Zyski:
- Umiejętność zrozumienia koncepcji zróżnicowania (treść, proces, produkt) i gotowości oraz tworzenia zestawów materiałów, które dostosowują ten sam wynik do różnych poziomów.
- Możliwość projektowania wielowarstwowych zadań i rusztowań ze wsparciem sztucznej inteligencji dla uczniów potrzebujących wsparcia, poziomów zaawansowanych i uczniów potrzebujących wsparcia językowego.
- Zrozumienie ryzyka, jakie niesie ze sobą sztuczna inteligencja, sprowadzająca ucznia do etykiety i uprzedzeń oraz dostrzeżenie, że różnicowanie powinno łączyć się z uznaniem ucznia przez nauczyciela
Nie ma dwóch takich samych uczniów w klasie. Niektórzy ludzie rozumieją temat już przy pierwszym wyjaśnieniu, inni chcą jeszcze trzech przykładów; Podczas gdy niektórzy są spragnieni zaawansowanego pytania, niektórzy utknęli na podstawowej koncepcji; Niektórzy dopiero uczą się tureckiego, niektórzy czytają z dysleksją. Zróżnicowane nauczanie to podejście do nauczania, które pozwala osiągnąć ten sam rezultat na różne sposoby. Rozróżnienia dokonuje się w trzech wymiarach: treść (czego się uczy/z jakim stopniem trudności), proces (w jaki sposób się uczy/z jaką czynnością), produkt (w jaki sposób uczeń demonstruje to, czego się nauczył). Sztuczna inteligencja sprawia, że różnicowanie jest praktycznie możliwe, szybko dostosowując ten sam wynik do wielu poziomów. Ale najważniejsze ostrzeżenie w tej jednostce: sztuczna inteligencja może sprowadzić ucznia do etykiety; Różnicowanie staje się niesprawiedliwością, jeśli nie łączy się go z uznaniem ucznia przez nauczyciela.
Gotowość, zainteresowania i profil uczenia się
Gotowość to poziom wcześniejszej wiedzy i umiejętności, jakie posiada uczeń w zakresie danego efektu uczenia się – nie jest to „inteligentny/nieinteligentny”, jest to poziom, na jakim uczeń znajduje się w tym momencie i to się zmienia. Zróżnicowanie opiera się na trzech czynnikach: gotowości (podstawowa/średniozaawansowana/zaawansowana), zainteresowaniu (uchwycenie ciekawości ucznia) i profilu uczenia się (preferencje wizualne, słuchowe, praktyczne – należy je traktować jako elastyczne preferencje, a nie sztywne wzorce).
Rusztowanie to tymczasowe wsparcie dla ucznia borykającego się z problemami: karta ze wskazówkami, przykład krok po kroku, lista słów, niekompletne rozwiązanie. Podporę usuwa się w miarę postępów ucznia – podobnie jak rusztowanie usuwa się po ukończeniu budowy. Sztuczna inteligencja z łatwością tworzy rusztowane i nierusztowane wersje tego samego zadania.
Uwaga: Zróżnicowanie nie oznacza „dania łatwej pracy słabemu i trudnej pracy dobremu”. Każdy osiąga ten sam zysk; Zmieniająca się ścieżka to poziom wsparcia i trudności. Celem nie jest wyrównanie, ale posunięcie wszystkich do przodu.
Krok po kroku: warstwowe projektowanie zadań przy użyciu sztucznej inteligencji
- Zacznij od pojedynczego zysku. Różnicowanie odbywa się wokół tego samego wzmocnienia.
- Zdefiniuj trzy warstwy. Zapytaj o wersje podstawowe (rusztowaniowe), pośrednie (standardowe), zaawansowane (pogłębiające).
- Oddzielna treść/proces/produkt. Określ w jakim wymiarze będziesz się wyróżniać (np. ta sama treść, inna opcja produktu).
- Rusztowanie rzemieślnicze. Wskazówki, przykłady, wsparcie słownictwa dla uczniów mających problemy; Otwarte rozszerzenie dla zaawansowanych uczniów.
- Dodaj obsługę języków. Wizualna, krótka wersja zdań dla uczniów, których znajomość języka tureckiego rozwija się.
