Utafiti wa Khanmigo wa Miaka Miwili Unapata Mafunzo ya AI Yanapata Uhusiano wa Wanafunzi

Mojawapo ya majaribio makubwa ya ulimwengu wa kweli ya mafunzo ya AI imetoa uamuzi mzito. Jaribio la miaka miwili la kundi la nasibu la mkufunzi wa Khanmigo wa Khan Academy katika shule 18 za kati za Tennessee liligundua kuwa ufikiaji wa mwalimu wa AI ulileta faida zinazopimika lakini za kawaida za hesabu, na kwamba matokeo yalilegeshwa nyuma na tatizo la wanateknolojia kutangaza mara chache: wanafunzi wengi hawakuitumia. Utafiti huo, uliopewa jina la "One Click Away: AI Tutoring with Khanmigo in Two Year School Experiment," ulifanywa na Philip Oreopoulos na Nina Low na kuchapishwa kupitia Taasisi ya Annenberg katika mfululizo wa EdWorkingPapers wa Chuo Kikuu cha Brown.

Matokeo ni muhimu zaidi ya bidhaa moja, kwa sababu Khanmigo ni mmoja wa wakufunzi wa AI waliosambazwa sana katika shule za Amerika na utafiti ni kati ya tathmini za kwanza za majaribio ya ufundishaji generative wa AI katika hali ya kawaida ya darasani. Kwa mtu yeyote anayefuatilia habari za utafiti wa AI na mgongano wake na taasisi za ulimwengu halisi, karatasi hii ni sehemu ya ushahidi adimu katika mjadala unaotawaliwa na madai ya uuzaji, na ilifika kwenye ukurasa wa mbele wa Habari za Hacker wiki hii waelimishaji na wanateknolojia walipokuwa wakichanganua athari zake.

Kile Utafiti Umegundua

Jaribio liliagiza wanafunzi katika shule 18 za kati za Tennessee kutumia Khan Academy na mkufunzi wake wa AI Khanmigo wakati wa vipindi vya hisabati vilivyopo vya kila siku. Muhimu zaidi, mkufunzi huyo alisanidiwa kufundisha badala ya kutoa majibu, akionyesha ufundishaji wa Khan Academy. Jaribio lilifanyika kwa miaka miwili ya shule, na kuifanya kuwa moja ya majaribio marefu zaidi ya mafunzo ya AI hadi leo.

Matokeo ya kichwa: mgawo wa hali ya ufundishaji wa AI ulipandisha ufaulu wa hesabu kwa asilimia 1.3 ya viwango vya kitaifa kwa kila muhula, ambao waandishi walihesabu kama takribani mikengeuko ya kawaida ya 0.06 hadi 0.08 katika mwaka wa shule. Athari inayodokezwa ya mwaka mzima wa ushiriki amilifu hufikia mikengeuko ya kawaida ya 0.14. Hayo ni mafanikio ya kweli, yanayotambulika kitakwimu, na kwa uingiliaji wa programu ya gharama ya chini wanaheshimika.

Lakini ulinganisho ambao unadhoofisha hype ni hii: faida inafanana na mazoezi ya Khan Academy bila usaidizi wa AI. Wanafunzi waliotumia zana za mazoezi zilizopo za jukwaa, bila mkufunzi wa AI aliyeambatishwa, wanaonekana kuwa wamefanya vizuri kama vile wanafunzi ambao wangeweza kufikia Khanmigo.

Tatizo la Ushirikiano katika Data

Sehemu inayofichua zaidi karatasi ni akaunti yake ya uchunguzi wa utumiaji. Kwa juu juu, kupitishwa kunaonekana kuwa na nguvu: asilimia 96 ya wanafunzi walijaribu Khanmigo angalau mara moja. Chini, uchumba huanguka. Mwanafunzi wa wastani alimtumia mwalimu ujumbe kwa takriban theluthi moja tu ya siku walizofanya mazoezi ya hesabu, na katika asilimia 17 tu ya vipindi vya mazoezi ambapo walifanya makosa. Wanafunzi walipotuma ujumbe kwa mwalimu, waandishi waligundua kuwa ujumbe ulikuwa majibu wazi zaidi au mibofyo ya vidokezo vilivyopendekezwa, badala ya mazungumzo ya kihisabati.

