Uloga umjetne inteligencije u identifikaciji polaznikovih potreba učenja

Precizno identificiranje potreba polaznika predstavlja temelj uspješnog i pedagoški utemeljenog obrazovnog procesa. 

U visokom obrazovanju studenti dolaze s različitim razinama predznanja, motivacijskim profilima, strategijama učenja i digitalnim kompetencijama. Te razlike izravno utječu na njihovu mogućnost praćenja gradiva i sudjelovanja u obrazovnim aktivnostima. U velikim i heterogenim skupinama često je teško pravovremeno prepoznati kada studentu treba dodatna podrška ili prilagodba nastavnog pristupa.

Tradicionalni načini praćenja napretka, poput povremenih provjera znanja ili nastavničkog opažanja, najčešće nude djelomičan i zakašnjeli uvid u proces učenja. Nerijetko se tek nakon prve formalne provjere postigne spoznaja da je dio studenata već zaostao u razumijevanju temeljnih koncepata, premda se to ranije nije moglo jasno uočiti.

Razvoj sustava temeljenih na umjetnoj inteligenciji donosi značajan napredak u prepoznavanju potreba studenata. Analizom podataka o ponašanju i postignućima u digitalnim okruženjima, kao što su obrasci pogrešaka, vrijeme rješavanja zadataka i razina angažmana, moguće je prepoznati koji studenti trebaju dodatnu podršku i u kojim koracima učenja dolazi do poteškoća. Na temelju takvih uvida sustavi mogu predložiti individualizirane prilagodbe i preporuke za napredovanje.

Ova lekcija usmjerena je na razumijevanje različitih potreba učenja studenata i na procese i tehnike kojima se one mogu identificirati u digitalnim okruženjima. Naglasak je stavljen na prednosti i mogućnosti primjene umjetne inteligencije, ali i na važnost nastavnika u donošenju informiranih i etički odgovornih pedagoških odluka koje osiguravaju personalizirano, poticajno i učinkovitije učenje.