- Kontrola etykiet. Czy wynik kształtuje ucznia? Sprawdź, czy jest elastyczny i tymczasowy.
- Uwzględnij wiedzę uczniów. TY decydujesz, kto jest w której warstwie, na podstawie własnych obserwacji.
trzy mini etui
Przypadek 1 – Potrójne czytanie. Poziom czytania w klasie jednego nauczyciela był bardzo zróżnicowany. Przekazał AI tekst informacyjny i poprosił o trzy wersje: szkieletową (krótkie zdanie + obraz + ramka słowna), standardową, zaawansowaną (dodatkowe pytanie krytyczne). Wszyscy próbowali osiągnąć ten sam cel w tych samych 40 minutach; Przygotowanie zostało skrócone do 20 minut w przypadku AI. Nauczycielka ustalała, kto otrzyma jaką wersję, na podstawie znanych jej uczniów.
Przypadek 2 — Matematyka z rusztowaniami. W przypadku 5 uczniów, którzy mieli trudności z rozwiązaniem problemu, nauczyciel poprosił sztuczną inteligencję o „wersję tego samego problemu krok po kroku”: małe wskazówki na każdym kroku, rozwiązany przykład pierwszego kroku. Zaawansowanym uczniom wyjaśnił ten sam problem, co „znajdź więcej niż jedno rozwiązanie”. Dwa tygodnie później 4 osoby z walczącej grupy przeszły na wersję nieświadomą – służyły jako rusztowanie i zostały rozebrane.
Przypadek 3 – Powrót z pułapki etykietowej. Nauczyciel opisał grupę uczniów zajmujących się sztuczną inteligencją jako „uczniów, którzy nie odnieśli sukcesu” i poprosił o materiały. Sztuczna inteligencja nieustannie oferowała tej grupie najprostsze, monotonne zadania, pośrednio stawiając uczniów w pozycji „nie da się tego zrobić”. Nauczyciel zauważył to i zmienił podpowiedź na „zadania oparte na rusztowaniach, które posuwają się do przodu dla uczniów, którzy nadal mają podstawowy poziom tego wyniku”. Kiedy zmienił się język, sugestie również nasiliły się. Wytwórnia obniżyła oczekiwania.
Szablony do kopiowania
1) Trójwarstwowy zestaw zadań:
Twoja rola: [przedmiot] nauczyciel. Zysk: „[zysk]”, [X. klasa]. Utwórz trzy warstwy zadań dla tego JEDNEGO wyniku: (1) podstawowe: etapowe, oparte na rusztowaniach; (2) średniozaawansowany: standard; (3) zaawansowane: otwarte, pogłębiające. Niech wszystkie trzy osiągną ten sam wynik. Nie etykietuj żadnych uczniów; tymczasowo zdefiniuj warstwy jako „te, które aktualnie znajdują się na tym poziomie”.
2) Produkcja rusztowań (rusztowań):
Przygotuj następujące zadanie dla ucznia mającego trudności z tematem: rozwiąż pierwszy krok jako przykład, dodaj krótką podpowiedź do każdego kroku, podaj w ramce niezbędne słowa kluczowe. NIE obniżaj poziomu trudności misji, po prostu zwiększ boost. Zadanie: [wklej]
3) Wersja obsługi języka:
Dostosuj następujący materiał dla ucznia, którego język turecki rozwija się: krótkie zdania, często używane słowa, sugestia wizualna i, jeśli to możliwe, przykład każdego kroku. Zachowaj treść i kontekst, po prostu zadbaj o przystępność języka. Materiał: [wklej]
4) Rozszerzenie dla zaawansowanych:
Uczniom, którzy mają wczesną wiedzę na temat „[zysku]”, zaproponuj 3 zadania otwarte, które pogłębiają ten sam temat: zastosowanie w życiu codziennym, porównanie/analiza i małe zadanie produkcyjne. Niech będą zadania wymagające myślenia, a nie dodatkowa „zajęta praca”.
Słaba zachęta/silna zachęta
Słaba zachęta:
Napisz proste pytania dla słabszych uczniów.
