczników w wykrywaniu oszustw kontraktowych? Badanie pilotażowe autorstwa Turnitina bada alfa. ocenianie i ewaluacja w szkolnictwie wyższym, 45 (4), 473–482.

    Artykuł Google Scholar

  • *Demir, M. (2015). Przewidywanie wyników egzaminu rekrutacyjnego na urzędników służby cywilnej dla nauczycieli przygotowujących się do pracy w klasie przy użyciu sztucznych sieci neuronowych. Nauki o wychowaniu: teoria i praktyka ,  15 (5). Pobrane z https://doi.org/10.12738/estp.2015.5.0018

  • Denzin, NK (2017). Akt badawczy: Teoretyczne wprowadzenie do metod socjologicznych . Wydawcy transakcji.

  • Dillenbourg, P. (2013). Projekt orkiestracji w klasie. Komputery i edukacja, 69, 485–492.https://doi.org/10.1016/j.compedu.2013.04.013 .

    Artykuł Google Scholar

  • Dillenbourg, P. (2016). Ewolucja badań nad edukacją cyfrową. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26 (2), 544–560. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0106-z

    Artykuł Google Scholar

  • EdTechXGlobal. (2016). Raport EdTechXGlobal 2016 — Globalny raport branżowy EdTech: mapa przyszłości edukacji i pracy. Pobrane z http://ecosystem.edtechxeurope.com/2016-edtech-report

  • Farhan, M., Jabbar, S., Aslam, M., Ahmad, A., Iqbal, MM, Khan, M. i Maria, MEA (2018). Podejście do eksploracji danych w czasie rzeczywistym do oceny analizy interakcji: ramy interakcji studentów oparte na IoT. International Journal of Parallel Programming, 46 (5), 886–903. https://doi.org/10.1007/s10766-017-0553-7

    Artykuł Google Scholar

  • Fitzgerald, J., Elmore, J., Koons, H., Hiebert, EH, Bowen, K., Sanford-Moore, EE i Stenner, AJ (2015). Ważne cechy tekstu dla złożoności tekstu dla wczesnych klas. Journal of Educational Psychology, 107 (1), 4. https://doi.org/10.1037/a0037289

    Artykuł Google Scholar

  • Gaudioso, E., Montero, M. i Hernandez-Del-Olmo, F. (2012). Wspieranie nauczycieli w adaptacyjnych systemach edukacyjnych za pomocą modeli predykcyjnych: weryfikacja koncepcji. Systemy eksperckie z aplikacjami, 39 (1), 621–625. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.07.052

    Artykuł Google Scholar

  • Häkkinen, P., Järvelä, S., Mäkitalo-Siegl, K., Ahonen, A., Näykki, P. i Valtonen, T. (2017). Przygotowanie studentów-nauczycieli do praktyk uczenia się XXI wieku (PREP 21): Ramy dla poprawy umiejętności wspólnego rozwiązywania problemów i strategicznego uczenia się. Nauczyciele i nauczanie: teoria i praktyka, 23 (1), 25–41. https://doi.org/10.1080/13540602.2016.1203772

    Artykuł Google Scholar

  • Heffernan, NT i Heffernan, CL (2014). Ekosystem ASSISTments: budowanie platformy, która łączy naukowców i nauczycieli w celu minimalnie inwazyjnych badań nad uczeniem się i nauczaniem ludzi. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 24 (4), 470–497.https://doi.org/10.1007/s40593-014-0024-x

    Artykuł Google Scholar

  • Heitink, MC, Van der Kleij, FM, Veldkamp, ​​BP, Schildkamp, ​​K. i Kippers, WB (2016). Systematyczny przegląd warunków wstępnych wdrażania oceniania w procesie uczenia się w praktyce szkolnej. Przegląd badań edukacyjnych, 17 , 50–62.https://doi.org/10.1016/j.edurev.2015.12.002

    Artykuł Google Scholar

  • Holmes, W., Bialik, M. i Fadel, C. (2019). Sztuczna inteligencja w edukacji: obietnice i implikacje dla nauczania i uczenia się . Centrum przeprojektowania programu nauczania.

