Sztuczna inteligencja dla edukacji włączającej

Rola sztucznej inteligencji w rozwoju edukacji włączającej z naciskiem na personalizację uczenia się i zaspokajanie różnorodnych potrzeb uczniów.

© studioaccendo, 123RF Free Images

Autor:
Michaił Kalitkin (CPO, Unowa, Polska)

Współautorzy:
Siergiej Struchetski (doktorat, Ukraina)
Andriej Wyszniak (CEO, Unowa, Polska)

Czym jest włączenie?

Włączenie to proces aktywnego włączania osób ze specjalnymi potrzebami w życie publiczne. Jest to ważna zasada w edukacji, która wspiera uczestnictwo wszystkich uczniów w klasach kształcenia ogólnego, niezależnie od ich zdolności i niepełnosprawności.

Co to jest SPE?

SPE, czyli specjalne potrzeby edukacyjne, to stan, w którym uczeń ma znaczne trudności w nauce lub niepełnosprawność wymagającą specjalnego podejścia edukacyjnego. Może to być spowodowane upośledzeniem fizycznym lub psychicznym, które poważnie wpływa na zdolność dziecka do wykonywania codziennych zadań i uczęszczania do szkoły.

Dlaczego edukacja włączająca jest potrzebna?

Edukacja włączająca ma na celu pomóc uczniom z SPE w pokonywaniu barier, osiągnięciu potencjału akademickiego oraz promowaniu ich rozwoju społecznego, emocjonalnego i osobistego. Jest to także sposób na zapewnienie wszystkim dzieciom równych szans na naukę i rozwijanie umiejętności potrzebnych do prowadzenia udanego życia.

Czym jest edukacja włączająca?

Edukacja włączająca to proces edukacyjny, podczas którego dzieci ze specjalnymi potrzebami zdobywają wiedzę i umiejętności niezbędne, aby odnieść sukces w społeczeństwie w szkołach ogólnodostępnych.

Jaka jest różnica? (Problemy edukacji włączającej)

Dzieci z SPE uczą się tych samych umiejętności, co inne dzieci, ale wymagają więcej uwagi i wysiłku. Wymagają zindywidualizowanego podejścia, w tym określonych metod nauczania i oceniania, a także dodatkowych narzędzi. Ponadto do pracy z takimi dziećmi zobowiązani są specjalnie przeszkoleni nauczyciele.

Zastosowanie AI w edukacji włączającej

Główne etapy pracy

• Testowanie umiejętności, protokoły programistyczne i ich zastosowanie
• Indywidualny program rozwoju (IPR) i adaptacja programu akademickiego
• Pomoce do nauki
• Grupa wsparcia

Testowanie umiejętności, protokoły programistyczne i ich zastosowanie

Głównym celem testów jest określenie wyjściowego poziomu umiejętności dziecka w porównaniu z typowo rozwijającymi się rówieśnikami we wszystkich obszarach rozwoju (poznawczy/naukowy, logopedyczny, SPEsoryczny, fizyczny, społeczny i życie codzienne).

Dzieci z SPE mogą mieć opóźnienia w rozwoju, umiejętności mogą rozwijać się nierównomiernie, a bardzo często wiek rozwojowy nie odpowiada wiekowi kalendarzowemu. Dlatego też, aby określić poziom umiejętności dziecka, konieczne jest przeprowadzenie kompleksowych, pogłębionych badań w 6 obszarach rozwoju.

Jeśli dziecko potrzebuje indywidualnego programu rozwoju, testy pomogą:

• wybieraj konkretne cele w oparciu o deficyty każdego indywidualnego dziecka
• analizować mocne i słabe strony dziecka
• stworzyć indywidualny program treningowy
• śledzić postępy

Obszary rozwoju:

• Domena poznawcza/akademicka
• Sfera fizyczna
• Sfera SPEsoryczna
• Pole logopedyczne
• Sfera społeczna
• Sfera domowa

Na podstawie wyników badań tworzony jest protokół rozwojowy, który stanowi praktyczny przewodnik pracy z konkretnymi deficytami dziecka. W dokumencie tym opisano konkretne kroki i techniki, które należy zastosować, aby rozwinąć określone umiejętności.

Protokół programistyczny nie jest statyczny; polega na ciągłym monitorowaniu i ocenie w celu monitorowania skuteczności stosowanych metod i ich dostosowywania w razie potrzeby. Protokół rozwoju jest zatem narzędziem, które pomaga specjalistom i rodzicom w najlepszy możliwy sposób zorganizować proces rozwoju i uczenia się dziecka.

