نکات کلیدی:
یادگیری STEM برای همه دانش آموزان صرف نظر از مسیر پس از محلی آنها بسیار مهم است ، اما از دبیرستان ، تعامل اغلب افت می کند و دانش آموزان علاقه خود را به موضوعات مهم از دست می دهند. هوش مصنوعی می تواند مباحث پیچیده ای را در دسترس تر کند ، دستورالعمل ها را سفارشی کرده و بازخورد در زمان واقعی را ارائه دهد.
در اینجا پنج نمونه از چگونگی استفاده از هوش مصنوعی در کلاسهای علوم دبیرستان آورده شده است:
1. با استفاده از شبیه سازی های هوش مصنوعی برای آزمایشات
انجام آزمایشات در یک آزمایشگاه فیزیکی می تواند مدت زمان طولانی ، گران و گاه خطرناک طول بکشد. شبیه سازی های قدرتمند هوش مصنوعی به دانش آموزان اجازه می دهد تا آزمایش های مجازی ، دستکاری متغیرها و مشاهده نتایج را بدون محدودیت های دنیای واقعی انجام دهند. یک منبع عالی شبیه سازی تعاملی PHET است که توسط دانشگاه کلرادو بولدر تهیه شده است.
به عنوان مثال ، در یک کلاس شیمی ، یادگیری در مورد قوانین گاز ، دانش آموزان می توانند از شبیه سازی خواص گاز PET استفاده کنند. سکوی هوش مصنوعی به آنها اجازه می دهد تا دما ، فشار و حجم را تنظیم کنند ، بلافاصله با دیدن نحوه رفتار مولکول های گاز. این سیستم توضیحات و تجسم را ارائه می دهد و به دانش آموزان کمک می کند تا مفاهیم انتزاعی را مؤثرتر از کتابهای درسی استاتیک درک کنند. معلمان می توانند سناریوهای مختلفی را با اجازه دادن به دانش آموزان برای آزمایش فرضیه ها و تجزیه و تحلیل نتایج خود با تشویق سوالات مبتنی بر آنها اختصاص دهند.
5. کمک های شخصی برای تدریس و تکالیف هوش مصنوعی
هر دانش آموز با سرعت و سیستم های آموزشی که توسط هوش مصنوعی اداره می شود می آموزد می تواند با ارائه دستورالعمل های شخصی به غلبه بر شکاف های آموزشی کمک کند. آکادمی خان از هوش مصنوعی برای سازگاری با نیازهای آموزش فردی استفاده می کند و راهنمایی مرحله ای را در مورد موضوعاتی مانند فیزیک ، زیست شناسی و شیمی ارائه می دهد.
یک معلم فیزیک که قوانین نیوتن را در بر می گیرد می تواند تمرینات مدیریت شده توسط آکادمی خان را تأمین کند. اگر دانش آموز با معادلات قدرت مبارزه کند ، این پلتفرم مشکل را مشخص می کند و مشاوره ، توضیحات و مشکلات اضافی را با تمرین ارائه می دهد. هوش مصنوعی همچنین پیشرفت را ردیابی می کند و موضوع مطالعه بعدی را ارائه می دهد ، و اطمینان می دهد که دانش آموزان قبل از پیشرفت یک پایه محکم ایجاد می کنند. معلمان می توانند از داشبورد تجزیه و تحلیل برای نظارت بر اثربخشی کلاس و ارائه مداخلات هدفمند برای مبارزه با دانش آموزان استفاده کنند.
3. هوش مصنوعی برای تحقیق و تجزیه و تحلیل داده ها
در دوره های علمی پیشرفته ، دانشجویان اغلب روی پروژه های تحقیقاتی که نیاز به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها دارند ، کار می کنند. هوش مصنوعی می تواند با خودکار سازی پردازش داده ها و شناسایی مدل ها کمک کند. IBM Watson Discovery یک ابزار مطالعه AI است که به دانش آموزان امکان می دهد مجموعه داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل کرده و بینش های معنی دار را بازیابی کنند.