    Google Scholar

  • Holstein, K., McLaren, BM i Aleven, V. (2019). Współprojektowanie narzędzia do orkiestracji klas w czasie rzeczywistym w celu wspierania komplementarności nauczyciela i sztucznej inteligencji. Journal of Learning Analytics ,  6 (2), 27–52. https://doi.org/10.18608/jla.2019.62.3

  • Hrastinski, S., Olofsson, AD, Arkenback, C., Ekström, S., Ericsson, E., Fransson, G., … & Utterberg, M. (2019). Krytyczne wyobrażenia i refleksje na temat sztucznej inteligencji i robotów w post-cyfrowej edukacji K-12. Cyfrowa nauka i edukacja ,  1 (2), 427-445. https://doi.org/10.1007/s42438-019-00046-x

  • *Huang, CJ, Liu, MC, Chang, KE, Sung, YT, Huang, TH, Chen, CH, … & Chang, TY (2010). Narzędzie wspomagające naukę w celu zwiększenia umiejętności ICT wśród uczniów szkół podstawowych. Journal of Educational Technology & Society ,  13 (3), 126-138.

  • Huang, CJ, Wang, YW, Huang, TH, Chen, YC, Chen, HM i Chang, SC (2011). Ocena wydajności agenta wspomagającego naukę argumentacji online. Komputery i edukacja, 57 (1), 1270–1280.https://doi.org/10.1016/j.compedu.2011.01.013

    Artykuł Google Scholar

  • Järvelä, S. & Bannert, M. (2021). Temporalne i adaptacyjne procesy regulowanego uczenia się – co mogą powiedzieć dane multimodalne? Uczenie się i instrukcje , 72, https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2019.101268

  • Järvelä, S., Malmberg, J., Haataja, E., Sobociński, M. i Kirschner, PA (2021). Co dane multimodalne mogą nam powiedzieć o regulacji procesu uczenia się przez uczniów? Nauka i instrukcje ,  101203 . https://doi.org/10.1016/j.learninstruc.2019.04.004

  • Kelly, S., Olney, AM, Donnelly, P., Nystrand, M. i D’Mello, SK (2018). Automatyczny pomiar autentyczności pytań w rzeczywistych salach lekcyjnych. Badacz edukacyjny, 47 (7), 451–464. https://doi.org/10.3102/0013189X18785613

    Artykuł Google Scholar

  • Kersting, NB, Sherin, BL i Stigler, JW (2014). Zautomatyzowana ocena otwartych odpowiedzi nauczycieli na monity wideo: skalowanie oceny analizy wideo w klasie. Pomiar edukacyjny i psychologiczny, 74 (6), 950–974.https://doi.org/10.1177/0013164414521634

    Artykuł Google Scholar

  • Kirschner, Pensylwania (2015). Czy potrzebujemy nauczycieli jako projektantów uczenia się wspomaganego technologią? Nauka instruktażowa, 43 (2), 309–322.https://doi.org/10.1007/s11251-015-9346-9

    Artykuł Google Scholar

  • Koedinger, KR, Corbett, AT i Perfetti, C. (2012). Ramy wiedza-uczenie się-instrukcja: pokonywanie przepaści nauka-praktyka w celu zwiększenia solidnego uczenia się uczniów. Kognitywistyka, 36 (5), 757–798. https://doi.org/10.1111/j.1551-6709.2012.01245.x

    Artykuł Google Scholar

  • Kucuk, S., Aydemir, M., Yildirim, G., Arpacik, O. i Goktas, Y. (2013). Trendy badawcze w zakresie technologii edukacyjnych w Turcji w latach 1990-2011. Computers & Education, 68 , 42–50. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2013.04.016

