ابزارهای هوش مصنوعی برای طراحی آموزشی: بازنگری در نحوه‌ی ایجاد یادگیری

ابزارهای هوش مصنوعی برای طراحی آموزشی: بازنگری در نحوه‌ی ایجاد یادگیری

آینده طراحی آموزشی؟... تقریباً همین الان هم هست. رابط‌های کاربری قدیمی LMS و جلسات طولانی و طاقت‌فرسای برنامه‌ریزی محتوا، در حال تغییر چهره هستند - از طریق ابزارهایی که نه تنها سرعت کار را افزایش می‌دهند، بلکه در خلق محتوا نیز همکاری می‌کنند . و این یک هیاهوی تبلیغاتی برای طرفداران فناوری نیست. این اتفاق همین الان در حال رخ دادن است. بی‌سروصدا. در همه جا.

مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:

🔗 هوش مصنوعی Otter چیست؟ یک راهنمای واقعاً مفید برای برنامه‌ای که همه وانمود می‌کنند می‌دانند.
توضیح دهید که هوش مصنوعی Otter واقعاً چه کاری انجام می‌دهد، چگونه کار می‌کند و چرا چیزی بیش از رونویسی از جلسات است.

🔗 چگونه یک هوش مصنوعی بسازیم - نگاهی عمیق و بدون پیچیدگی‌های اضافی
با ساخت یک هوش مصنوعی از ابتدا، بدون غرق شدن در اصطلاحات تخصصی یا تبلیغات، آشنا شوید.

🔗 چگونه یک مدل هوش مصنوعی را آموزش دهیم؟
یک راهنمای ساده برای آماده‌سازی مجموعه داده‌ها، انتخاب مدل، آموزش و تنظیم دقیق سیستم هوش مصنوعی خودتان.

صبر کنید - طراحی آموزشی واقعاً چیست

بیایید وانمود نکنیم که همه با این موضوع موافقند. بعضی‌ها با آن مثل مهندسی پاورپوینتِ پر زرق و برق رفتار می‌کنند. بعضی دیگر آن را معماری شناختی می‌دانند - مثلاً اینکه چطور می‌توان از صفر فهم را ایجاد کرد؟ از مه تا وضوح؟ بخشی از آن تجربه کاربری، بخشی روانشناسی و گاهی اوقات... هرج و مرج است.

و وقتی هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود، آن هرج و مرج سازماندهی می‌شود. یا حداقل، بهتر مهار می‌شود.

🛠️ مقایسه سریع: ابزارهای هوش مصنوعی بر اساس مورد استفاده

عملکرد نمونه‌هایی از ابزارهای هوش مصنوعی چه چیزی را خودکار می‌کند؟ عجایبی که باید بدانید
ایجاد دوره کامل کورسو، هوش مصنوعی iSpring ماژول‌ها، آزمون‌ها، اسکریپت‌ها، طرح‌بندی‌ها نیاز به اعتبارسنجی محتوا دارد
ارائه آموزش تطبیقی آزمایشگاه‌های سانا، دوسیبو لرن سرعت یادگیری مبتنی بر زبان‌آموز + جریان محتوا نیاز به ورودی اولیه قوی دارد
هوش مصنوعی، صدا + ویدئو سینتزیا، آزمایشگاه‌های ول‌سعید روایت آواتار، ویدیوهای آموزشی با زیرنویس خودکار بدون ویرایش می‌تواند حس رباتیک بودن داشته باشد
سازندگان آزمون کوئیزگکو، ایزی‌ژنراتور خلق ارزیابی با منطق بلوم به گزینه‌های بازخورد انسانی نیاز دارد
استوری‌بورد تصویری هوش مصنوعی توم، اپلیکیشن گاما روایت‌ها و قالب‌های اسلاید پویا بهترین برای نمونه‌سازی سریع

نکته‌ی ظریفی اینجا وجود دارد: فقط به یک ابزار تکیه نکنید. آن‌ها را روی هم بچینید. امتحان کنید. بسته به سبک شما، درخشش آن‌ها متفاوت است.

ابزارهایی که واقعاً به شما کمک می‌کنند فکر کنید

اینجاست که موضوع جالب می‌شود. بهترین ابزارهای هوش مصنوعی فقط خودکارسازی نمی‌کنند - آنها ایده‌های شما را به جاهای عجیب‌تر و هوشمندانه‌تری سوق می‌دهند. شما موضوعی مانند «رهبری همدلانه» را وارد می‌کنید و بوم: یک توالی درسی با نکات تأمل‌برانگیز، قلاب‌های یادداشت‌برداری و بخش‌های تعاملی به شما ارائه می‌دهد. شما هرگز آن را با دست و در یک جلسه نمی‌نویسید. اما حالا؟ می‌توانید به جای آن آن را اصلاح کنید.

