Как адаптировать ADDIE к применению ИИ

Инструменты ИИ всё чаще используют при проектировании курсов и разработке учебных материалов. Но общепринятого системного подхода к тому, как это делать, чтобы избежать рисков и использовать нейросети эффективнее, пока нет, хотя разные наработки в этом направлении уже появились.

Мы уже писали о фреймворке GAIDE для качественной генерации учебных материалов, разработанном американскими исследователями. А их коллеги из Марокко Хадижа Хилали и Мерьем Шерги предложили встроить применение нейросетей прямо в ADDIE, самую популярную модель проектирования курсов.

ADDIE в классическом виде не предусматривает коллаборации человека с ИИ и широких возможностей персонализации обучения, которые предлагают нейросети. Проведя опрос среди профессионалов в сфере образования, исследовательницы предложили свой способ адаптировать ADDIE к использованию ИИ-инструментов — и назвали эту модель ADGIE.

В этой статье объясним главные особенности адаптированной модели.

Что представляет собой модель ADGIE

Целью Хадижи Хилали и Мерьем Шерги было соединить компоненты ADDIE c возможностями ИИ, чтобы удовлетворить актуальные потребности профессионалов в сфере обучения. При работе над моделью исследовательницы учли результаты опроса 90 коллег — тренеров, преподавателей и педагогических дизайнеров, которые поделились ожиданиями и запросами относительно внедрения ИИ в свою работу.

Читайте также:

Разработка учебных программ с помощью ИИ: какие плюсы и минусы выявили исследования

Ориентируясь на результаты опроса, исследовательницы разработали модель ADGIE. Названием, как и у классической ADDIE, стала аббревиатура из первых букв входящих в неё компонентов. Отличие от ADDIE в том, что вместо стадий разработки и реализации здесь стадии генерации и индивидуализации.

Как проектировать обучение по модели ADGIE

На каждом этапе обновлённой модели используются ИИ-инструменты, но также действует и человеческий контроль.

Этап 1

Анализ

Как и в классической модели ADDIE, этот этап предназначен для выяснения потребностей заказчика курса или рынка, исследования целевой аудитории.

Задачи ИИ: сгенерировать вопросы для анализа целевой аудитории курса: уровня знаний учащихся, их ожиданий от обучения, потребностей, интересов и так далее. Затем — проанализировать ответы, полученные в ходе опросов или интервью, и составить собирательные образы (в продуктовом анализе их называют персонажами) разных сегментов аудитории.

Задачи педагогического дизайнера: убедиться, что характеристики персонажей, которых описал ИИ, соответствуют выявленным потребностям в обучении, целям и задачам курса, — это станет прочной основой для дальнейших этапов проектирования.

Этап 2

Проектирование

Это этап, на котором выстраивается структура курса, последовательность модулей и уроков — создаётся своего рода «скелет» программы.

Задачи педагогического дизайнера: подобрать качественные, актуальные и релевантные учебные материалы, которые лягут в основу курса.

Задачи ИИ: структурировать собранный контент — составить тематическую структуру курса и карту пути студента (SJM), предложить примерный план или сценарий, создать прототип программы.

Этап 3

Генерация

В классической ADDIE этот этап называется «Разработка», но суть остаётся та же — создание всех учебных материалов, с которыми будут взаимодействовать студенты.

Задачи ИИ: после того как педдизайнер утвердит структуру курса, ИИ генерирует его наполнение — черновые варианты учебных текстов, иллюстраций и схем, заданий и упражнений, тестовых вопросов и так далее.

Задачи педагогического дизайнера: внимательно проверить сгенерированные материалы, оценить их качество, соответствие учебным целям и потребностям учащихся, после чего доработать самостоятельно.

Этап 4

Индивидуализация

Четвёртый этап классической ADDIE, на котором студенты приступают к обучению на курсе, называется «Реализация». В обновлённой версии модели появляется фокус на адаптации образовательного опыта с помощью ИИ.