Przykłady wykorzystania AI: Automatyzacja analizy danych i generowanie rekomendacji

W tym kontekście sztuczną inteligencję można zastosować do przetwarzania dużych ilości danych zebranych podczas testowania umiejętności dzieci. Algorytmy uczenia maszynowego mogą automatycznie analizować te dane, identyfikując wzorce i korelacje, co z kolei umożliwi tworzenie dokładniejszych i zindywidualizowanych protokołów rozwoju. Sztuczna inteligencja może na przykład określić, które metody nauczania są najskuteczniejsze w przypadku dzieci z określonymi rodzajami specjalnych potrzeb edukacyjnych i automatycznie generować rekomendacje dla specjalistów i rodziców.

AI: Tworzenie i indywidualizacja protokołów rozwoju

Przy pomocy AI można stworzyć bazę skutecznych protokołów rozwoju, która będzie na bieżąco aktualizowana w oparciu o najnowsze badania i obserwacje praktyczne. Sztuczna inteligencja może automatycznie personalizować te protokoły dla każdego dziecka w oparciu o jego unikalne cechy i potrzeby. Nie tylko przyspieszy to proces opracowywania indywidualnych planów, ale także sprawi, że będą one dokładniejsze i efektywniejsze.

AI: Monitorowanie i korekta protokołów

Sztuczną inteligencję można wykorzystać do ciągłego monitorowania skuteczności stosowanych metod i dostosowywania protokołów w czasie rzeczywistym. System może na przykład automatycznie monitorować postępy dziecka i sugerować zmiany w protokole rozwoju, jeśli dotychczasowe metody nie przynoszą pożądanego efektu.

Przykłady te pokazują, jak sztuczna inteligencja może znacząco poprawić jakość i efektywność edukacji włączającej, czyniąc ją bardziej spersonalizowaną i adaptacyjną.

Indywidualny program rozwoju (IPR) i adaptacja programu akademickiego

PWI to kluczowy dokument dla dziecka ze specjalnymi potrzebami edukacyjnymi (SPE) w środowisku edukacji ogólnej. Program ten opracowywany jest w oparciu o szczegółową analizę potrzeb i możliwości dziecka i ma na celu zapewnienie jego pełnego rozwoju i nauki.

Komponenty rozwoju praw własności intelektualnej:

• testowanie podstawowego poziomu rozwoju umiejętności
• opracowywanie protokołów rozwoju, wyznaczanie celów obiektywnych
• zgodnie z planem: stosując różne metody nauczania
• monitorowanie i korygowanie praw własności intelektualnej
• modyfikacja i adaptacja programu nauczania

Przykłady wykorzystania AI do monitoringu i list kontrolnych:

We współczesnych systemach edukacyjnych możliwe jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do automatycznego monitorowania skuteczności stosowanych metod i podejść w ramach IPR.

Sztuczna inteligencja może na przykład analizować dane zebrane za pomocą list kontrolnych i automatycznie sugerować korekty w indywidualnym planie rozwoju dziecka. Umożliwi to szybkie dostosowanie metod treningowych i skupienie się na najskuteczniejszych podejściach.

Sztuczna inteligencja do dostosowywania programu akademickiego:

Sztuczną inteligencję można wykorzystać do tworzenia adaptacyjnych programów nauczania, które zmieniają się w czasie rzeczywistym w zależności od potrzeb i postępów dziecka.

Na przykład, jeśli program nauczania obejmuje różne zajęcia lub materiały związane ze Świnką Pepa, sztuczna inteligencja może automatycznie dostosować te zajęcia dla dziecka z SPE w oparciu o jego indywidualne potrzeby i aktualny poziom rozwoju.

Sztuczna inteligencja do indywidualizacji praw własności intelektualnej:

Wykorzystując sztuczną inteligencję można analizować duże ilości danych o rozwoju dziecka i na ich podstawie tworzyć głęboko zindywidualizowane programy.

Dotyczy to szczególnie dzieci z różnymi formami SPE, ponieważ każde dziecko jest wyjątkowe i wymaga indywidualnego podejścia.

Pomoce do nauki

W przypadku dzieci z SPE pomoce naukowe często stają się integralną częścią procesu edukacyjnego. Mogą one obejmować urządzenia medyczne, takie jak aparaty słuchowe i mowy, a także narzędzia edukacyjne, takie jak wskazówki wizualne, historie społeczne i strategie wizualne.

Przykłady wykorzystania AI do wygenerowania systemu PECS (Picture Exchange Communication System):

Sztuczna inteligencja może automatycznie tworzyć spersonalizowane karty dla każdego dziecka na podstawie jego zainteresowań, potrzeb i poziomu rozwoju. Na przykład, jeśli dziecko często prosi o określony rodzaj jedzenia, sztuczna inteligencja może wygenerować kartę ze zdjęciem tego jedzenia i zdjęciem mamy, pomagając w ten sposób dziecku łatwiej wyrazić swoje potrzeby („Mamo, ja” jestem głodny”).