Kwa maneno mengine, mkufunzi alisanidiwa kuwafundisha wanafunzi wa Kisokrasi kupitia makosa, lakini wanafunzi wengi waliepuka mazungumzo ya kufundisha kabisa. Waandishi wanahitimisha kuwa kikwazo cha kisheria kinaonekana kuwa ushiriki: kutambua ahadi ya mafunzo ya AI kutahitaji kupata wanafunzi kuitumia, sio tu kuwapa ufikiaji.

Kwa Nini Ni Muhimu Kwa Shule Kununua AI

Wilaya kote Marekani ziko chini ya shinikizo la kutumia zana za AI, na ufundishaji ndio kesi kuu ya utumiaji katika karibu kila hatua. AI ya Uzalishaji imekuzwa kama teknolojia ambayo inaweza hatimaye kutoa kile ambacho watafiti wa elimu wanakiita ndoto ya sigma mbili: mkufunzi wa kibinafsi kwa kila mwanafunzi. Uundaji wa sigma mbili wa Bloom unatokana na utafiti wa zamani juu ya ufundishaji wa binadamu, na ndiyo hasa ahadi ambayo wakufunzi wa AI wanauzwa dhidi yake.

Utafiti huu unapendekeza kizuizi si ubora wa kielelezo au ufikiaji. Kila mwanafunzi katika kikundi cha matibabu alikuwa na mkufunzi wa hali ya juu wa LLM mbofyo mmoja, bila gharama, ndani ya eneo lao la kila siku la hesabu. Kikwazo kilikuwa ikiwa vijana wangeweza kuendeleza mazungumzo ya mafunzo kwa hiari, siku baada ya siku, katika darasa la kurekebisha. Ufundishaji wa kibinadamu hufanya kazi kwa sehemu kwa sababu mtu hugundua unapojiondoa. Programu, hadi sasa, haitoi nakala hiyo kwa uaminifu.

Mapango Yanayostahili Kuzingatiwa

Karatasi ni EdWorkingPaper, inayosambazwa kupitia Taasisi ya Annenberg ya Chuo Kikuu cha Brown, na wasomaji wanapaswa kuichukulia kama utafiti wa kufanya kazi badala ya matokeo ya kukaguliwa na marafiki. Utafiti huu unahusu hesabu za kurekebisha shule za sekondari katika jimbo moja, kwa hivyo kujumlisha kwa masomo mengine, viwango vya daraja, au miundo ya utekelezaji ni ya kubahatisha. Utungaji wa waandishi wenyewe hupimwa: wanaripoti kile kilichotokea wakati mkufunzi wa AI anayepatikana sana alipowekwa kwenye vipindi vya mazoezi vilivyopo, sio kile kinachoweza kutokea chini ya mitaala tofauti au motisha kali zaidi ya kushiriki.

Inafaa pia kuzingatia kile ambacho utafiti hausemi. Haioni kwamba ufundishaji wa AI hauna maana; athari ya kupotoka kwa kiwango cha 0.14 kutoka kwa mwaka mzima wa ushiriki amilifu itakuwa na maana ikiwa ushirikiano unaweza kudumishwa. Ugunduzi unakaribiana na hili: teknolojia ilifanya kazi pamoja na zana za mazoezi zisizo za AI ambazo zilifungwa kwenye, kwa sababu wanafunzi hawakutumia AI tofauti na vitufe ambavyo tayari wamevipuuza.

##Takeaway

Sekta ya teknolojia ya elimu imetumia miaka miwili kuahidi kwamba wakufunzi generative AI watabadilisha madarasa. Jaribio hili, mojawapo ya la kwanza kufuata wanafunzi wa kweli kwa muda wa miaka miwili kamili, linapendekeza mabadiliko yanazuiliwa na tatizo la kale: kupata watoto kutaka kufanya kazi. Kwa viongozi wa shule, somo ni kudai data ya ushiriki, sio tu hesabu za leseni, kutoka kwa wachuuzi wa AI. Kwa tasnia ya AI, ni ukumbusho kwamba shida ngumu zaidi katika usambazaji wa AI sio juu ya mfano.

Endelea na Utafiti wa AI

Majaribio ya uwanjani kama haya yalikata mzunguko wa hype haraka zaidi kuliko alama yoyote. Kwa utangazaji endelevu wa utafiti wa AI wenye matokeo ya ulimwengu halisi, fuata habari za AI kwenye aibuzzwire.news.

Soma habari zaidi za AI →