کلاس علوم زیست محیطی که پروژه ای برای تغییرات آب و هوایی انجام می دهد می تواند از افتتاح IBM Watson برای تجزیه و تحلیل روند جهانی دمای جهانی ، سطح انتشار کربن و سیاست های آب و هوا استفاده کند. دانش آموزان به جای اینکه به صورت دستی از طریق اسناد علمی عظیم استفاده کنند ، می توانند از هوش مصنوعی برای خلاصه کردن یافته های کلیدی ، تشخیص مدل ها و ایجاد ایده های بصری استفاده کنند. این به آنها کمک می کند تا مهارت های تفکر انتقادی و سوادآموزی داده را که برای تحقیقات مدرن ضروری هستند ، توسعه دهند.
4. دستیاران علوم مجازی در AI بهبود یافتند
دستیاران مجازی که از هوش مصنوعی استفاده می کنند می توانند توضیحات زمان واقعی را ارائه دهند ، به سؤالات دانش آموز پاسخ دهند و آنها را از طریق مفاهیم علمی پیچیده راهنمایی کنند. یک ابزار عالی برای این امر سقراطی از Google است که به دانشجویان این امکان را می دهد تا از مشکلات علمی عکس بگیرند و توضیحاتی را که توسط AI ایجاد شده است دریافت کنند.
در یک کلاس زیست شناسی ، دانش آموزانی که با تنفس سلولی مبارزه می کنند می توانند از کتاب درسی خود عکس بگیرند یا سوالی بنویسند. سپس سقراط توضیحات مناسب ، راهنماهای مرحله ای و پیوند را به منابع اضافی ارائه می دهد. این ابزار به خودی خود اجازه می دهد و به دانش آموزان کمک می کند تا مفاهیم خارج از کلاس را تقویت کنند و درک و حفظ آن را بهبود بخشند.
5. هوش مصنوعی برای مستندات و تجزیه و تحلیل های آزمایشی خودکار
ضبط مشاهدات و تجزیه و تحلیل مؤثر نتایج برای آموزش علمی بسیار مهم است. ابزارهای متحرک هوش مصنوعی می توانند با تسهیل دانش آموزان در مستند سازی و تفسیر داده ها ، به خودکارسازی فرایند کمک کنند. Labarchives یک کارآزمایی با هوش مصنوعی است که به دانشجویان کمک می کند تا داده های آزمایشگاهی را به صورت دیجیتالی ثبت نام ، سازماندهی و تجزیه و تحلیل کنند.
دانش آموزان در یک کلاس فیزیک که آزمایش های حرکتی را انجام می دهند می توانند از Labarthevs برای ورود به داده های خود استفاده کنند و هوش مصنوعی گرافیکی تولید می کند ، روندها را شناسایی می کند و تجزیه و تحلیل آماری را ارائه می دهد. این باعث کاهش خطاهای دستی می شود و به دانش آموزان این امکان را می دهد تا بر درک اصول علمی در پشت مشاهدات خود تمرکز کنند. معلمان همچنین می توانند به کار دانش آموزان در زمان واقعی دسترسی داشته باشند ، بازخورد و تضمین صحت در جمع آوری داده ها را ارائه دهند.
هوش مصنوعی آموزش علمی را در دبیرستان متحول می کند ، و آموزش تعاملی ، شخصی سازی شده و توسط داده ها انجام می شود. چه از طریق آزمایش های مجازی ، چه از طریق آموزش AI یا ابزارهای تحقیقاتی تصفیه شده ، این برنامه ها دانش آموزان را قادر می سازد تا مفاهیم علمی را عمیقاً کشف کنند.
ادغام منابع هوش مصنوعی به معلمان کمک می کند تا تعامل را بهبود بخشند و نتایج آموزش در کلاس علوم را بهبود بخشند.
