Η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί μέρος της καθημερινότητάς μας και μεταμορφώνει με ταχείς ρυθμούς τις βιομηχανίες. Έχει αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο εργαζόμαστε, τον τρόπο με τον οποίο επικοινωνούμε, ακόμη και τον τρόπο με τον οποίο μαθαίνουμε.

Με την αυξανόμενη επιρροή της Τεχνητής Νοημοσύνης στη ζωή μας και την αναμενόμενη αύξησή της στο μέλλον, είναι απαραίτητο να προετοιμάσουμε τους μαθητές μας για έναν κόσμο με γνώμονα την Τεχνητή Νοημοσύνη. Ο αλφαβητισμός στην ΤΝ είναι όλο και περισσότερο αναγκαίος για να μας βοηθήσει να προετοιμάσουμε τους μαθητές μας Κ-12 για το μέλλον, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να αναπτύξουν τις δεξιότητες που χρειάζονται για να είναι προετοιμασμένοι να συμμετάσχουν και να προσαρμοστούν σε έναν κόσμο με γνώμονα την ΤΝ.

Για αυτόν τον σκοπό, τα μαθήματα ή οι δραστηριότητες STEM (Επιστήμη, Τεχνολογία, Μηχανική και Μαθηματικά) παρέχουν την ευκαιρία να ενσωματωθεί η μάθηση της ΤΝ με ουσιαστικό τρόπο. Οι δάσκαλοι και οι εκπαιδευτικοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν τις πέντε μεγάλες ιδέες της ΤΝ - αντίληψη, αναπαράσταση και συλλογισμός, μάθηση, φυσική αλληλεπίδραση και κοινωνικός αντίκτυπος - ως βάση για να βοηθήσουν τους μαθητές να κατανοήσουν ορισμένες από τις βασικές έννοιες της ΤΝ.

Αντίληψη: Ικανότητα της ΤΝ να αντιληφθεί το περιβάλλον της.

Οι μηχανές που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να αντιλαμβάνονται και να ερμηνεύουν διαφορετικούς τύπους πληροφοριών, όπως εικόνες, ομιλία και περιβαλλοντικά μοτίβα. Η ικανότητα αυτή καθίσταται δυνατή χάρη σε διάφορους αισθητήρες ή συσκευές εισόδου. Οι συσκευές αυτές συλλέγουν δεδομένα από το περιβάλλον της μηχανής και τα μετατρέπουν σε ψηφιακή μορφή. Αυτός ο μετασχηματισμός επιτρέπει την ερμηνεία των δεδομένων, ώστε η μηχανή να μπορεί να εκτελεί ενέργειες ή να εξάγει πληροφορίες με βάση τα δεδομένα που λαμβάνει.

Στην τάξη, για να βοηθήσουν τους μαθητές να κατανοήσουν καλύτερα πώς λειτουργεί η αντίληψη της τεχνητής νοημοσύνης, οι εκπαιδευτικοί μπορούν να χρησιμοποιήσουν αισθητήρες και έναν υπολογιστή τσέπης, όπως το micro:bit. Αυτό θα επιτρέψει στους εκπαιδευτικούς να εξερευνήσουν τον τρόπο με τον οποίο ένας υπολογιστής ή ένα ρομπότ αισθάνεται και αντιλαμβάνεται τι είναι γύρω του και στη συνέχεια μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτές τις πληροφορίες, αργότερα, για να έχει μια αντίδραση σε αυτό.

Οι εκπαιδευτικοί μπορούν επίσης να εκμεταλλευτούν την ευκαιρία για να διερευνήσουν με τους μαθητές πόσο ευέλικτη είναι αυτή η αντίληψη. Σε ποιο βαθμό μιμείται την αντίληψη των ανθρώπων.

Αναπαράσταση & Συλλογιστική: Η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να επεξεργάζεται πληροφορίες και να τις χρησιμοποιεί για λήψη αποφάσεων ή επίλυση προβλημάτων.

Η αναπαράσταση είναι η ικανότητα της ΤΝ να κωδικοποιεί πληροφορίες έτσι ώστε οι υπολογιστές ή οι μηχανές να μπορούν να τις κατανοήσουν και να τις χρησιμοποιήσουν. Υπάρχουν διάφοροι τύποι αναπαράστασης, ανάλογα με τις πληροφορίες που λαμβάνονται και τα προβλήματα που πρέπει να επιλυθούν. Η επιλογή της καλύτερης αναπαράστασης είναι η πιο σημαντική πτυχή του σχεδιασμού ενός επιτυχημένου συστήματος υπολογιστών.

