Los tecnólogos estadounidenses dicen que son educadores para adoptar rápidamente sus nuevos inventos más de un siglo. En 1922. Thomas Edison dijo que todos los libros de texto en la escuela reemplazarían las tiras flexibles, porque el texto era un texto efectivo, pero la película era 100% eficiente. Estas estadísticas falsas son un buen recordatorio de que las personas pueden ser grandes tecnólogos y reformadores educativos no profesionales.
Pienso en Edison cada vez que escucho que los tecnólogos insisten en que los educadores deben adoptar inteligencia artificial lo más rápido posible para transmitir durante la transformación que estará en la escuela y la sociedad.
En el MIT, estudio la historia y el futuro de la tecnología educativa y nunca he encontrado un sistema escolar (país, estado o municipio, que rápidamente adoptó nueva tecnología digital y beneficios duraderos para sus estudiantes. El primer distrito para alentar a los estudiantes a traer teléfonos móviles en las clases no está mejor preparado por los jóvenes para el futuro que las escuelas que adoptaron un enfoque más cuidadoso. No hay evidencia de que los primeros países conecten sus aulas con Internet se proporcionan de acuerdo con el crecimiento económico, el logro educativo o la prosperidad de los ciudadanos.
Las nuevas tecnologías educativas solo son poderosas como comunidades que lideran su uso. Abrir una nueva tarjeta de navegador es fácil; Crear condiciones para un buen aprendizaje es difícil.
Lleva años que los maestros desarrollen nuevas prácticas y normas, ya que los estudiantes adoptan nuevas rutinas y familias para identificar nuevos mecanismos de apoyo para hacer una nueva invención de manera confiable mejorando el aprendizaje. Pero a medida que se extiende a través de las escuelas, el análisis histórico y la nueva investigación realizada con los maestros y estudiantes de K-12 ofrecen cierta orientación sobre la inseguridad de la navegación y minimizan el daño.
Hemos cometido un error antes y reaccionamos exageradamente
Comencé a enseñar a los estudiantes de secundaria de la escuela secundaria a buscar Web 2003. Años. En ese momento, los expertos en Biblioteca y Ciencias de la Información desarrollaron una pedagogía para una evaluación web que alentó a los estudiantes a leer de cerca los sitios web con los sitios web: citas, formateo adecuado y "O". Dimos las listas de verificación a los estudiantes como una prueba CRAAP (moneda, confiabilidad, autoridad, precisión y propósito) para ejecutar su evaluación. Aprendimos a los estudiantes a evitar Wikipedia y confiar en los sitios web con los dominios .org o .ed sobre el dominio .com. Todo parecía razonable y la evidencia fue informada en ese momento.
El primer artículo revisado que muestra métodos eficientes para los estudiantes para buscar en Internet publicado en 2019. Años. Resultó que los reclutas utilizados por estas técnicas más comúnmente aprendidas en las pruebas evaluaron su capacidad de ordenar la verdad de la ficción. También mostró que los expertos en evaluación en línea utilizaron un enfoque completamente diferente: dejar rápidamente la página para ver cómo se caracterizan otras fuentes. Este método, ahora llamado lectura lateral, resultó en una búsqueda más rápida y precisa. El trabajo fue para golpear el gute para el viejo maestro como yo. Pasamos casi dos décadas que enseñan a millones de estudiantes que demuestran métodos de búsqueda ineficientes.
Hoy hay consultores de la industria artesanal, jugadores clave y "líderes de opinión" que viajan por el país que afirma para educar a los educadores sobre cómo usar IA en las escuelas. Las organizaciones nacionales e internacionales publican marcos de alfabetización de IA que afirman saber qué habilidades se necesitan para su futuro. Los tecnólogos inventan aplicaciones que alientan a los maestros y estudiantes a usar generaciones y como maestros, como planificadores de lecciones, como editores de escritura o como socios de conversación. Estos enfoques están hoy en día dependiendo de la evidencia de un apoyo a prueba, como la prueba CRAAP realizada cuando se inventa.
