Embora muitas de nossas conversas tenham se concentrado no que IA generativa significa para atribuições de alunos e resultados de aprendizado, há outra pergunta que os professores estão fazendo – geralmente particular person e silenciosamente: como 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 crítica que torna a educação transformadora.
Isso não significa que simplesmente usamos a IA como muleta para responder e -mails ou resumir reuniões. Na verdade, acredito que a verdadeira promessa de IA vem de usá -la, em As palavras de Ethan Mollick, como um “parceiro intelectual genuíno”. Um que pode aprimorar as discussões em sala de aula, ajudar na criação de materiais instrucionais envolventes e até ajuda a desenvolver conjuntos de problemas ou simulações sofisticadas que anteriormente exigiam tempo de preparação. Como 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 importância de manter a conexão humana, a empatia e o apoio 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 conteúdo e nos resultados. Mas, em vez de pedir à IA que desenvolva instruções ou notas para nós, podemos usar a IA como uma ferramenta 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 apenas fracassa na sala de aula. 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 claro e eficaz 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 actual do aluno – geralmente quando é tarde demais para evitar frustração.
A ponte dessa lacuna requer refinamento iterativo-reconhecendo que o que funciona em teoria ou em condições controladas precisa de testes, adaptação e melhoria contínua do mundo actual. Não se trata apenas de projetar algo que funcione no laboratório, mas garantir que nossos projetos sejam resilientes, adaptáveis e responsivos o suficiente para prosperar na natureza.
Embora não haja substituto para testes do mundo actual, 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 perception que eu estava muito perto de ver.
O processo: teste de tensão de atribuição assistida por AI
Depois de experimentar sistemas como Claude e ChatGPT, descobri que eles podem efetivamente analisar e refinar os avisos de escrita através da criação de respostas simuladas dos alunos. A abordagem básica funciona como essa. Primeiro, forneça à IA informações sobre o seu curso e as principais características da população estudantil. Em seguida, compartilhe o immediate de atribuição. A IA gera internamente várias respostas simuladas dos alunos em diferentes níveis de habilidade. Depois, fornece uma análise abrangente, identificando possíveis problemas e oportunidades.
Você pode especificar que a análise inclua interpretações errôneas comuns que os alunos podem fazer ou quaisquer desafios estruturais ou organizacionais no immediate. Mas a IA também pode identificar padrões de desenvolvimento de conteúdo e questões em potencial, bem como preocupações específicas da população com base na demografia dos seus alunos. Finalmente, a IA pode até sugerir refinamentos para o immediate.
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 comum nos cursos de redação do primeiro ano.
A análise da IA revelou vários pontos cegos no meu design imediato. Por exemplo, eu não tinha considerado como os estudantes não tradicionais poderiam lutar com a linguagem “escolha do principal”, já que muitos são mudadores de carreira. 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 análise acadêmica. O mais valioso foi ver como diferentes populações de estudantes podem interpretar as mesmas instruções. Os trocadores de carreira podem se concentrar muito nas experiências de trabalho, enquanto outros podem lutar com a quantidade de informações pessoais para compartilhar. Esses insights me permitiram adicionar linguagem esclarecedora e materiais de suporte antes que todos os alunos reais encontrassem esses desafios.
Todo o processo levou cerca de 30 minutos, mas potencialmente economizou horas de confusão de estudantes e e -mails de esclarecimento do corpo docente. Obviamente, as respostas da IA não são idênticas às respostas dos alunos humanos, e devemos ter cuidado ao ver a IA como um especialista infalível ou fonte de verdade absoluta. Mas, usado como uma lente adicional ao desenvolver tarefas, essa abordagem pode conceder aos designers de cursos uma perspectiva diferente, que desencadeia informações valiosas e potencialmente reduz a carga de trabalho.
Se você quiser experimentar esta abordagem, Aqui está um aviso de modelo 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 análise 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 construir uma biblioteca prática de “o que funciona” da qual os professores poderiam extrair, incluindo análises explicando por que certas tarefas são bem -sucedidas com populações estudantis específicas e objetivos de aprendizado.
A análise de atribuição assistida pela AI oferece uma ferramenta 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 apenas uma maneira de implementar a IA cuidadosamente pode nos ajudar a fazer mais do que importa: criar experiências de aprendizado significativas. Ao usar a IA para o trabalho preditivo de design de tarefas, liberamos mais tempo e energia 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. Como professor e presidente do programa para redação do primeiro ano no campus world da Universidade do Arizona, ele liderou iniciativas na implementação estratégica de tecnologias de aprendizado on -line, programas abrangentes de treinamento do corpo docente e a criação de intervenções escaláveis para apoiar o corpo docente e os alunos em ambientes on -line. Como autor e pesquisador, o Dr. Pritts publicou amplamente sobre tópicos, incluindo pedagogia digital, design de currículo aprimorado da AII, estratégias de avaliação e o futuro do ensino superior.
