Aðstoðarkennarinn, Copilot og Menntaskýið
Skólastarf á hraða tækninnar - 3. tbl.
Hér loksins komið þriðja eintakið af vefriti okkar um gervigreind í skólastarfi. Að þessu sinni tökum við til umfjöllunar tvö mikilvæg mál, nefnilega gervigreindina sem aðstoðarkennara og Copilot hjá Menntaskýinu. Við gerum ráð fyrir að næsta eintak af þessu fræðsluriti komi út í lok júlí eða byrjun ágúst.
S. Fjalar og Hjörvar Ingi
Aðstoðarkennarinn - Hvernig ég fann meiri tíma til að sinna maður á mann kennslu
Við kennarar þekkjum öll þessa áskorun: Við viljum veita hverjum einasta nemanda persónulega athygli, svara öllum spurningum og hvetja alla til árangurs, en tíminn er takmarkaður. Ég hef undanfarið nýtt svokallaða gervigreindar botta til að takast á við þessa áskorun. Þessir bottar hafa gefið mér tíma að sinna betur nemendum sem þurfa á einstaklingsbundinni kennslu að halda þar sem bottinn aðstoðar nemendur með almennar spurningar. Gervigreindar bottinn, sem ég kalla aðstoðarkennara, er „sérfræðingur“ í mínu fagi, þekkir kennsluáætlunina og er alltaf til reiðu búinn að hjálpa. Það á líka við þegar nemendur eru heima að læra.
Hér eru nokkur dæmi um spurningar sem nemandinn gæti spurt gervigreindar bottann:
„Hvenær er skilafresturinn fyrir ritgerðina aftur?“
„Geturðu útskýrt heildun fyrir mér á annan hátt? Ég er ekki alveg að ná henni.“
„Ég er búin/n með öll verkefnin. Geturðu búið til fimm auka spurningar úr kafla 4 fyrir mig til að æfa mig fyrir prófið?“
„Hvað eigum við að lesa fyrir tímana í næstu viku?“
Geturðu farið yfir þetta verkefni fyrir mig og sagt mér þitt álit á því?
Þetta verklag hjálpar nemendum og þjálfar þá í að nota gervigreind sem vinnutæki en ekki eitthvað töfratæki sem klárar fyrir þá verkefnin.
Góðu fréttinar eru þær að þú þarf ekki að vera sérfræðingur í forritun að búa til svona gervigreindar botta og ætla ég að útskýra ferlið að búa hann til hérna fyrir ykkur.
Skref 1: Námsefnisgerð með Gervigreind
Allt gott nám byrjar á góðu námsefni. En við þekkjum það öll að það getur tekið óratíma að semja vandað efni frá grunni. Hvað ef við gætum fengið öflugan aðstoðarmann til að sjá um þungavinnuna?
Þar kemur gervigreindin inn í spilið. Ég nota tól eins og Deep Research sem flest stærri LLM líkön bjóða manni að nota.
Í grunninn er „Deep Research“ ferli þar sem gervigreindin framkvæmir sjálfstætt ítarlega og yfirgripsmikla rannsókn á ákveðnu efni. Í stað þess að gefa þér bara stutt svar eða lista af tenglum eins og hefðbundin leitarvél, þá fer hún í gegnum fjögur meginþrep:
Gerir áætlun
Leitar og safnar gögnum
Greinir og tekur ákvörðun um hvaða upplýsingar eru mikilvægar
Skilar ítarlegri skýrslu
Þegar gervigreindin er farin að vinna svona mikið fyrir mann, þá þarf maður að skilja að það er ekki nóg að biðja um "efni um vefforritun". Gæðin á því sem þú færð út endurspegla gæðin á því sem þú setur inn. Leyndarmálið er að skrifa ítarlega og nákvæma skipun. Ég hugsa um þetta eins og ég sé að gefa afar færum og mjög nákvæmum aðstoðarmanni fyrirmæli.
Í skipunina set ég alltaf eftirfarandi atriði:
Gefðu gervigreindinni hlutverk
Skilgreindu markhópinn
Ákvarðaðu uppbyggingu og lærdómsviðmið
Hannaðu verkefni og próf, til dæmis:
Lykilhugtök til að festa í minni.
Krossapróf til að mæla skilning.
Eitt samhangandi verkefni sem unnið er í gegnum alla kaflana.
