Konu uzmanlığını öğrenci merkezli bir kaynağa dönüştürmek
Öğretimsel bir tasarımcı olarak, işimin çoğu perde arkasında gerçekleşiyor, derinlemesine içerik bilgisini anlamlı, öğrenci merkezli deneyimlere dönüştürmek için konu uzmanları (KOBİ'ler) ile işbirliği yapıyor. E -Öğrenim tasarımında, en büyük zorluk içeriğin kendisi değildir. Öğrencilerin kurs boyunca meşgul olmalarını, yönlendirilmesini ve yansıtıcı olmalarını sağlar. Değerlendirme bu konuda önemli bir rol oynamaktadır. Ancak çok sık, değerlendirme listeleri ve geri bildirimler statik veya bağlantısız hisseder. Yapay zeka destekli bir değerlendirme aracının entegrasyonu, sadece öğrenciler için değil, kurs geliştirme sırasında fakülte ve KOBİ'lerle nasıl çalıştığım için her şeyi değiştirdi.
Yeni bir çevrimiçi kurs tasarlarken, temel sonuçları açmak için KOBİ ile oturarak başlıyorum: “Öğrenciler bu modülün sonunda ne yapabilmeli, yaratabilmeli veya düşünmelidir?” AI aracı, bu sonuçları hızlı bir şekilde akademik jargonun ötesine ve öğrenci merkezli dile geçerek anlamlı değerlendirme kategorilerine çevirmemize yardımcı olur. Aracı şu şekilde kullanıyoruz:
- Taslak net, davranış temelli kriterler.
- Açıklamaların birden çok versiyonunu sunun (Acemi to Mastercy)
- Değerlendirme listeleri belirli biçimlendirici değerlendirmelere hizalayın.
Bu süreç KOBİ'lere zaman kazandırır ve onlara uzmanlıklarının öğrencilerle nasıl geleceği ve her aşamada başarıyı nasıl ölçeceğimiz konusunda daha net bir vizyon verir.
Ölçeklendiren ve insan kalan geri bildirimler
En güçlü özelliklerden biri AI destekli geri bildirimdir. LMS'ye bir değerlendirme listesi gömüldüğünde, araç:
- Değerlendirme, değerlendirme listesi performansı ile uyumlu özel, biçimlendirici geri bildirim oluşturur.
- KOBİ'nin tonunu taklit eder (destekleyici, doğrudan veya koçluk)
- Öğrencilerin netleştirici sorular sormalarını veya detaylandırma talep etmelerini sağlar.
Derecelendirme döngüsünün sonunda acele etmek yerine geri bildirim vermek yerine, KOBİ'ler içeriği netleştirmeye odaklanırken, AI ilk geri bildirim geçişini ele alır ve daha derin yansıma ve revizyon için alan yaratır.
Öğrenme yolculuğunda biçimlendirici geri bildirim
E -öğrenmede risk, öğrencilerin sadece uygulamak için çok geç olduğunda geri bildirim almalarıdır. Bunu kurs boyunca biçimlendirici temas noktaları yerleştirerek çözüyoruz:
- Düşük bahisli yazı veya tasarım görevleri
- AI tarafından üretilen kendi kendine-kontrol yansımaları
- Rubric tabanlı kilometre taşı incelemeleri
Öğrenciler AI'yı yanıtlar hazırlamak, ilerlemeyi yansıtmak veya sunumdan önce kendi çalışmalarını değerlendirmek için düşünme ortağı olarak kullanırlar. Bu yavaş yavaş öz farkındalık oluşturur ve günlük çabalarını uzun vadeli sonuçlara bağlar.
KOBİ'leri daha akıllıca öğretmeye güç veren analitik
Birçok KOBİ neyin işe yaradığını bilmek ister, ancak forumları veya notları kazmak için zamanınız yoktur. AI aracımızın Analytics Gösterge Tablosu ile şunları sağlıyoruz.
- Öğrencinin gerçek zamanlı görselleri, değerlendirme kriterlerine göre ilerler.
- Yanılgılarda veya atlanan adımlardaki kalıplar.
- Yansımalara ve geri bildirimlere dayalı öğrenci duygu analizi.
Bu, kursu orta döngüyü ayarlamamıza ve özellikle öğrencilerin aksi takdirde çatlaklardan düşebileceği eşzamansız formatlarda en çok ihtiyaç duyduğu yerlerde hedefli destek sağlamamıza yardımcı olur.
AI bir tasarım ortağı olarak, kısayol değil
Düzinelerce KOBİ'le çalışmaktan öğrendiğim şey şudur: AI uzmanlıklarının yerini almaz, onu daha fazla netlik, tutarlılık ve özenle çevrimiçi alana çevirmeye yardımcı olur. Aracı e -öğrenme tasarım sürecinin başlarında kullanarak: biz:
- Derecelendirme ve yeniden yazma etrafında KOBİ iş yükünü azaltın.
- Değerlendirme listelerini daha anlaşılır ve esnek hale getirin.
- Düşünme, süreç ve anlamlı büyümeye odaklanın.
Hız uğruna otomasyon değil; Daha iyi öğretim, daha iyi geri bildirim ve daha iyi öğrenme hizmetinde büyütme. E -öğrenme tasarımı bir takım çabasıdır. KOBİ parlaklığı getirir. Tasarımcı yapıyı getiriyor. Ve doğru AI aracıyla, öğrenme sürecini her öğrenci için daha kişisel, şeffaf ve duyarlı hale getiren üçüncü bir ortak kazanıyoruz.
Yapay zeka ile çalışan en iyi değerlendirme araçları sadece etkili değil, empatik. Sadece çalışma derecesi değil, büyümeyi destekliyorlar. Niyetle entegre edildiğinde, hepimize, öğrencilere, KOBİ'lere ve tasarımcılara performanstan amaca geçmelerine yardımcı olurlar. Konu uzmanlarıyla birlikte çalışarak, listeleri etkileşimli, öğrenci merkezli geri bildirim deneyimlerine dönüştürmek için AI araçlarını kullanıyorum. Yavaş yavaş entegre olan AI, destekleyici bir arkadaş haline gelir, yansıma yönlendirir, katılımı artırır ve öğrenmeyi daha kişisel hissettirir.
Bu süreç asla acele edilmez. Güven oluşturmak, hedefleri hizalamak ve yapay zekayı düşünceli, yönetilebilir adımlarla tanıtmak için fakülte, öğretim ekipleri ve akademik liderlik ile yakın işbirliği içerir. Bu şekilde kabul edildiğinde, AI bozulmaz; Katılan herkesin öğretme, öğrenme ve anlamlı büyümeye daha derinlemesine odaklanmasını sağlar.
Bir yanıt yazın