Modeli instrukcijskog dizajna za primjenu alata i sustava umjetne inteligencije

3. Primjeri drugih modela instrukcijskog dizajna i primjena umjetne inteligencije

Osim modela ADDIE, u obrazovnoj praksi se sve češće primjenjuju i drugi modeli dizajna učenja koji omogućuju učinkovitu integraciju alata i sustava umjetne inteligencije (engl. Artificial Intelligence – AI). Ti se modeli odlikuju većom fleksibilnošću, bržim iterativnim ciklusima i boljom prilagodbom stvarnim potrebama korisnika, što ih čini posebno prikladnima za dinamična i podatkovno vođena obrazovna okruženja.

Tradicionalni modeli instrukcijskog dizajna polaze od linearnog, sekvencijalnog procesa u kojem se sadržaj planira, razvija i evaluira unaprijed, često bez mogućnosti brze prilagodbe tijekom provedbe nastave. Suprotno tome, umjetnom inteligencijom potpomognuti pristupi temelje se na iterativnosti, prilagodljivosti i analitici učenja, što omogućuje kontinuirano unaprjeđivanje i personalizaciju obrazovnog iskustva.

Važno je pritom naglasiti kako umjetna inteligencija ne djeluje samostalno niti preuzima ulogu instruktora ili dizajnera učenja. Njezina je funkcija podrška stručnim odlukama i pedagoškom prosuđivanju, na primjer, kroz analizu podataka, predlaganje sadržaja ili automatizaciju rutinskih zadataka. U središtu procesa i dalje ostaje ljudska ekspertiza, koja osigurava relevantnost, etičnost i kvalitetu obrazovnih rješenja.

Takvi pristupi pomiču fokus s dizajna temeljenog na pretpostavkama prema dizajnu utemeljenom na podacima i povratnim informacijama u stvarnom vremenu. U njima instruktor i instrukcijski dizajner postaju refleksivni vodiči procesa, koji uz podršku umjetne inteligencije prate potrebe studenata i prilagođavaju sadržaj u skladu s njihovim napretkom.

Među najčešće korištenima izdvajaju se:

agilni model, koji naglašava iterativni razvoj i stalnu prilagodbu povratnim informacijama korisnika
Kempov model, koji pristupa dizajnu učenja kao cjelovitom sustavu, uvažavajući kontekst, ciljeve, sadržaj i podršku učenicima
model sukcesivnih približavanja (SAM – Successive Approximation Model), koji se temelji na brzom prototipiranju i kontinuiranom poboljšavanju obrazovnih rješenja
model dizajna usmjerenog na korisnika (User-Centered Design – UCD), koji stavlja studenta, odnosno korisnika, u središte procesa planiranja i izrade obrazovnih sadržaja.

U nastavku detaljnije ćete proučiti načela svakog od ovih modela i primjere njihove primjene u kontekstu korištenja umjetne inteligencije. Time ćete steći uvid u to kako različiti pristupi dizajnu učenja mogu podržati razvoj učinkovitijih, personaliziranih i angažiranijih obrazovnih iskustava.

Iako su ovi modeli među najpoznatijima, važno je naglasiti da postoji i niz drugih pristupa koji se mogu prilagoditi suvremenim obrazovnim potrebama i specifičnostima pojedinih obrazovnih okruženja.

Umjetna inteligencija ne zamjenjuje instruktora niti instrukcijog dizajnera učenja, već im pomaže donositi informiranije odluke.

Ključ uspješne primjene alata umjetne inteligencije je ravnoteža između tehnološke podrške i ljudske stručnosti.

Preporučeni resursi za dodatno čitanje: