Öğrenci Başarısını Artırmak İçin Yapay Zekadan Yararlanan 8 Üniversite

Yapay zeka (AI) onlarca yıldır ortalıkta dolaşıyor, ancak ChatGPT gibi AI araçları küresel olarak benimsendikçe teknoloji, eğitim sektörü de dahil olmak üzere endüstrileri altüst edecek şekilde dramatik bir şekilde gelişti.

Yapay zekanın yüksek öğretimde kullanımı artık bir gerçek ve hatta bir zorunluluk; çünkü kurumların öğretme ve öğrencilerin öğrenme şekillerini dönüştürecek. Aslında bir IDC raporu, ABD yüksek öğretim kurumlarının yüzde 99'unun yapay zekanın önümüzdeki birkaç yıl içinde rekabeti artırmanın anahtarı olacağına inandığını ortaya çıkardı.

Verimliliği artırmak ve öğrenci başarısını artırmak için yapay zekayı kullanma konusunda büyük fırsatlar olsa da teknolojinin diğer bir tarafı da var. Aynı zamanda dikkate alınması gereken yeni akademik, etik ve yasal zorlukları da beraberinde getiriyor.

Peki, üçüncü düzey kurumlar rekabette öne çıkmak ve öğrenci başarısını artırmak için yapay zekayı nasıl kullanıyor?

Bu blogda, teknolojinin potansiyelini anlamanıza yardımcı olacak 5 harika yola (artı gerçek hayattan örneklere) bakacağız:

• Öğrenci Başarısını Değerlendirin ve Tahmin Edin
• Kişiselleştirilmiş Öğrenmeyi Destekleyin
• Öğrenci Katılımını Artırın
• Öğrenci Sorularını Yanıtlayın
• Öğrenciyi Elde Tutmayı Artırın

Öğrenci Başarısını Değerlendirin ve Tahmin Edin

Üniversitelerin ve kolejlerin nihai hedefi, öğrencilerin kendilerini istihdam edilebilir kılacak ilgili becerilerle mezun olduklarını görmektir. Bu nedenle bir öğrencinin başarısını değerlendirebilmek ve tahmin edebilmek çok önemlidir.

Bir öğrenci zor durumdaysa veya geride kalıyorsa, erken aşamada müdahaleye yardımcı olabilecek teknoloji, o kişi için sonuçları değiştirebilir ve aynı zamanda bir kurumdaki mezun olmayanların sayısını da azaltabilir.

1) Ivy Tech Community College: Proje Öğrencisi Başarısı

Indiana'da Ivy Tech Community College, 10.000 derslik bölümden veri elde etmek için yapay zekayı kullanan bir pilot çalışma gerçekleştirdi. Üniversite, dönemin ilk iki haftasında başarısız olma riski taşıyan 16.000 öğrenciyi belirleyerek, her öğrenciyi arayıp destek sunmak üzere sosyal yardım görevlilerini görevlendirdi.

Dönem sonunda 3.000 öğrenci başarısız olmaktan kurtuldu; iletişime geçen öğrencilerin %98'i C veya daha iyi not aldı. Öğrenci Başarısı Projesi aracılığıyla üniversite halihazırda 34.712 öğrenciye yardımcı oldu.

Ivy Tech'in Teknolojiden Sorumlu Başkanı Lige Hensley , "Üniversitenin elli yıl içinde kaydettiği kötü notlarda (D ve F) en büyük yüzdesel düşüşü yaşadık" dedi. "O tek telefon görüşmesi her şey değildi ama kesinlikle şimdiye kadar gördüğümüzden daha büyük bir etki yarattı."

2) Michigan Üniversitesi: M-Write programı

Zaman alıcı öğretim alanlarından biri de öğrenci çalışmasının değerlendirilmesi ve geri bildirim sağlanmasıdır. Michigan Üniversitesi tarafından geliştirilen M-Write da dahil olmak üzere kurumlar için bu alanda çeşitli araçlar geliştirilmektedir.