و این تغییر است: از خالق به ویراستار. هنوز انسان. فقط سریع‌تر.

🎯 برد واقعی؟ یادگیری تطبیقی ​​و پویا

تصور کنید که زبان‌آموزان شما در یک مسیر خطی گیر نکرده‌اند. آنها بر اساس نحوه عملکردشان یا حتی سرعت کلیک کردنشان به این سمت یا آن سمت سوق داده می‌شوند. این کاری است که ابزارهایی مانند Sana و Docebo انجام می‌دهند.

راستش را بخواهید، این چیزی شبیه یک نتفلیکس شخصی‌سازی‌شده است... اما برای مدل‌های ذهنی.

البته، نمی‌توانید کورکورانه به آن اعتماد کنید. (تا حالا دیده‌اید که هوش مصنوعی پیشنهاد آموزش حساب دیفرانسیل و انتگرال از طریق میم‌های گربه را بدهد؟ این... یک چیزی است.)

گوشه هشدار: اخلاق، تعصب و آن حس درونی 🤔

هوش مصنوعی نمی‌داند که آیا مخاطبان شما از نظر عصبی متفاوت هستند یا خیر. یا اینکه آیا یک عبارت حس انحصاری بودن می‌دهد یا خیر. یا اینکه آیا یک پالت رنگی ممکن است باعث اضافه بار حسی شود یا خیر. این هنوز به شما .

طراحی آموزشی عالی به معنای پرسیدن موارد زیر است:

  • «آیا این فقط کارآمد است - یا واقعاً معنادار است؟»

  • «آیا خواهم برد؟»

  • «آیا من اینجا یک نکته ظریف فرهنگی را از قلم انداخته‌ام؟»

راستش را بخواهید؟ آن غریزه انسانی... هوش مصنوعی هنوز آن را ندارد.

بررسی نهایی حس و حال: شما طراح هستید. هوش مصنوعی ابزار است. 🛠️

این در مورد جایگزینی نیست. این تقویت است. تقویت. بهترین طراحان آموزشی کسانی نیستند که از ابتدا می‌سازند - آنها کسانی هستند که سریع‌تر و با حلقه‌های بازخورد بهتر، ریمیکس می‌کنند.

پس ادامه بده - باهاش ​​کمی شلوغ‌کاری کن. ابزارها رو با هم ترکیب کن، قالب‌ها رو خم کن، خروجی‌های هوش مصنوعی رو مثل مجسمه‌سازی با گِل بازنویسی کن. هیچ راه مشخصی برای انجام این کار وجود نداره. تقریباً کل نکته همینه.


🧪 نکته فرعی: وقتی هوش مصنوعی کاملاً از اصل مطلب غافل می‌شود (و چرا این موضوع به طرز عجیبی مفید است)

خب. یه بار از یه هوش مصنوعی خواستم کمکم کنه یه ماژول در مورد حل اختلاف بسازم - و یه بازی نقش‌آفرینی با حضور دزدان دریایی پیشنهاد داد. شوخی نمی‌کنم. چشم‌بند به معنای واقعی کلمه. این... چیزی نبود که تو ذهنم بود.

نکته این است که چنین لحظاتی فقط عجیب و غریب نیستند. آنها شما را مجبور می‌کنند که به طرز فکر خودتان نگاه کنید. مثلاً، چرا آنجا شروع شد؟ آیا من نامفهوم بودم؟ آیا به دنبال درام بود؟ یا اینکه اساساً از جزئیات بی‌اطلاع است؟

و بله، گاهی اوقات کاملاً اشتباه است. مثل پیشنهاد سوالات چند گزینه‌ای برای درس سوگواری. یا دادن بازخورد یکسان به همه صرف نظر از عملکرد. این اتفاق می‌افتد. در واقع، بیشتر از آنچه انتظار دارید.

اما عجیب است؟ این اشکالات کمک می‌کنند. آن‌ها نقاط کور را آشکار می‌کنند. نه در هوش مصنوعی - بلکه در نحوه‌ی تغذیه، شکل‌دهی و فرض اینکه ما را «درک» خواهد کرد.

کاری که الان می‌کنم - وقتی چیزی را اشتباه می‌گوید - مکث می‌کنم. سعی می‌کنم بفهمم چرا آنجا افتاده است. تقریباً با آن مثل یک تلنگر تأملی برخورد می‌کنم. همیشه هم سازنده نیست. گاهی اوقات خنده‌دار است. گاهی اوقات هم... خاطره‌انگیز؟

به هر حال. اشتباهات فاحش را کنار بگذارید. آنها چیزهای بیشتری از خروجی‌های بی‌نقص به شما یاد می‌دهند.


جدیدترین هوش مصنوعی را در فروشگاه رسمی دستیار هوش مصنوعی پیدا کنید

درباره ما

بازگشت به وبلاگ