Ο συλλογισμός είναι η διαδικασία εξαγωγής συμπερασμάτων και λήψης αποφάσεων με βάση τις πληροφορίες που συλλέγονται από τον υπολογιστή ή τη μηχανή. Η διαδικασία αυτή γίνεται με τη χρήση αλγορίθμων και είναι τόσο αποτελεσματική όσο η ποιότητα των δεδομένων που συλλέγονται και των αλγορίθμων που δημιουργούνται.

Στην τάξη, ο δάσκαλος μπορεί να δείξει στους μαθητές πώς λειτουργεί η Αναπαράσταση και ο Συλλογισμός χρησιμοποιώντας ένα διαδικτυακό παιχνίδι, όπως ένας φωνητικός βοηθός που επιλέγει μουσική με βάση τις προτιμήσεις, όπου η τεχνητή νοημοσύνη επιλέγει τη μουσική με βάση τις προτιμήσεις σας. Οι εκπαιδευτικοί μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν το Scratch για να δημιουργήσουν ένα παιχνίδι που βοηθά τους μαθητές να κατανοήσουν καλύτερα αυτή τη Μεγάλη Ιδέα.

Επιπλέον, η χρήση δέντρων αποφάσεων και η διερεύνηση των τρόπων με τους οποίους η μηχανή μπορεί να πάρει μια απάντηση με βάση τα δεδομένα που συνέλεξε και τις πληροφορίες που κωδικοποιήθηκαν μπορεί επίσης να βοηθήσει τους μαθητές να κατανοήσουν πώς η μηχανή επεξεργάζεται τις πληροφορίες που συλλέγονται.

Μάθηση: Η ικανότητα της ΤΝ να βελτιώνεται από τα δεδομένα που συλλέγει

Η μηχανική μάθηση αναφέρεται στον τρόπο με τον οποίο οι υπολογιστές μπορούν να βελτιώνονται χρησιμοποιώντας τα δεδομένα που συλλέγουν, να αναπαριστούν και να σκεφτούν, χωρίς να χρειάζεται να προγραμματιστούν.

Για να μάθουν, οι μηχανές προσπαθούν να βρουν μοτίβα στα δεδομένα, τα οποία μπορούν αργότερα να χρησιμοποιήσουν για να κάνουν προβλέψεις ή να λάβουν αποφάσεις. Καθώς η μηχανή ενημερώνεται συνεχώς, η αποτελεσματικότητα και η ακρίβειά της βελτιώνονται.

Για την τάξη, ο δάσκαλος μπορεί να δείξει το «Γρήγορα, ζωγραφίστε!» Πρόκειται για ένα διαδικτυακό παιχνίδι ζωγραφικής όπου η τεχνητή νοημοσύνη προσπαθεί να μαντέψει τι ζωγραφίζετε. Η αποτελεσματικότητα της τεχνητής νοημοσύνης είναι αποτέλεσμα της διαδικασίας εκμάθησής της μετά από εκατομμύρια χρήσεις.

Φυσική Αλληλεπίδραση: Η ικανότητα της τεχνητής νοημοσύνης να αλληλεπιδρά με το περιβάλλον.

Ένας από τους λόγους για τους οποίους η τεχνητή νοημοσύνη είναι τόσο σημαντική είναι ότι έχει τη δυνατότητα να κάνει την αλληλεπίδραση με τους υπολογιστές ή τις μηχανές πιο φυσική. Ένα παράδειγμα αυτού είναι οι φωνητικοί βοηθοί όπως η Siri ή η Alexa, οι οποίοι κάνουν την αλληλεπίδραση με την τεχνολογία να φαίνεται περισσότερο ανθρώπινη παρά μηχανική.

Παρ' όλη την ανάπτυξη σε αυτόν τον τομέα, οι μηχανές απέχουν ακόμη πολύ από το να μπορούν να αναπαράγουν την ανθρώπινη αλληλεπίδραση, καθώς περιλαμβάνει χαρακτηριστικά όπως εκφράσεις προσώπου, συναισθήματα, σαρκασμό και τόνο που είναι πιο δύσκολο να αναπαραχθούν από τις μηχανές.