Etykietowanie, obniżanie oczekiwań i odłączanie się od osiągnięć; „łatwy” jest niejasny, nie pozwala na osiągnięcie tego samego zysku.
Potężny monit:
Twoja rola: nauczyciel matematyki. Cel: „Uczeń mnoży liczby dwucyfrowe”. W tym osiągnięciu dla uczniów, którzy są obecnie na poziomie podstawowym, przygotuj 4 zadania z rusztowaniami, których pierwszy krok jest rozwiązany przykładowo i zawiera wskazówki przy każdym kroku. Obniż poziom trudności; zwiększyć wsparcie. Niech osiągną ten sam zysk.
Rozmiar
Jakie zmiany?
Przykładowe żądanie do AI
Uważaj na ryzyko
Treść
Trudność, poziom czytania
„Trzy poziomy uwalniania”
nie po to, żeby zmniejszyć zarobki
Proces
Rodzaj zdarzenia, rusztowanie
„Wytwórz wersję z podpowiedziami”
przywracając niepodległość
Produkt
Format wyświetlania
„Opcja plakatowa/ustna/pisemna”
utrzymać miarę na stałym poziomie
język
dostępność
„Krótkie zdanie + obraz”
Nie rozcieńczać zawartości
Typowe błędy
- Oznacz ucznia. Wzorce takie jak „słaby/leniwy/lepszy” zniekształcają zarówno wyniki, jak i oczekiwania AI; Poziom jest tymczasowy i specyficzny dla osiągnięcia.
- Obniżenie wzmocnienia. Myślenie, że różnicowanie to „łatwa praca”; wszyscy powinni osiągnąć ten sam cel.
- Nigdy nie demontuj rusztowania. Ciągłe podpowiedzi utrudniają niezależność; Podpora jest stopniowo usuwana.
- Zmiana stylu uczenia się na sztywny wzorzec. Mówienie „To dziecko jest wzrokowcem” i ograniczanie tego tylko w jeden sposób; preferencje są elastyczne.
- Pozostawienie definicji ucznia AI. Nauczyciel decyduje, kto jest gdzie; AI nie zna ucznia.
Wskazówka: sformułuj rozróżnienie w formie „wyprodukuj trzy wersje, a ja rozprowadzę”. Niech sztuczna inteligencja replikuje materiał; Ty, jako jedyna osoba, która wie, która wersja, decydujesz, która wersja trafi do którego ucznia.
Podsumowując
Zróżnicowanie oznacza osiągnięcie tego samego rezultatu na różne sposoby w zakresie treści, procesu i produktu. Sztuczna inteligencja redukuje produkcję trzech warstw zadań, wersji szkieletowych i obsługi językowej z pojedynczego pozyskania do minut; sprawia to, że zróżnicowanie jest praktycznie wykonalne. Sztuczna inteligencja może jednak sprowadzić ucznia do etykiety i obniżyć oczekiwania. Zdefiniuj warstwy tymczasowo i specyficznie dla osiągnięcia, nigdy nie obniżaj osiągnięcia i decyduj na podstawie własnych obserwacji, który uczeń gdzie się znajduje.
Zadanie aplikacji
Wybierz osiągnięcie i poproś sztuczną inteligencję o wersje podstawowe, średniozaawansowane i zaawansowane za pomocą szablonu „Trzypoziomowy zestaw zadań”. Sprawdź wyniki z dwóch perspektyw: (1) czy wszystkie trzy wersje osiągają ten sam zysk, (2) czy którakolwiek wersja pośrednio stawia grupę w pozycji „nie może”. Następnie połącz wersję podstawową z planem stopniowego usuwania wskazówek i zapisz go w 3 zdaniach.
lista kontrolna
- [ ] Czy wszystkie trzy warstwy osiągają ten sam zysk?
- [ ] Czy opisałem uczniów jako „obecnie na tym poziomie”, zamiast ich etykietować?
- [ ] Czy opracowałem plan stopniowego usuwania rusztowania?
- [ ] Czy w wersji obsługującej języki udostępniłem treść bez jej osłabiania?
- [ ] Czy na podstawie własnych obserwacji zdecydowałem, która wersja trafi do którego ucznia?