Задачи ИИ: во время самого процесса обучения ИИ в реальном времени анализирует данные о поведении и прогрессе учащихся, а затем адаптирует для них контент и учебные траектории. Например, если устное объяснение из видеолекции оказывается для студента непонятным, нейросеть может сгенерировать текстовое саммари. Или предложить студенту, который проявил интерес к определённой подтеме, дополнительные материалы, чтобы он мог погрузиться глубже.

Задачи педагогического дизайнера: наблюдать за прогрессом и результатами учащихся, следить за тем, чтобы изменения и рекомендации, предлагаемые ИИ, были по-настоящему нужными и полезными — то есть помогали студентам достигать учебных целей.

На каждом этапе

Оценка

В классическом варианте ADDIE этап оценки — финальный. Педдизайнер анализирует метрики курса, а также обратную связь от учащихся и заказчика, определяет, что в курсе необходимо улучшить, и вносит изменения. А разработчики ADGIE выбрали подход, при котором оценка применяется на каждом этапе:

• На этапе анализа педдизайнер проверяет, составлены ли персонажи учащихся точно и корректно, верно ли сформулированы потребности целевой аудитории и учебные цели.
• На этапе проектирования педдизайнер должен убедиться, что структура программы соответствует учебным целям и потребностям аудитории.
• На этапе генерации педдизайнер контролирует качество учебного контента.
• На этапе индивидуализации учащиеся оценивают свой образовательный опыт и дают обратную связь.

Как меняется роль педагогического дизайнера при внедрении ИИ

Бывшая научная сотрудница Кембриджского университета, создательница системы проектирования обучения DOMS™️ Филиппа Хардман недавно тоже поделилась мнением о том, как внедрение ИИ меняет профессиональные задачи педагогического дизайнера.

Она считает, что результаты опроса, который провели исследовательницы для создания ADGIE, показывает, как меняются представления о роли педдизайнера или методиста в разработке обучения. Хардман назвала три главных направления этих перемен и поделилась советами, как к ним адаптироваться.

От создателя учебного контента — к куратору, контролирующему его качество

Большинство опрошенных тренеров, преподавателей и педагогических дизайнеров (а именно — 94%) хотели бы получать от ИИ варианты учебных материалов, в том числе упражнений и прочего интерактивного контента. При этом 91% респондентов считает, что человек должен контролировать качество сгенерированного контента. Таким образом, как пишет Филиппа Хардман, создание черновиков учебных материалов возьмут на себя нейросети, а люди будут отбирать наиболее качественные результаты генерации и доводить их до совершенства.

Как подготовиться:

• Оттачивать навыки отбора материалов и оценки их фактической точности и достоверности, актуальности, релевантности.
• Разработать для себя чек-лист, который поможет оценивать сгенерированный ИИ контент по важным критериям.

От проектного менеджера — к эксперту по обучению

Хотя 83% опрошенных профессионалов охотно получали бы от ИИ помощь в составлении программ обучения, только 49% с энтузиазмом доверили бы нейросети выбор учебных методов и педагогических практик. По словам Хардман, это говорит о том, что за стратегию обучения по-прежнему отвечает педагогический дизайнер, который принимает ключевые методические решения. И уже на основе выбранной стратегии он ставит задачи для ИИ, который берёт на себя роль исполнителя.

Как подготовиться:

• Освежать и углублять знания в области обучения, погружаться в соответствующие науки и актуальные теории. Как считает Хардман, понимание того, как учатся люди, — самый ценный для педдизайнера ресурс.
• Осваивать промпт-инжиниринг, чтобы превращать свои методические замыслы в чёткие инструкции для нейросетей.

Читайте также:

Батл: кто разработает курс лучше — педдизайнер с помощью нейросети или без неё?

От разработчика обучения — к создателю систем

По мере роста автоматизации, по мнению Филиппы Хардман, растёт ответственность педдизайнера за этические аспекты проектируемых систем.

Как подготовиться:

• Повышать грамотность в области этики ИИ — изучить, например, как алгоритмы могут транслировать предвзятость или допускать злоупотребление персональными данными, чтобы замечать и исправлять подобные проблемы.
• Развивать навыки аналитики данных, чтобы убедиться, что вмешательство ИИ в учебный процесс способствует успешным результатам каждого учащегося.