Στην τάξη, ένας δάσκαλος μπορεί να ζητήσει από τους μαθητές να μιλήσουν σε έναν φωνητικό βοηθό (Siri, Alexa, Google Assistant) και να τους ρωτήσει απλά πράγματα όπως «Πώς είναι ο καιρός σήμερα;» ή «Πες μου ένα αστείο» και να προβληματιστεί σχετικά με το πώς η τεχνητή νοημοσύνη κατανοεί την ερώτηση και ανταποκρίνεται στο φωνητικό αίτημά τους.

Ένα άλλο παράδειγμα που θα μπορούσε επίσης να εξεταστεί από τους εκπαιδευτικούς και που μπορεί να δείξει ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει, ακόμα, κάποιους περιορισμούς είναι το Copilot. Αυτός ο βοηθός της Microsoft μπορεί να μιλάει διάφορες γλώσσες, αλλά δεν παρουσιάζει την ίδια αποτελεσματικότητα σε όλες. Για παράδειγμα, σημειώνεται ότι η χρήση του Copilot στα ελληνικά δεν είναι τόσο αποτελεσματική όσο η χρήση του στα αγγλικά. Αυτό μπορεί να είναι ένας τρόπος για να δείξουν οι εκπαιδευτικοί ότι η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται ακόμα και ότι έχει επίσης περιορισμούς, σε αυτή την περίπτωση όταν πρόκειται για φυσική αλληλεπίδραση.

Κοινωνικός Αντίκτυπος: Οι ηθικές επιπτώσεις της χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης

Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται όλο και περισσότερο μέρος της ζωής μας, αρχίζουμε να συνειδητοποιούμε όλες τις θετικές πτυχές της χρήσης της: βελτίωση του τρόπου με τον οποίο εργαζόμαστε και του τρόπου με τον οποίο μπορούμε να υποστηρίξουμε τους άλλους. Ωστόσο, γίνεται επίσης όλο και πιο σαφές ότι υπάρχουν ορισμένες ανησυχίες σχετικά με τη χρήση της ΤΝ που πρέπει να αντιμετωπιστούν, όπως οι ηθικές επιπτώσεις της χρήσης της.

Αυτό σημαίνει ότι πρέπει να είμαστε σε θέση να κατανοήσουμε πώς τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης λαμβάνουν τις αποφάσεις τους και ποια δεδομένα χρησιμοποιούν, ώστε να μπορούμε να διασφαλίσουμε ότι τα δεδομένα δεν είναι μεροληπτικά ή μη ρεαλιστικά. Αυτό μπορεί να συμβεί αν τα συστήματα ΤΝ εκπαιδεύονται σε δεδομένα που δεν είναι ευθυγραμμισμένα με τις ανθρώπινες αξίες και ηθικές αρχές.

Οι εκπαιδευτικοί μπορούν να συζητήσουν αυτά τα θέματα με τους μαθητές τους για να τους βοηθήσουν να συνειδητοποιήσουν καλύτερα την κατάσταση. Μπορούν να συζητήσουν πώς, αν η τεχνητή νοημοσύνη είναι προκατειλημμένη, μπορεί να επηρεάσει την πρόσληψη νέων ανθρώπων σε μια εταιρεία, να διαδώσει παραπληροφόρηση και να προκαλέσει ακόμη και ζητήματα προστασίας της ιδιωτικής ζωής.

Τα οφέλη από τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στις τάξεις K-12

Η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται μια κοινή πηγή για τους εκπαιδευτικούς για τη δημιουργία περιεχομένου για τα μαθήματά τους. Αυτό επιτρέπει στους εκπαιδευτικούς να δημιουργήσουν μια εξατομικευμένη μαθησιακή εμπειρία, καθώς η χρήση εργαλείων με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσαρμόσει το εκπαιδευτικό περιεχόμενο έτσι ώστε διαφορετικοί μαθητές να βιώσουν ένα μάθημα προσαρμοσμένο στις ανάγκες τους.

Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να κάνει τη μάθηση πιο διαδραστική και καθηλωτική, αυξάνοντας τη συμμετοχή των μαθητών στην τάξη και στις δραστηριότητες.