Ákvarðaðu tón og tungumál
Ég bið líkanið um að búa til heildstæða „námsbók“ fyrir ákveðið tímabil, til dæmis 3-5 vikur. Þessi „bók“ inniheldur skýra kafla, undirkafla, og endar hver kafla á úrvali af opnum spurningum, krossaprófsspurningum og hagnýtum verkefnum.
Mikilvægasti hlutinn: Þegar gervigreindin skilar af sér drögunum hefst mín vinna. Ég les allt efnið yfir, lagfæri, bæti við og fullvissa mig um að það sé faglegt, rétt og í samræmi við mínar kennsluáherslur. Gervigreindin er aðstoðarmaður en kennarinn er og verður alltaf ritstjórinn, sérfræðingurinn og ábyrgðaraðilinn.
Skref 2: Kennsluáætlunin
Nú er ég komin með nokkrar öflugar „námsbækur“ sem eru kjarninn í námsefninu. Næsta skref er að búa til nákvæma kennsluáætlun.
Ég gef gervigreindinni eftirfarandi gögn:
Allar „námsbækurnar“
Nákvæmt dagatal annarinnar
Nákvæmar upplýsingar um námsmat
Upplýsingar um nemendahópana og hvaða daga þau eru í kennslu
Kennslufyrirkomulag, hvernig hver vika er uppbyggð
Hvernig verkefni ég vil hafa
Svo bið ég gervigreindina að nota Deep Research verkfærið til þess að búa til öfluga námsáætlun fyrir mig.
Útkoman er oft mögnuð. Ég hef fengið allt að 17 blaðsíðna skjal þar sem farið er í smáatriðum yfir hverja einustu viku og jafnvel hvern kennslutíma. Þar kemur fram:
Hvaða efni skal fara yfir í hverjum tíma.
Hvenær verkefni eru lögð fyrir og hvenær skilafrestur er.
Hvenær próf eru, úr hvaða efni þau eru og hvernig þau vega.
Tillögur að umræðuefnum í tímum.
Þessi ítarlega áætlun er mitt persónulega vinnuskjal. Hún er of löng og ítarleg fyrir nemendur. Þess vegna tek ég kjarnann úr henni og bý til þá hefðbundnu, stuttu kennsluáætlun sem ég færi svo inn á námsumsjónarkerfi skólans (t.d. Innu eða Canvas). Þetta geri ég handvirkt og nota það form sem minn skóli útvegar. Eftir þetta skref stend ég uppi með tvær útgáfur af vandaðri kennsluáætlun: eina ítarlega fyrir mig og eina hnitmiðaða fyrir nemendur og aðra.
Skref 3: Aðstoðarkennarinn (GPT)
Nú er komið að því að búa til hjartað í kerfinu, nefnilega persónulega aðstoðarkennarann sem við töluðum um í innganginum. Til þess nota ég sérsniðna GPT-þjónustu (e. Custom GPT).
Ég bý til nýtt spjallmenni og eyði góðum tíma í að „kenna“ því hvernig það á að haga sér. Þetta er gert með því að skrifa ítarlegar leiðbeiningar í stillingunum. Mínar leiðbeiningar innihalda meðal annars:
Persónuleiki: „Þú ert hvetjandi og hjálpsamur aðstoðarkennari í [fag]. Tónn þinn er vingjarnlegur en faglegur.“
Reglur: „Þú gefur aldrei upp beinar niðurstöður eða lausnir á verkefnum. Þitt hlutverk er að leiðbeina, spyrja leiðandi spurninga og hjálpa nemendum að finna lausnirnar sjálfir.“
Hlutverk: „Þú svarar spurningum um námsefnið, kennsluáætlunina, dagsetningar og námsmat. Þú getur búið til aukaverkefni og spurningar til að hjálpa nemendum að undirbúa sig.“
Og þá kemur galdurinn: Ég hleð inn gögnunum sem við erum búin að búa til. Ég gef spjallmenninu aðgang að öllum „námsbókunum“ og ítarlegu kennsluáætluninni.
Þetta þýðir að þegar nemandi spyr: „Hvað erum við að læra í vikunni?“, þá er spjallmennið ekki að giska eða leita á internetinu. Það er að lesa beint úr kennsluáætluninni sem þú bjóst til og gefa nákvæmt og rétt svar. Það verður sérfræðingur í þínum áfanga.