    Artykuł Google Scholar

  • Baranek, R. i Premo, J. (2015). Modelowanie komputerowe nauczania i uczenia się poprzez zastosowanie algorytmów ewolucyjnych. Obliczenia, 3 (3), 427–443.https://doi.org/10.3390/computation3030427

    Artykuł Google Scholar

  • Langran, E., Searson, M., Knezek, G. i Christensen, R. (2020). Sztuczna inteligencja w kształceniu nauczycieli. Międzynarodowa konferencja Towarzystwa  Technologii Informacyjnych i Kształcenia Nauczycieli  (s. 735–740). Stowarzyszenie na rzecz Postępu Informatyki w Edukacji (AACE). https://www.learntechlib.org/p/215821/

  • Lu, X. (2019). Badanie empiryczne dotyczące systemu oceny pisania sztucznej inteligencji w Chinach CET. Duże zbiory danych, 7 (2), 121–129. https://doi.org/10.1089/big.2018.0151

    Artykuł Google Scholar

  • Luckin, R. i Cukurova, M. (2019). Projektowanie technologii edukacyjnych w dobie sztucznej inteligencji: podejście oparte na naukach ścisłych. British Journal of Educational Technology, 50 (6), 2824–2838. https://doi.org/10.1111/bjet.12861

    Artykuł Google Scholar

  • Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M. i Forcier, LB (2016). Uwolniona inteligencja: argument za sztuczną inteligencją w edukacji . Edukacja Pearsona.

    Google Scholar

  • Luor, T., Johanson, RE, Lu, HP i Wu, LL (2008). Trendy i luki w przyszłych badaniach dotyczących uczenia się wspomaganego komputerowo (CAL): ocena literatury w czasopismach SSCI z lat 1998–2006. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 59 (8), 1313–1320. https://doi.org/10.1002/asi.20836

    Artykuł Google Scholar

  • Ma, ZH, Hwang, WY i Shih, TK (2020). Wpływ systemu rekomendacji korepetytorów (PTRS) z uczeniem maszynowym i automatyczną oceną na umiejętności obsługi aplikacji komputerowych uczniów szkół zawodowych. Journal of Computers in Education, 7 (3), 435–462. https://doi.org/10.1007/s40692-020-00162-9

    Artykuł Google Scholar

  • McCarthy, T., Rosenblum, LP, Johnson, BG, Dittel, J., & Kearns, DM (2016). Korepetytor sztucznej inteligencji: Uzupełniające narzędzie do nauczania i ćwiczenia alfabetu Braille’a. Journal of Visual Dispairing & Blindness, 110 (5), 309–322. https://doi.org/10.1177/0145482X1611000503

    Artykuł Google Scholar

  • Musso, MF, Kyndt, E., Cascallar, EC i Dochy, F. (2013). Przewidywanie ogólnych wyników w nauce i identyfikacja zróżnicowanego wkładu zmiennych uczestniczących za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Frontline Learning Research ,  1 (1), 42–71. https://doi.org/10.14786/flr.v1i1.13

  • Nikiforos, S., Tzanavaris, S. i Kermanidis, KL (2020). Przemyślenie wirtualnych społeczności uczących się (VLC): wpływ na modyfikację zachowania — wykrywanie zastraszania poprzez uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego. Journal of Computers in Education, 7 , 531–551.https://doi.org/10.1007/s40692-020-00166-5

    Artykuł Google Scholar

  • Okada, A., Whitelock, D., Holmes, W. i Edwards, C. (2019). e-Uwierzytelnianie do oceny online: badanie metodą mieszaną. British Journal of Educational Technology, 50 (2), 861–875.