M-Write, fakültenin yazma faaliyetlerini geniş ölçekte ele almasına yardımcı olmak için tasarlanmış bir teknolojidir. Öğrencilerin bir yazı parçasında zorlandığı alanları ve daha zayıf yazmaya katkıda bulunabilecek sorunları belirlemek için bir algoritma kullanır.

M-Write programının bir parçası olarak kıdemli öğretim görevlisi Brenda Gunderson bir dizi yazma ipucunu tanıttı. Bunlar, öğrencilerin sınıfta işlenen kavramları ne kadar iyi kavradıklarını gösteren belirli yanıtları ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır.

Programa katılan öğrenciler yazma ödevlerini tamamladılar, teslim ettiler ve akranlarının üç ödevini incelenmek üzere aldılar. Bu otomatik sistem daha sonra bu verileri, zorluk yaşayan öğrencileri tespit edebilecek kursa özel algoritmalar oluşturmak için kullandı.

Kişiselleştirilmiş Öğrenmeyi Destekleyin

Yapay zeka söz konusu olduğunda eğitimcilerin en çok heyecan duyduğu şeylerden biri öğrenmeyi kişiselleştirmeye yardımcı olma potansiyelidir.

Bu sadece öğrencilere bire bir ders alma yolları sunmakla kalmıyor, aynı zamanda öğretim üyelerinin ders planları oluşturmak ve performanslarına ve etkileşimlerine göre ek yardıma ihtiyaç duyabilecek öğrencileri belirlemek için yapay zekayı kullanmasına da olanak tanıyor.

3) Walden Üniversitesi: Julian

Walden Üniversitesi, 2018 gibi erken bir tarihte, öğrencilere sunduğu hizmetleri iyileştirmenin ve akranlarını gölgede bırakmanın bir yolu olarak yapay zekaya odaklanmıştı. Bunu göz önünde bulunduran Walden, kişiselleştirilmiş öğrenim ve öğrenci desteği sunacak, artık Julian olarak bilinen çevrimiçi bir öğretmen geliştirmek üzere Google Cloud ile ortaklık kurdu.

Walden'ın ana kuruluşu olan Adtalem Global Education'ın Baş Müşteri Sorumlusu Steven Tom şöyle diyor : “O yılın başlarında koreograflı, senaryolu eğitmenler görmüştüm, ancak asıl zorluk kişiselleştirilmiş, dinamik derslerin geniş ölçekte nasıl sağlanacağıydı. Öğrencilerin daha bireyselleştirilmiş yardıma ihtiyaç duyduğu yerlerde eğitimi nasıl verebiliriz diye merak ettim. Yapay zeka geliştikçe bu vizyonu gerçekleştirmek için gerçek bir fırsat olduğuna inanmaya başladık."

Julian 7/24 özel öğretmen sunuyor ve öğrencilerin kavramları pekiştirmek ve öğrenme boşluklarını tespit etmek için programlarında bilgi edinmelerine olanak tanıyor. Teknoloji, öğrencilerin araçla her etkileşimde bulunduklarında yeni bir dizi etkinlik görmelerine olanak tanır ve program boyunca başvurulabilecek notlar oluşturur.

Zaman geçtikçe ve teknoloji geliştikçe Julian yalnızca öğrencilerin kişiselleştirilmiş ihtiyaçlarını karşılamak için gelişmeye devam edecek.

4) Khan Akademisi: Khanmigo

Khan Academy'nin Kurucusu ve CEO'su, yapay zekanın "eğitimde şimdiye kadar görülen en büyük olumlu dönüşümü" tetikleyebileceğine inanıyor.

Bu kişiselleştirilmiş özel ders sistemi, öğrencilerin yapay zeka destekli kişisel bir öğretmene erişmesini sağlamak için uyarlanabilir öğrenmeyi kullanıyor ve öğretmenlerin yapay zekalı bir öğretim asistanına güvenmesine olanak tanıyor. Khanmigo'ya hoş geldiniz!