Arhitectură de transformare a cursurilor clasice în fluxuri de învățare adaptive folosind inteligența artificială
Autor:Andrei Bobocea, Răzvan Bologa, Lorena Bătăgan și Bogdan-Ștefan Posedaru
JEL:A20, I20, I21
DOI:10.24818/EA/2024/65/363
Cuvinte cheie:creare de conținut prin inteligență artificială, inteligență artificială, învățare adaptivă, flux de învățare, învățare personalizată, conținut educațional.
Abstract:
Literatura de specialitate privind învățarea adaptivă sugerează că aceasta poate oferi îmbunătățiri semnificative procesului educațional și numeroase studii au constatat necesitatea învățării personalizate, care este unul dintre punctele puternice ale învățării adaptive. Platformele de învățare adaptivă necesită conținut pentru a fi eficiente, iar lipsa acestuia a împiedicat adoptarea pe scară largă, adăugând costul creării de conținut la costul inițial de implementare și creând o problemă de tip “masă critică” în care o platformă fără conținut este ineficientă și neatractivă, ceea ce duce la o lipsă de interes și o lipsă de finanțare pentru dezvoltarea de conținut nou. Inteligența Artificială (AI) are potențialul de a ajuta la crearea de conținut prin preluarea unei părți semnificative a volumului de muncă. Această lucrare își propune să exploreze această posibilitate și să propună o arhitectură bazată pe tehnologiile cu inteligență artificială actuale care îi va ajuta pe profesori și experți să transforme materialele clasice de curs în fluxuri de învățare adaptivă. Sistemul nu este autonom și nu va înlocui un expert uman, ci mai degrabă va prelua o parte din munca mai simplă, dar consumatoare de timp. Abordarea propusă are ca rezultat un sistem distinct, independent de platforma de învățare adaptivă în sine, care poate ajuta la reformularea, restructurarea și îmbogățirea conținutului, rezultând o narațiune digitală automatizată, sau un fragment al acesteia, care poate fi exportat într-un format bazat pe un standard deschis și utilizat într-o platformă de învățare adaptivă la alegere.