AI, edtech

Mulighederne og ulemperne ved AI-drevne læsecoaches, assistenter og undervisere – EdSurge News

Tidsstempel: 17. april 2024 4: 00 AM
Kildeknude: 2733062

Genudgivet af Platon

Edtech-markedet er mættet med forskellige værktøjer designet til at forbedre børns læsefærdigheder fra e-læsere til apps til digitale biblioteker. I løbet af de sidste par år har flere læsefærdighedsværktøjer brugt generativ kunstig intelligens, enten for at fremskynde børns læsefærdigheder eller for at stimulere mere læseinteresse.

For nylig er en ny slags værktøj dukket op. Disse værktøjer, der omtales som AI-drevne læsecoacher, -assistenter eller -vejledere, bruger generativ AI til at give eleverne personlig læsepraksis, historier, feedback og støtte.

Nogle af disse værktøjer fokuserer på et specifikt læringsmål, såsom lydundervisning, eller på et tematisk område i en historie. Andre inkorporerer personlige data som barnets navn og tilbyder muligheder for at vælge indstillinger og avatarer, hvilket giver unikke fortællinger for hvert barn.

Som professor i læsning og børns udvikling, med speciale i børns digitale værktøjer, har jeg undersøgt, hvad der virker, og hvad der ikke gør, når det kommer til at coache børn til at læse. Og ved at samarbejde om forskning med kolleger gennem WiKIT, en international forskningsorganisation med fokus på edtech-evidens, har jeg gennemgået flere værktøjer, der bruger generativ AI til at lære børn at læse. Jeg har set, at mange har potentialet til at bringe læringsgennembrud, for eksempel ved at tilbyde personlig flydende praksis eller feedback skræddersyet til hver enkelt bruger. Men der er meget reelle bekymringer om virkningen af disse værktøjer på børns litterære og læse- og skriveoplevelser.

Potentielle muligheder og ulemper

Afhængigt af værktøjet inkluderer disse AI-drevne læsecoacher, assistenter og undervisere en række elementer til at støtte børn med læsefærdigheder. Nogle almindelige funktioner omfatter brug af talegenkendelsesteknologi til at lytte til et barn, der læser, og derefter brug af AI til at vælge fra en bank af interventioner eller feedback, brug af AI til at generere fortællende tekster, som børn kan læse, eller til at skabe særskilte prompter baseret på barnets evner. Og ligesom mange edtech-værktøjer er det almindeligt, at disse bruger belønningssystemer, såsom at give eleverne mulighed for at indsamle badges eller præmier, efterhånden som de udvikler sig. Hvert af disse elementer kommer med sit eget sæt muligheder og ulemper.

Ved brug af talegenkendelsesteknologi at lytte til et barn læse og bruge AI til at give feedback kan være nyttigt, så længe teknologien er baseret på videnskabeligt understøttet design. Det er problematisk, at mange værktøjer hævder at være videnskabsbaserede, men i virkeligheden ikke er blevet udviklet af læringsforskere og ikke er blevet testet i strenge evalueringsstudier. Sådanne værktøjer er typisk designet til at engagere og motivere barnet i at interagere med historier, men får ikke altid børn til at forbedre deres læsefærdigheder.

Det samme gælder for AI-genererede fortællinger, som typisk engagerer børn ved at give dem mulighed for at træffe valg, såsom hvilken slags karakter og omgivelser de skal vælge til en historie, og ved at personalisere oplevelsen, f.eks. ved at gøre hovedpersonen til en karakter med barnets navn og alder. Men AI-genererede fortællinger stemmer ofte overens med det, videnskaben anbefaler til børns litterære oplevelser. For eksempel udviser AI-genererede fortællinger ofte uoverensstemmelser i historiens elementer. På den ene side kan hovedpersonen optræde som en 5-årig blond pige, men på den næste side forvandler hun sig til en teenager uden forudgående tidsangivelse i teksten. Uoverensstemmelser i historiebegivenheder er også meget almindelige: I en historie, jeg for nylig oprettede på et af disse værktøjer, interagerede hovedpersonen, Natalia, som jeg selvfølgelig opkaldte efter mig selv, pludselig med en ny karakter, "Remis hund", uden forudgående reference til, hvordan Remi eller hunden kom ind i historien. Forskning viser, at sådanne narrative forstyrrelser forvirrer unge læsere og hindrer læsernes empati for karaktererne.

At trække på forskning er værdifuldt for effektivt indhold såvel som formatet af fortællende tekster. I øjeblikket ligner de fleste historier genereret af AI illustrerede e-bøger snarere end digitale billedbøger. Typisk er tegn i en illustreret e-bog blot tegnet for at afspejle informationen i teksten. Hvis teksten siger: "Natalia har en gul skjorte på, mens hun står i sin have og smiler," ville karakteren blive tegnet til at matche præcis den beskrivelse. Derimod i billedbøger til børn af høj kvalitet, både billeder og tekster bidrager til fortællingens dybde, udvider børns horisont, får dem til at reflektere og engagere sig i abstrakt tænkning. Den slags litterære oplevelse, som forfattere som Jacqueline Woodson opnåede i sin bog, "Brown Girl Dreaming", hvor poesi maler et billede i læsernes sind og ophøjer læseoplevelsen til kunst.

Også i digitale børnebøger af høj kvalitet reciterer voiceovers ikke blot den skrevne tekst, men de forstærker historien med yderligere følelser og drama. Med de komplementære, gensidigt berigende roller af billeder, tekster og voice-overs i historier, børn kan blive ikke kun bedre læsere, men kan også udvikle stærkere skrivefærdigheder og mediekompetence.

Selvom den æstetiske kvalitet af AI-genererede historier kan forbedres over tid, er jeg bekymret for, hvordan eksponering for sådanne historier kan forme børns standarder for historiekvalitet. Børns multimodale evne til at skabe mening med en historie forringes, når disse kvalitetsmarkører tages væk. På trods af påstande fra producenter af digitale historieskabende værktøjer om at demokratisere adgangen til historieproduktion, kan dårligt designede digitale bøger utilsigtet udvide kløften mellem digitalt producerede fortællinger og dem, der er lavet af professionelle forfattere. Sådanne forskelle introducerer et skarpere skel i forhold til, hvad litteraturkritikere anser litteratur af høj kvalitet, der er værdig til at udsætte børn for, i modsætning til hurtige læsninger, der genereres efter behov af AI-værktøjer. Mens sidstnævnte kan underholde, tjener førstnævnte til at opdrage.

Bekymringer om AI-drevne læsecoacher, assistenter og undervisere vedrører både at lære at læse , læse for at lære, især når det kommer til AI-genererede prompter. Mange digitale bogproducenter integrerer allerede samtaleprompter i realtid som kan forbedre børns forståelse, og disse har vist sig at understøtte udvikling af læse- og skrivefærdigheder. De nye AI-genererede prompter kan også hjælpe børn, men ikke så meget som at læse med en dygtig voksen, såsom en lærer, forælder eller vejleder - og de bør ikke bruges til at erstatte den oplevelse. Samlet set, selvom disse værktøjer rummer potentiale, kan de også forværre eksisterende digitale kløft, især for børn, der enten mangler adgang til teknologien eller en kvalificeret voksen til at arbejde sammen med dem om at bruge den effektivt.

Hvordan forskningen i disse værktøjer udfolder sig

Da værktøjerne stadig er under udvikling, kan forskere kun forudsige, snarere end at bestemme, deres virkninger. På baggrund af akademisk forskning omkring læsemotivation kan vi forudse nogle udfordringer. For eksempel, forskning viser at ydre motivatorer, som badges, enten er negativt korrelerede eller ubetydeligt forbundet med læsekompetence. På den anden side er indre læsemotivation, som udspringer af læsernes nysgerrighed og aktive involvering i læseprocessen, moderat og positivt korreleret med mål for læsekompetence.

I modsætning til disse resultater synes AI-drevne læsecoacher at prioritere at opmuntre til ekstern motivation. Børns fremskridt og tid brugt på platformene belønnes med klistermærker, bifald og oplåselige belønninger. Forståelsestjek via quizzer kan nemt omgås gennem forsøg og fejl, hvilket resulterer i, at børn lader som om de læser og modtager belønninger for forkerte svar. Desuden er der ingen ekstern vurdering til at vurdere, om færdigheder overføres til andre tekster, hvilket svækker disse teknologiers ansvarlighed.

En nylig meta-analyse af interventioner, der fremmer læsemotivation, afslørede en lille, men bemærkelsesværdig effekt fra strategier, der tilpasser tekster til forskellige læseniveauer eller inkorporerer forbindelser fra den virkelige verden. Det er vigtigt, at denne kortsigtede effekt er mere mærkbar blandt avancerede læsere end dem, der kæmper. Alligevel mangler de AI-drevne læsecoacher på markedet den specifikke karakter af effektive målrettede tilgange.

At observere disse tendenser er skuffende. Disse værktøjer har potentiale til at forbedre læseoplevelser for børn, hvis de er designet med indsigt fra undervisere og forskere, især inden for læringsvidenskab. For eksempel kunne disse værktøjer forstyrre traditionelle ideologier i litterære tekster, hvis de involverede lærere i designprocessen. Gennem denne samarbejdstilgang kunne de også fremme lærernes AI-færdigheder. Og produktudviklere kunne trække på lære videnskabelig forskning at bygge værktøjer, der fremmer børns selvudfoldelse og kreativitet.

Desværre er der en svimlende mangel på samarbejde mellem fællesskabet af edtech-virksomheder, der bygger børneteknologiske produkter, undervisere og forskere med domænespecifik viden. Selv når virksomheder engagerer sig med forskere, har det en tendens til at være sporadisk kommunikationsrådgivning snarere end kontinuerlig dialog. Og mens nogle virksomheder tester deres værktøjer med lærere, er det mere almindeligt at udvikle funktioner, der er populære eller tilpasset presserende læseplankrav frem for den nyeste og bedste videnskab.

Hvem lider mest af teknologier af lav kvalitet? Børnene. Så hvordan kan vi sikre, at elevernes handlefrihed, vilje og evne til at træffe frie valg bevares og opmuntres i deres interaktion med AI-drevne læsecoacher?

I øjeblikket bunder dette nøglespørgsmål ned til bekymringer om databeskyttelse og forbedring af procedurer for indsamling af samtykke for data. Men at besvare spørgsmålet indebærer også at bestemme, hvem der i sidste ende får gavn af disse værktøjer. Hvis børn er de tilsigtede modtagere, så skal virksomheder, der bygger disse værktøjer, genoverveje deres strategier for design og skalering. I stedet for hurtig skalering og integration i forskellige læseprodukter drevet af tech trends og investors krav om vækst, kræver edtech-udvikling en mere tålmodig tilgang. Dette involverer deltagende design med forskellige grupper af børn og involvering af undervisere og forskere i iterative samskabelsescyklusser. Lad os ikke formindske potentialet i disse teknologier ved hastigt at frigive værktøjer, der endnu ikke er modne nok til fuldt ud at understøtte børns udvikling.