Technologies and Educational Resources of the Future: Generative AI and Learning Analytics in the Classroom and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
Learning analytics has become an increasingly prominent aspect of 21st century educational research and practice. In this article, I will discuss some of the key applications of learning analytics, as well as emerging opportunities to use learning analytics to understand and support learning, engagement, and long-term life success. I will also discuss how recent developments in generative artificial intelligence are impacting learning analytics methods and uses. At the same time, I will discuss the new challenges brought by the growing use of generative AI and the new opportunities to influence both research and practice. Учебная аналитика становится всё более важным аспектом образовательных исследований и практики XXI века. В данной статье рассматриваются ключевые области применения учебной аналитики, а также новые возможности её использования для понимания и поддержки процессов обучения, вовлечённости учащихся и их долгосрочного жизненного успеха. Особое внимание уделяется тому, как последние достижения в области генеративного искусственного интеллекта влияют на методы и применение аналитики обучения. Наряду с этим анализируются вызовы, возникающие в связи с распространением генеративного ИИ, и обсуждаются перспективы, открывающиеся как для научных исследований, так и для практики в образовании. Оқытудағы аналитика – XXI ғасырда білім берудегі зерттеулер мен тәжірибенің аса маңызды аспектілерінің бірі болып табылады. Мақалада оқудағы аналитика қолданылатын негізгі салалар, оқыту процесін, оқушылардың белсенді қатысуын, олардың өмірде табысты болуын қолдауға бағытталған жаңа мүмкіндіктер қарастырылады. Сонымен қатар генеративті жасанды интеллект саласындағы соңғы жетістіктердің оқытудағы аналитика әдістеріне және оның қолданылуына қалай әсер ететініне тоқталамыз. Генеративті ЖИ-дің кеңінен таралуы білім беру саласына жаңа мүмкіндіктермен қатар бірқатар сын-талаптарды да алып келуде. Мақалада осы жаңа сын-талаптар және оларды еңсеру жолдары, сондай-ақ зерттеу және білім беру тәжірибесін жетілдірудегі әлеуеті талқыланады.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,018 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».