Existe un mejor enfoque que especificar la especulación del recinto: pruebas estrictas de nuevas prácticas y estrategias y solo ampliamente defensa para aquellos que tienen evidencia sólida de eficiencia. Al igual que con la alfabetización web, esta evidencia llevará una década o más para aparecer.
Pero esta vez hay diferencias. AI es lo que llamé "tecnología de llegada". La IA no fue invitada a las escuelas a través del proceso de adopción, como comprar un escritorio o panel inteligente: colapsa la fiesta y luego reorganiza los muebles. Eso significa que las escuelas tienen que hacer algo. Los maestros se sienten urgentemente. Sin embargo, necesitan apoyo: en los últimos dos años, mi equipo entrevistó a casi 100 educadores de todo Estados Unidos, y un estribillo generalizado es "No nos hagas ir solos".
3 estrategias para un camino cuidadoso a seguir
Mientras esperan mejores respuestas de las comunidades educativas, que durarán años, los maestros deberán ser científicos. Recomiendo tres guías para avanzar con IA en las condiciones de inseguridad: humildad, experimentación y evaluación.
Primero, regularmente recuerdan a los estudiantes y maestros que prueben algo (marcos de alfabetización, prácticas de enseñanza, nuevas evaluaciones) es la mejor suposición. En cuatro años, los estudiantes podían escuchar que lo primero en aprender sobre el uso de la IA, porque resultó estar bastante equivocado. Todos deberíamos estar listos para revisar su opinión.
En segundo lugar, las escuelas deben revisar sus estudiantes y planes y programas de enseñanza y decidir qué tipos de experimentos querían implementar con IA. Algunas partes de su plan de estudios pueden invitar a la alegría y los nuevos esfuerzos audaces, mientras que otras merecen más precaución.
En nuestro podcast "Household Machine", entrevistamos a Eric Timmone, un maestro en Santa Anna, California, que enseña los cursos de cine elegidos. Las evaluaciones finales de sus alumnos son películas complejas que requieren más habilidades técnicas y de arte para producir. El entusiasta de la IA, Timmoni, usa IA para desarrollar su plan de estudios y alentar a los estudiantes a usar y resolver problemas relacionados con los problemas, desde las secuencias de comandos hasta el diseño técnico. No me importa que todo haga todo por los estudiantes: como él dice: "A mis alumnos les gusta hacer películas ... Entonces, ¿por qué lo reemplazarías con AI?"
Es uno de los mejores, los ejemplos más reflexivos de enfoque "All in" que encontré. Tampoco puedo imaginar que recomiende un enfoque similar al curso de inglés en noveno grado, donde la introducción a una introducción de la escuela secundaria a la escuela secundaria debe tratarse con enfoques cautrosos.
Tercero, cuando los maestros muevan nuevos experimentos, deben reconocer que la evaluación local ocurrirá mucho más rápido que la ciencia rigurosa. Cada vez que las escuelas administran una nueva política o enseñanza de IA, los maestros deben recolectar un montón de trabajos de estudiantes relacionados desarrollados antes y usados durante la clase. Si permite que los estudiantes usen la herramienta AI para comentarios formativos sobre laboratorios científicos, tome un montón de informes en los laboratorios CIRCA-2022. Luego recolecte nuevos informes de laboratorios. Revise si los informes posteriores a la poste y a la cabeza muestran mejorando los resultados de los que le importan y revisan las prácticas en consecuencia.
Entre los educadores locales y los científicos de las comunidades internacionales de educación, las personas aprenderán mucho para 2035. O ai en las escuelas. Podríamos encontrar que la IA le gusta una web, un lugar con algunos riesgos, pero al final tan llenos de recursos importantes y útiles que todavía llamamos en las escuelas. O podríamos encontrar que la IA les gustan los teléfonos móviles, y los efectos negativos sobre el bienestar y el aprendizaje eventualmente exceden las ganancias potenciales y, por lo tanto, tratan mejor las restricciones más agresivas.
Todos en educación se consideran una emergencia para resolver la incertidumbre sobre la IA generativa. Pero no necesitamos una carrera para crear primero respuestas: necesitamos una carrera para ser correctas.
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