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και η εξερεύνηση του τρόπου λειτουργίας και επεξεργασίας πληροφοριών μπορεί να αναπτύξει την υπολογιστική σκέψη και τις δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων των μαθητών.

Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην τάξη δίνει στους εκπαιδευτικούς την ευκαιρία να προβληματιστούν μαζί με τους μαθητές τους σχετικά με την ψηφιακή ιθαγένεια, συζητώντας παράλληλα για την ηθική χρήση της τεχνολογίας.

Βασικές προκλήσεις της χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης στην τάξη

Αν και η τεχνητή νοημοσύνη είναι παρούσα στην καθημερινή μας ζωή, η χρήση της δεν είναι ακόμη διαθέσιμη σε όλους με τον ίδιο τρόπο, δεν είναι καθολική. Αυτό σημαίνει ότι δεν έχουν όλα τα σχολεία την ίδια πρόσβαση στην τεχνολογία και μπορεί να δυσκολευτούν να εφαρμόσουν τη μάθηση με τη βοήθεια της ΤΝ.

Η προσπάθεια ενθάρρυνσης των φορέων χάραξης πολιτικής να επενδύσουν στην ψηφιακή υποδομή των σχολείων και στην κατάρτιση των εκπαιδευτικών για τη χρήση αυτής της τεχνολογίας θα μπορούσε να βοηθήσει στη γεφύρωση αυτού του χάσματος.

Μια άλλη πρόκληση που μπορεί να αντιμετωπίσουν οι εκπαιδευτικοί και τα σχολεία είναι οι λανθασμένες αντιλήψεις που μπορεί να έχουν ορισμένοι γονείς και εκπαιδευτικοί σχετικά με τη χρήση της ΤΝ στην τάξη, με ορισμένους να φοβούνται ότι η ΤΝ θα μπορούσε να αντικαταστήσει τους ανθρώπινους εκπαιδευτικούς στο μέλλον. Η παροχή στην εκπαιδευτική κοινότητα κάποιας κατάρτισης ή εκπαίδευσης σχετικά με τη χρήση της ΤΝ ως τρόπο ενίσχυσης του έργου των εκπαιδευτικών θα μπορούσε να βοηθήσει στη διάλυση και την αντιμετώπιση ορισμένων παρανοήσεων ή φόβων.

Συμπέρασμα: Προετοιμασία των μαθητών για το μέλλον

Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει τον τρόπο με τον οποίο οι μαθητές αλληλεπιδρούν με την τεχνολογία και, τελικά, τον τρόπο με τον οποίο μαθαίνουν. Ενσωματώνοντας την εκπαίδευση στην ΤΝ στις τάξεις τους μέσω των πέντε μεγάλων ιδεών της ΤΝ, οι εκπαιδευτικοί μπορούν να βοηθήσουν τους μαθητές τους να αναπτύξουν βασικές δεξιότητες του 21ου αιώνα, όπως η υπολογιστική σκέψη, η επίλυση προβλημάτων και η ηθική ευαισθητοποίηση. Για να βοηθήσουν τους εκπαιδευτικούς σε αυτό το έργο, μπορούν να εξερευνήσουν το έργο AI4STEM, το οποίο έχει δημιουργήσει 5 έργα που έχουν ως στόχο να βοηθήσουν τους εκπαιδευτικούς και τους μαθητές να κατανοήσουν καλύτερα πώς συνδέονται οι 5 μεγάλες ιδέες και η ΤΝ σε διάφορους τομείς (καθημερινή ζωή, ρομποτική, παιχνίδια και παζλ, όραση και ομιλία).

Οι δάσκαλοι και οι εκπαιδευτικοί θα πρέπει να κοιτάξουν την ΤΝ και να τη χρησιμοποιήσουν για να εμπνεύσουν άλλες γενιές να καινοτομήσουν και να τις βοηθήσουν να κατανοήσουν πώς μπορούν να γίνουν όχι απλώς χρήστες της ΤΝ, αλλά ηθικοί και ενημερωμένοι δημιουργοί.

Αν θέλετε να μάθετε περισσότερα για το πώς να ενσωματώσετε τις 5 μεγάλες ιδέες της Τεχνητής Νοημοσύνης και μια προσέγγιση STEM, επισκεφθείτε τον ιστότοπο AI4STEM: https://ai4stem.erasmusplus.website/