Współczesna technologia coraz śmielej wkracza do sal lekcyjnych, jednak jej rola w procesie nauczania wciąż budzi dyskusje. Najnowsze wyniki badań przeprowadzonych w Sierra Leone rzucają nowe światło na to, jak sztuczna inteligencja może realnie wspierać uczniów i nauczycieli. W ramach ośmiotygodniowego eksperymentu, zrealizowanego we współpracy z organizacją Fab AI oraz tamtejszym Ministerstwem Edukacji, sprawdzono wpływ narzędzia Guided Learning opartego na modelu Gemini na wyniki w nauce matematyki. Badaniem objęto 1763 uczniów szkół średnich w dystrykcie Port Loko.
Chcemy wprowadzać innowacje i poprawiać jakość usług, ale musimy również rygorystycznie badać efekty naszych działań. Cieszę się, że dysponujemy teraz silnymi dowodami na to, że starannie zaprojektowana sztuczna inteligencja może pomóc w poprawie wyników nauczania, wspierając naszych ciężko pracujących nauczycieli. – Conrad Sackey, Minister Edukacji Podstawowej i Średniej Sierra Leone.
Sokratejskie podejście do nauki
Jednym z głównych wyzwań związanych z generatywną sztuczną inteligencją w edukacji jest obawa, że uczniowie będą wykorzystywać ją jedynie do szybkiego uzyskiwania gotowych odpowiedzi, co hamuje krytyczne myślenie. Narzędzie wykorzystane w badaniu zostało zaprojektowane tak, aby priorytetowo traktować budowanie zrozumienia, a nie podawanie rozwiązań. Analiza ponad 113 tysięcy interakcji wykazała, że podejście to przyniosło oczekiwane rezultaty:
Dzięki takiemu „sokratejskiemu” modelowi komunikacji, to uczeń pozostaje osobą wykonującą najważniejszą pracę intelektualną, podczas gdy AI pełni rolę przewodnika.
Wymierne efekty i zmiana roli nauczyciela
Wyniki ilościowe badania są znaczące. Uczniowie korzystający z Guided Learning osiągnęli poprawę wyników w matematyce o 0,258 odchylenia standardowego w porównaniu z grupą kontrolną. W praktyce oznacza to, że w ciągu zaledwie ośmiu tygodni uczniowie zrobili postępy odpowiadające od 1,2 do nawet 1,7 roku typowej nauki. W klasach, gdzie nauczyciele aktywnie włączali AI do lekcji, osiągając cel 12 godzin pracy z narzędziem, postępy były jeszcze bardziej imponujące i wynosiły od 1,8 do 2,5 roku nauki.
Warto podkreślić, że sukces ten nie byłby możliwy bez zaangażowania nauczycieli. To oni pozostali głównymi architektami procesu edukacyjnego, wyznaczając cele i moderując dyskusje. Wielu pedagogów zauważyło, że narzędzie pomogło im w rozwoju zawodowym – dzięki niemu odkryli nowe sposoby wyjaśniania trudnych zagadnień, takich jak ułamki, i mogli przejść z roli wykładowców do roli facylitatorów, wspierających uczniów w ich indywidualnej ścieżce edukacyjnej.
Zaangażowanie uczniów i wyzwania na przyszłość
Badanie wykazało również niezwykle wysoki poziom zaangażowania uczniów. Aż 69% z nich osiągnęło lub przekroczyło założone cele korzystania z narzędzia, co jest wynikiem znacznie wyższym niż typowe 5% obserwowane w przypadku dobrowolnych technologii edukacyjnych. Zmianie uległo także podejście uczniów do nauki: z czasem ich pytania stały się bardziej zorientowane na zdobywanie umiejętności, a mniej na szukanie dróg na skróty.
Mimo obiecujących wyników, autorzy badania zwracają uwagę na istotne wyzwanie, jakim jest tzw. luka edukacyjna. Choć większość uczniów odniosła korzyści, największy postęp odnotowały osoby, które już na starcie posiadały silniejsze podstawy matematyczne. Wskazuje to na konieczność dalszego doskonalenia narzędzi tak, aby skutecznie wspierały również uczniów potrzebujących największej pomocy. W planach są już kolejne badania, które mają pogłębić wiedzę na temat wpływu AI na procesy poznawcze i relacyjne w edukacji.