Sztuczna inteligencja do personalizacji strategii wizualnych i historii społecznościowych:

Sztuczna inteligencja może analizować zachowania i preferencje dziecka, aby tworzyć bardziej spersonalizowane strategie wizualne lub historie społecznościowe, które są skuteczniejsze w komunikacji. Na przykład, jeśli dziecko preferuje określone kolory lub kształty, opcje te można uwzględnić w projekcie karty.

AI do monitorowania wydajności:

Sztuczna inteligencja może śledzić, które karty lub techniki są najskuteczniejsze dla dziecka i sugerować zmiany w czasie rzeczywistym.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w opracowywaniu i stosowaniu pomocy edukacyjnych może znacząco poprawić jakość i skuteczność edukacji włączającej.

Grupa wsparcia

Dużą częścią sukcesu włączenia społecznego jest posiadanie skutecznego zespołu. Zespół, w którym każda osoba rozumie i dokładnie realizuje swoje funkcje zawodowe.

Grupa wsparcia:

• Korepetytor
• Kurator
• Kierownik
• Nauczyciel
• Rodzice
• Administracja szkoły
• Logopeda, defektolog, psycholog, specjalista rehabilitacji
• Nauczyciele przedmiotów dodatkowych

Zadania zespołu wsparcia:

• gromadzenie informacji o cechach rozwojowych dziecka, jego zainteresowaniach, trudnościach, potrzebach edukacyjnych na etapach rozwoju, realizacji i monitorowaniu realizacji PWI;
• określenie obszarów usług psychologicznych, pedagogicznych i korekcyjno-rozwojowych, które mogą być świadczone w placówce oświatowej oraz zapewnienie świadczenia tych usług;
• opracowanie PWI dla każdego dziecka ze specjalnymi potrzebami edukacyjnymi i monitorowanie jego realizacji w celu dostosowania i określenia dynamiki rozwoju dziecka;
• udzielanie wsparcia metodycznego kadrze pedagogicznej placówki oświatowej w zakresie organizacji edukacji włączającej;
• tworzenie odpowiednich warunków integracji dzieci ze specjalnymi potrzebami w środowisku edukacyjnym;
• prowadzenie pracy doradczej z rodzicami dzieci ze specjalnymi potrzebami edukacyjnymi w zakresie specyfiki ich rozwoju, edukacji i wychowania;
• prowadzenie w placówkach oświatowych pracy informacyjno-wychowawczej wśród kadry nauczycielskiej, rodziców i dzieci w celu przeciwdziałania dyskryminacji i łamaniu praw dziecka oraz kształtowania przyjaznej postawy wobec dzieci ze specjalnymi potrzebami edukacyjnymi.

Przykłady wykorzystania AI: Systemy rekomendacji dla nauczycieli:

Sztuczna inteligencja może zapewnić rekomendacje dotyczące metod i materiałów do nauczania dzieci ze specjalnymi potrzebami na podstawie analizy skuteczności stosowanych metod i indywidualnych cech każdego dziecka. AI potrafi klasyfikować i sugerować najskuteczniejsze na świecie praktyki i techniki pracy z SPE, dzięki czemu będą one łatwo dostępne dla zespołu wsparcia

Szkolenia i wsparcie dla nauczycieli:

Interaktywne chatboty i wirtualni asystenci wykorzystujący sztuczną inteligencję mogą dostarczać nauczycielom moduły kursów, pomagając im lepiej zrozumieć i wdrożyć włączające praktyki nauczania.

Komunikacja z rodzicami:

Sztuczna inteligencja może zautomatyzować rutynową komunikację między szkołą a rodzicami, na przykład wysyłanie automatycznych powiadomień o postępach dziecka, nadchodzących wydarzeniach lub potrzebie porady.

Walka z dyskryminacją:

Sztuczna inteligencja może analizować materiały tekstowe, audio i wideo wykorzystywane w procesie edukacyjnym pod kątem treści dyskryminujących lub stronniczych oraz sugerować alternatywy w celu stworzenia bardziej włączającego środowiska edukacyjnego.

Wniosek

Potencjał AI w edukacji włączającej

Sztuczna inteligencja jest obiecującym narzędziem poprawy jakości edukacji włączającej. Zastosowanie AI może znacząco zoptymalizować procesy diagnostyczne, szkoleniowe i monitorujące, czyniąc je bardziej spersonalizowanymi i efektywnymi. Może pomóc nauczycielom i specjalistom szybko dostosować się do indywidualnych potrzeb każdego dziecka, zapewniając wsparcie analityczne i zautomatyzowane rozwiązania.