Með þessari þriggja skrefa aðferð höfum við búið til öflugt og persónulegt stuðningsnet fyrir nemendur okkar. Við höfum fært þeim verkfæri til að taka meiri ábyrgð á eigin námi, fá hjálp þegar þeim hentar og leið til að dýpka skilning sinn á námsefninu.
Gervigreind kemur ekki í staðinn fyrir kennara. Hún er einfaldlega verkfæri sem gerir okkur kleift að sinna mikilvægasta hlutverkinu okkar enn betur, og með þessu verkfæri hef ég haft tíma til að sinna þeim nemendum sem þurfa virkilega á því að halda að tala við kennarann mun betur meðan gervigreinarbottinn hjálpar öðrum.
Hjörvar Ingi
Copilot og Menntaskýið
Fyrir nokkru skráði ég mig inn á Menntaskýið og mætti mér þá nýtt viðmót þar sem gervigreindin er í forgrunni. Ég hafði átt von á þessari breytingu, sem Microsoft kynnti til sögunnar fyrr á árinu og var bara þokkalega spenntur að láta á reyna. Ég varð því miður fljótt fyrir vonbrigðum.
Miðpunktur Microsoft 365 þjónustunnar sem m.a. við framhaldsskólakennarar nýtum, er Copilot gervigreindin. Hún er til í tveimur útgáfum, nefnilega Copilot 365 og Copilot Chat. Í grunninn má segja að Copilot 365 sé vel samþættur vinnufélagi innan Microsoft 365 forritanna sem þú notar daglega, á meðan Copilot Chat er almennari gervigreindarspjall sem sækir þekkingu sína fyrst og fremst á vefinn. Helsti munur þessara tveggja þjónusta felst í þremur lykilþáttum: aðgengi, samþættingu og virkni. Við þetta má reyndar bæta að Copilot 365 kostar aukalega.
Copilot Chat er spjallmenni sem byggir aðallega á vefefni og stórum tungumálalíkönum (LLM). Það getur ekki eitt og sér sótt tölvupóst, skrár eða dagatal fyrirtækisins þíns - þó er hægt að líma eða hlaða inn skrám í spjallið og búa til „umboðsmenn“ sem hafa aðgang að grafík ef það er stillt. Það felur í sér gagnavernd fyrirtækja (EDP) þannig að fyrirmæli og upphleðslur eru ekki notaðar til að þjálfa líkanið.
Stærsti og mikilvægasti munurinn liggur í þeim gögnum sem hvort verkfæri um sig hefur aðgang að.
Copilot 365 vinnur með þínum eigin gögnum innan Microsoft 365 umhverfisins. Það hefur aðgang að tölvupóstunum þínum, skjölum, dagatali, spjallskilaboðum í Teams og öðrum vinnugögnum. Þetta gerir Copilot 365 kleift að veita samhengisbundin og persónusniðin svör og aðstoð. Það getur til dæmis tekið saman fundi sem þú misstir af, útbúið drög að svari við tölvupósti byggt á fyrri samskiptum eða búið til kynningu úr Word skjali. Öryggi er í hávegum haft og Copilot 365 birtir eingöngu upplýsingar sem notandinn hefur þegar aðgang að.
Copilot Chat (stundum kallað Microsoft 365 Copilot Chat) byggir svör sín fyrst og fremst á upplýsingum af vefnum. Það er hannað til að svara almennum spurningum, hjálpa við rannsóknarvinnu, skrifa texta og þýða, svipað og önnur gervigreindarspjallmenni. Þótt hægt sé að hlaða upp einstaka skjölum til greiningar hefur það ekki sjálfvirkan og víðtækan aðgang að vinnugögnum þínum eins og Copilot 365.
Í stuttu máli sagt þá höfum við kennarar einungis aðgang að Copilot Chat í gegnum Menntaskýið. Copilot 365 er einfaldlega of dýrtkeypt fyrir skólakerfið. Þetta er skiljanlegt í ljósi verðlagningar Microsoft en takmarkar mjög notagildi gervigreindarinnar sem kennarar og nemendur hafa aðgang að innan Microsoft 365.
Meira um þetta mikilvæga mál fyrir skólabyrjun í haust
S.Fjalar