Vrste alata i sustava umjetne inteligencije i njihove funkcionalnosti

1. Uvod

Tehnološki napredak umjetne inteligencije i povećana dostupnost alata različitih funkcionalnosti, donosi nove profesionalne zahtjeve obrazovnih dionika u odabiru i odgovornoj uporabi tehnologije.

Kako bi se umjetna inteligencija koristila na smislen i održiv način, potrebno je jasno razumjeti njezin tehnički aspekt, budući da upravo tehnološke značajke određuju njihove pedagoške mogućnosti. Različiti alati imaju različite ciljeve: neki su usmjereni na generiranje sadržaja, drugi na personalizaciju učenja, treći na analizu podataka, a dio njih podržava administrativne funkcije koje nastavnicima olakšavaju svakodnevne zadatke.

Razvrstavanje alata i sustava umjetne inteligencije u kategorije stoga omogućuje sustavnije promišljanje:

• Koju tehnološku funkcionalnost alat ili sustav umjetne inteligencije pruža i koje procese može automatizirati ili unaprijediti (tehnička primjena)?
• Na koji način primjena alata ili sustava umjetne inteligencije može unaprijediti poučavanje i učenje, osobito u odnosu na ishode učenja i angažman studenata (pedagoška primjena)?
• U kojim je pedagoškim kontekstima i nastavnim situacijama alat umjetne inteligencije najprimjerenije koristiti kako bi se postigla optimalna obrazovna vrijednost (primjena u obrazovnom okruženju)?

U ovoj temi predstavljene su četiri ključne kategorije alata umjetne inteligencije u kontekstu visokog obrazovanja:

1. generativni alati koji stvaraju nove obrazovne sadržaje,
2. adaptivni alati koji prilagođavaju učenje pojedinom studentu,
3. analitički alati koji podupiru odluke nastavnika pomoću podataka,
4. administrativni alati koji automatiziraju organizacijske zadatke.

Razumijevanje razlika među njima ključno je za kritički odabir tehnologija koje odgovaraju specifičnim obrazovnim potrebama, ishodima učenja, profilu studenata i nastavnom kontekstu. Time se svi obrazovni dionici pozicioniraju kao profesionalci koji donose informirane i odgovorne odluke o primjeni digitalnih tehnologija u obrazovanju. 

Napomena: Kategorije imaju naziv prema funkcijama sustava i alata umjetne inteligencije koje su prethodno bile objašnjene, ali u drugom kontekstu.