Tehnike primjene umjetne inteligencije za poticanje aktivnog učenja

Metakognicija obuhvaća svjesno praćenje i upravljanje vlastitim procesima učenja, uključujući planiranje pristupa učenju, procjenu razine razumijevanja i prilagodbu strategija u skladu s napretkom. Riječ je o sposobnosti promišljanja o vlastitom razmišljanju i učenju, što polaznicima omogućuje preuzimanje veće autonomije i odgovornosti za ostvarivanje obrazovnih ciljeva.

Samoregulirano učenje predstavlja sposobnost polaznika za organiziranje i kontroliranje vlastitog procesa učenja. To je jedna od ključnih kompetencija u visokom obrazovanju jer razvija akademsku autonomiju i potiče odgovornost studenta za kontinuitet učenja i postizanje kvalitete ishoda učenja.

Važno je razlikovati ovaj pristup od adaptivnog učenja. U adaptivnom učenju umjetna inteligencija automatski prilagođava sadržaje i zadatke sposobnostima studenta, dok je u samoreguliranom učenju naglasak na tome da student sam upravlja svojim učenjem. Umjetna inteligencija pritom djeluje kao podrška koja studentu pomaže u planiranju, praćenju i refleksiji o učenju, ali ne preuzima odgovornost za učenje.

Sustavi utemeljeni na umjetnoj inteligenciji prikupljaju podatke o napretku studenata i pružaju im personalizirane preporuke koje mogu poboljšati strategije učenja i potaknuti donošenje odluka o daljnjim koracima. Time se studenti potiču na aktivno uključivanje u proces učenja samoprocjenom, refleksijom i razvojem metakognitivnih sposobnosti.

Primjer alata umjetne inteligencije:

Cerego koristi umjetnu inteligenciju kako bi pratio razumijevanje sadržaja i preporučio optimalno vrijeme za ponavljanje gradiva. Polaznici vizualnim prikazima napretka stječu uvid u vlastite snage i izazovne koncepte i prilagođavaju strategije učenja. Osnovna verzija dostupna je bez naknade za ograničen raspon funkcionalnosti, dok je za institucionalnu primjenu i napredne značajke potrebna licenca.

Nastavnik učitava sadržaje u sustav, povezuje ih s ishodima učenja i prati podatke o napretku polaznika, čime zadržava kontrolu nad pedagoškim procesima. 

Pedagoška vrijednost alata Cerego:
• potiče refleksiju i preuzimanje odgovornosti za učenje
• jača trajno pamćenje primjenom raspodijeljenog ponavljanja utemeljenog na analitici učenja
• motivira studente jasnim prikazom ostvarenoga napretka i dosegnutih ciljeva.

Primjer primjene u visokoškolskom okruženju:

Na kolegiju iz metodologije istraživanja studenti u platformi Cerego prate razinu usvojenosti temeljnih pojmova, uključujući uzorak, varijablu i hipotezu. Sustav analizira njihove odgovore i prepoznaje koncepte koji zahtijevaju dodatno uvježbavanje. Ako student ponavljano pogrešno objašnjava određeni pojam, Cerego mu nudi prilagođene kratke aktivnosti, ilustracije i pojašnjenja i predlaže optimalno vrijeme za ponavljanje, u skladu s načelima kognitivne psihologije i teorije pamćenja.

Studenti tijekom seminara imaju priliku zajednički analizirati vlastite obrasce učenja, usporediti strategije i raspraviti o napretku koji uočavaju nakon korištenja alata. Istodobno, nastavnik raspolaže preglednim analitičkim izvještajima koji ukazuju na izazovne sadržaje na razini cijele grupe, što mu omogućuje pravodobnu prilagodbu nastavnih aktivnosti. Takva integracija tehnologije i pedagoškog promišljanja potiče aktivno učenje, argumentaciju i sustavnu samoprocjenu, a u konačnici doprinosi razvoju trajnih akademskih kompetencija.