    Artykuł Google Scholar

  • Ozdemir, O. i Tekin, A. (2016). Ocena umiejętności prezentacji nauczycieli przygotowujących się do pracy za pomocą logiki rozmytej. Komputery w zachowaniu człowieka, 61 , 288–299.https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.013

    Artykuł Google Scholar

  • Pelham, WE, Petras, H. i Pardini, DA (2020). Czy uczenie maszynowe może usprawnić badania przesiewowe ukierunkowanych programów zapobiegania przestępczości? Nauka o zapobieganiu, 21 (2), 158–170. https://doi.org/10.1007/s11121-019-01040-2

    Artykuł Google Scholar

  • Popenici, SA i Kerr, S. (2017). Badanie wpływu sztucznej inteligencji na nauczanie i uczenie się w szkolnictwie wyższym. Badania i praktyka w uczeniu się wspomaganym technologią, 12 (1), 1–13.https://doi.org/10.1186/s41039-017-0062-8

    Artykuł Google Scholar

  • Prieto, LP, Sharma, K., Kidzinski, Ł, Rodríguez-Triana, MJ i Dillenbourg, P. (2018). Multimodalna analiza nauczania: zautomatyzowana ekstrakcja wykresów orkiestracji z danych z czujników do noszenia. Journal of Computer Assisted Learning, 34 (2), 193–203. https://doi.org/10.1111/jcal.12232

    Artykuł Google Scholar

  • Qian, L., Zhao, Y. i Cheng, Y. (2020). Ocena chińskiego automatycznego systemu oceniania esejów iWrite. Journal of Educational Computing Research, 58 (4), 771–790. https://doi.org/10.1177/0735633119881472

    Artykuł Google Scholar

  • Qin, F., Li, K. i Yan, J. (2020). Zrozumienie zaufania użytkowników do systemów edukacyjnych opartych na sztucznej inteligencji: dowody z Chin. British Journal of Educational Technology, 51 (5), 1693–1710. https://doi.org/10.1111/bjet.12994

    Artykuł Google Scholar

  • Renz, A. i Hilbig, R. (2020). Przesłanki dla sztucznej inteligencji w dalszej edukacji: Identyfikacja czynników napędzających, barier i modeli biznesowych firm z branży technologii edukacyjnych. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17 , 1–21. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00193-3

    Artykuł Google Scholar

  • Roll, I. i Wylie, R. (2016). Ewolucja i rewolucja w sztucznej inteligencji w edukacji. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 26 (2), 582–599. https://doi.org/10.1007/s40593-016-0110-3

    Artykuł Google Scholar

  • Ruiz-Palmero, J., Colomo-Magaña, E., Ríos-Ariza, JM i Gómez-García, M. (2020). Big data w edukacji: Percepcja doradców szkoleniowych na temat jej wykorzystania w systemie edukacyjnym. Nauki społeczne, 9 (4), 53. https://doi.org/10.3390/socsci9040053

    Artykuł Google Scholar

  • Russell, S. i Norvig, P. (2010). Sztuczna inteligencja – nowoczesne podejście . Edukacja Pearsona.

    Google Scholar

  • Saa, AA, Al-Emran, M. i Shaalan, K. (2019). Czynniki wpływające na wyniki uczniów w szkolnictwie wyższym: systematyczny przegląd technik predykcyjnej eksploracji danych. Technologia, wiedza i uczenie się, 24 (4), 567–598. https://doi.org/10.1007/s10758-019-09408-7

    Artykuł Google Scholar

  • Salomon, G. (1996). Badanie nowych środowisk uczenia się jako wzorców zmian. W S. Vosiniadou, E. De Corte, R. Glaser i H. Mandl (red.). Międzynarodowe Perspektywy Projektowania Nauki Wspomaganej Technologią. NJ: Lawrence Erlbaum Associates.

  • Świecki, Z., Ruis, AR, Gautam, D., Rus, V. i Williamson Shaffer, D. (2019). Zrozumienie, kiedy uczniowie są aktywni w myśleniu, poprzez modelowanie w kontekście. British Journal of Educational Technology, 50 (5), 2346–2364. https://doi.org/10.1111/bjet.12869

    Artykuł Google Scholar

  • Sánchez-Prieto, JC, Cruz-Benito, J., Therón Sánchez, R. i García Peñalvo, FJ (2020). Oceniane przez maszyny: Opracowanie narzędzia opartego na TAM do pomiaru akceptacji ocen opartych na sztucznej inteligencji wśród uczniów. International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, 6 (4), 80–86. https://doi.org/10.9781/ijimai.2020.11.009

    Artykuł Google Scholar

  • Schwarz, BB, Prusak, N., Swidan, O., Livny, A., Gal, K., & Segal, A. (2018). Organizowanie pojawienia się uczenia się pojęciowego: studium przypadku na zajęciach z geometrii. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 13 (2), 189–211. https://doi.org/10.1007/s11412-018-9276-z

    Artykuł Google Scholar

  • Seufert, S., Guggemos, J. i Sailer, M. (2020). Wiedza, umiejętności i postawy związane z technologią nauczycieli przygotowujących się do pracy i pracujących: stan obecny i pojawiające się trendy. Komputery w ludzkim zachowaniu, 115 , 106552. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106552

    Artykuł Google Scholar

  • Şimşek, H. i Yıldırım, A. (2011). Jakościowe metody badawcze w naukach społecznych . Wydawnictwo Seçkin.

    Google Scholar

  • Su, YN, Hsu, CC, Chen, HC, Huang, KK i Huang, YM (2014). Opracowanie opartego na czujnikach systemu wykrywania koncentracji uczenia się. Obliczenia inżynierskie., 31 (2), 216–230. https://doi.org/10.1108/EC-01-2013-0010

    Artykuł Google Scholar

  • Tepperman, J., Lee, S., Narayanan, S. i Alwan, A. (2010). Generatywny model ucznia do oceniania umiejętności czytania słów. Transakcje IEEE dotyczące przetwarzania dźwięku, mowy i języka, 19 (2), 348–360.https://doi.org/10.1109/TASL.2010.2047812

    Artykuł Google Scholar

  • Tondeur, J., Scherer, R., Siddiq, F. i Baran, E. (2020). Zwiększanie wiedzy pedagogicznej nauczycieli przygotowujących się do pracy (TPACK): Badanie metodą mieszaną. Badania i rozwój technologii edukacyjnych, 68 (1), 319–343. https://doi.org/10.1007/s11423-019-09692-1

    Artykuł Google Scholar

  • Valtonen, T., Hoang, N., Sointu, E., Näykki, P., Virtanen, A., Pöysä-Tarhonen, J., Häkkinen, P., Järvelä, S., Mäkitalo, K., & Kukkonen, J. (2021). Jak nauczyciele przygotowujący się do służby postrzegają swoje umiejętności i dyspozycje XXI wieku: perspektywa podłużna. Komputery w ludzkim zachowaniu, 116 , 106643. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106643

    Artykuł Google Scholar

  • Vij, S., Tayal, D. i Jain, A. (2020). Podejście do uczenia maszynowego do automatycznej oceny krótkich odpowiedzi przy użyciu podobieństwa tekstu w oparciu o wykresy WordNet. Bezprzewodowa komunikacja osobista, 111 (2), 1271–1282. https://doi.org/10.1007/s11277-019-06913-x

    Artykuł Google Scholar

  • Wang, S., Hu, BY i LoCasale-Crouch, J. (2020). Modelowanie nieliniowej zależności między strukturą a cechami jakości procesu w chińskich klasach przedszkolnych. Przegląd usług dla dzieci i młodzieży, 109 , 104677. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2019.104677

    Artykuł Google Scholar

  • Williamson, M. (2015). „Nie odkrywałem koła na nowo, tylko operowałem narzędziami”: Ewolucja procesów pisania online studentów pierwszego roku kompozycji (nieopublikowana rozprawa doktorska) . Uniwersytet Stanu Arizona.