Zachęta do działania

Sztuczna inteligencja oferuje już wiele możliwości poprawy jakości edukacji włączającej. Dlatego zachęcamy odbiorców nie tylko do odkrywania możliwości tych technologii, ale także do aktywnego stosowania ich w praktyce, nie zapominając przy tym o konieczności uwzględnienia aspektów etycznych.

Przykłady realnego wykorzystania technologii AI w edukacji

Źródło: cyberquantic.com

Spersonalizowana nauka

Al adaptacyjna platforma edukacyjna do spersonalizowanego uczenia się

Dla: studentów, nauczycieli (dostawców treści), usług stron trzecich (poprzez doświadczenie API), badaczy akademickich (zestawy eduDATA)
Zakres: 2,5 miliona użytkowników (247]
Cel: Lepsza obsługa klienta

Silnik rekomendacji pociągów

Dotyczy: pracowników, wymagań stanowiskowych, wymagań szkoleniowych
Zakres: Znajdź wymagania dotyczące umiejętności i odpowiednie szkolenia w oparciu o pracowników
cele zawodowe.
Cel: Lepsza obsługa klienta

Edukacja — nauka spersonalizowana

Dla: Uczących się języków obcych
Zakres: Utrzymywanie zaangażowania osób uczących się języków obcych w Deep Learning w
Aplikacja Duolingo.
Cel: Poprawa obsługi klienta, zwiększenie przychodów

Rozwiązanie AI dla inteligentnego kampusu

Dla: uczniów, nauczycieli, szkół, rządów
Zakres: ten program obejmuje pełną gamę produktów i zintegrowanych rozwiązań do nauczania, egzaminowania, oceny, zarządzania i uczenia się.
Cel: Poprawa wydajności pracowników

Inteligentne treści edukacyjne

Aplikacja mobilna do nauki adaptacyjnej Al

Dla: Wszystkie grupy wiekowe, których celem jest nauka języka obcego.
Zakres: Mobilny program do nauki języków obcych dla wszystkich grup wiekowych
dostosowuje się do ucznia i buduje indywidualną ścieżkę nauki w oparciu o sztuczną inteligencję.
Cel: Lepsza obsługa klienta

Edukacja — inteligentne treści edukacyjne

Dla: Twórców kursów online i osób uczących się online.
Zakres: Umożliwienie twórcom kursów skupienia się na złożonym podejmowaniu decyzji i kreatywności za pomocą widzenia komputerowego i języka naturalnego
Przetwarzanie.
Cel: Poprawa wydajności pracowników

Inteligentny robot edukacyjny

Dla: uczniów, rodziców, nauczycieli.
Zakres: Robot przeznaczony jest do wspomagania edukacji dzieci.
Cel: Lepsza obsługa klienta

Zautomatyzowane generatory treści

Inteligentny system znakowania IFLYTEK

Za: Ocenianie nauczycieli i techników
Zakres: System może realizować inteligentne wykrywanie i ocenianie wszystkiego
pytania subiektywne.
Cel: Poprawa wydajności pracowników

Edukacja — zautomatyzowane generatory treści

Dla: Twórców kursów online.
Zakres: Inteligentne generowanie, selekcjonowanie i polecanie treści edukacyjnych
treść.
Cel: Lepsza obsługa klienta

Źródła

1. Sztuczna inteligencja i edukacja włączająca. Spekulacyjna przyszłość i nowe praktykiSztuczna inteligencja i edukacja włączająca: spekulacyjna przyszłość i nowe praktyki | SpringerLink
2. Edukacja spersonalizowana i sztuczna inteligencja w USA, Chinach i Indiach: przegląd systematyczny z wykorzystaniem modelu Human in the LSPE: Spersonalizowana edukacja i sztuczna inteligencja w Stanach Zjednoczonych, Chinach i Indiach: przegląd systematyczny z wykorzystaniem modelu Human-In-The-LSPE – ScienceDirect
3. Sztuczna inteligencja ma potencjał, aby rozwiązać niektóre z największych wyzwań współczesnej edukacji i może zapewnić innowacyjne metody nauczania i uczenia się: UNESCO
4. AI w edukacji włączającej uczniów z mniejszości. MDPI
5. Rola sztucznej inteligencji w przekształcaniu sal lekcyjnych. Magazyn językowy
6. Rola sztucznej inteligencji w edukacji. Branża e-learningowa
7. Walory modeli sztucznej inteligencji dla liderów edukacyjnych. Biuro Technologii Edukacyjnych
8. Wpływ AI na przyszłość edukacji. Raport Białego Domu
9. Wyzwania i możliwości AI w edukacji. Dokument UNESCO