    Google Scholar

  • Yang, CH (2012). Rozmyta fuzja do uczęszczania i odpowiadania na system oceny afektywnych celów nauczania w nauczaniu na odległość. Systemy eksperckie z aplikacjami, 39 (3), 2501–2508. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.08.102

    Artykuł Google Scholar

  • *Yoo, JE i Rho, M. (2020). Badanie predyktorów satysfakcji z pracy koreańskiego nauczyciela za pomocą techniki uczenia maszynowego, Group Mnet. Granice w psychologii ,  11 , 441. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.00441

  • *Yuan, S., He, T., Huang, H., Hou, R. i Wang, M. (2020). Zautomatyzowana ocena chińskiego eseju oparta na głębokim uczeniu się. CMC-Computers Materials & Continua ,  65 (1), 817–833. https://doi.org/10.32604/cmc.2020.010471

  • Zawacki-Richter, O., Marín, VI, Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). Przegląd systematyczny badań nad zastosowaniami sztucznej inteligencji w szkolnictwie wyższym – gdzie są pedagodzy? International Journal of Educational Technology in Higher Education, 16 (1), 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0

    Artykuł Google Scholar

Pobierz referencje

Finansowanie

Finansowanie otwartego dostępu zapewnione przez Uniwersytet w Oulu, w tym Szpital Uniwersytecki w Oulu.

Informacje o autorze

Autorzy i afiliacje

Autor korespondujący

Korespondencja z Ismailem Celikiem .

Deklaracje etyczne

Prawa człowieka i zwierząt

Nie było ludzi i/lub zwierząt.

Świadoma zgoda

To badanie jest przeglądem literatury; dlatego świadoma zgoda nie była potrzebna.

Konflikt interesów

Nie ma potencjalnych konfliktów interesów.

Dodatkowe informacje

Uwaga wydawcy

Springer Nature pozostaje neutralny w odniesieniu do roszczeń jurysdykcyjnych na opublikowanych mapach i przynależności instytucjonalnej.

Prawa i uprawnienia

Otwarty dostęp Ten artykuł jest objęty licencją Creative Commons Attribution 4.0 International License, która zezwala na używanie, dzielenie się, adaptację, dystrybucję i powielanie na dowolnym nośniku lub w dowolnym formacie, pod warunkiem, że podasz odpowiednie oznaczenie oryginalnego autora (autorów) i źródła, podać link do licencji Creative Commons i wskazać, czy dokonano zmian. Obrazy lub inne materiały osób trzecich zawarte w tym artykule są objęte licencją Creative Commons, chyba że zaznaczono inaczej w informacji o autorze materiału. Jeśli materiał nie jest objęty licencją Creative Commons, a zamierzone użycie jest niezgodne z przepisami prawa lub wykracza poza dozwolone użycie, musisz uzyskać pozwolenie bezpośrednio od właściciela praw autorskich. Aby zobaczyć kopię tej licencji, odwiedźhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ .

Przedruki i zezwolenia

O tym artykule

Sprawdź aktualizacje. Zweryfikuj walutę i autentyczność za pomocą CrossMark

Cytuj ten artykuł

Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H. et al. Obietnice i wyzwania sztucznej inteligencji dla nauczycieli: systematyczny przegląd badań. TechTrends 66 , 616–630 (2022). https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y

Pobierz cytat

  • Przyjęty
  • Opublikowany
  • Data wydania
  • DOIhttps://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y

Udostępnij ten artykuł

Każda osoba, której udostępnisz poniższy link, będzie mogła przeczytać tę treść:

Udostępnione przez inicjatywę udostępniania treści Springer Nature SharedIt

Słowa kluczowe

  • Sztuczna inteligencja w edukacji
  • Przegląd systematyczny
  • Rozwój zawodowy nauczyciela
  • Integracja technologii

Obietnice i wyzwania sztucznej inteligencji dla nauczycieli: systematyczny przegląd badań

Link do artykułu: https://link.springer.com/article/10.1007/s11528-022-00715-y

Obraz wyróżniający: Obraz Gerd Altmann z Pixabay