Model SAMR-zastąpienie, Uzupełnienie, modyfikacja, redefinicja – od dawna jest kamieniem węgielnym dyskusji na temat technologii w edukacji. Wprowadzony na początku 2000 roku, oferował łatwy sposób kategoryzowania wpływu technologii na uczenie się. Jednak wraz z rozwojem sztucznej inteligencji (AI) ujawnia się krytyczna wada: SAMR postrzega zmiany jako początkowo najlepsze, chociaż nie zawsze tak jest. Sztuczna inteligencja jest w stanie wzmocnić zarówno pozytywne, jak i negatywne wyniki na dowolnym poziomie integracji. Model potrzebuje drugiego wymiaru, aby wziąć pod uwagę, czy technologia wzmacnia, czy osłabia uczenie się i nauczanie.
Ograniczenia oryginalnego modelu
Pierwotnie pomyślany jako narzędzie opisowe, SAMR szybko stał się nakazowy. Nauczyciele zaczęli postrzegać substytucję jako “podstawową”, a redefinicję jako ideał, zamieniając ją w drabinę, a nie spektrum. W świecie napędzanym przez sztuczną inteligencję to myślenie liniowe łamie się: * * sztuczna inteligencja może sprawić, że proste zadania będą niezwykle potężne, a złożone zwodniczo puste**. Jednoosiowe podejście SAMR nie wystarczy.
Projekt “Portret nauczyciela” i kluczowe pytanie
Ostatnie badania przeprowadzone w ramach inicjatywy ED3 “portret nauczyciela w erze sztucznej inteligencji” ujawniły ten problem w praktyce. Nauczyciele korzystający ze sztucznej inteligencji na wszystkich poziomach SAMR konsekwentnie zgłaszali zarówno pozytywne, jak i negatywne skutki. Pytanie stało się jasne: czy SAMR potrzebuje drugiej osi do oceny, czy zmiany są konstruktywne czy destrukcyjne? *
Wprowadzenie pomiaru”dodatni-ujemny”
Kluczową ideą jest to, że SAMR opisuje nie tylko rodzaj * zmian wprowadzanych przez technologię, ale to*, czy te zmiany poprawiają lub pogarszają uczenie się. Każdy poziom może być korzystny lub szkodliwy.
-
-
- Wymiana: * * zastąpienie papierowych testów cyfrowymi może zwolnić czas nauczyciela na znaczące interakcje lub może zautomatyzować weryfikację bez udziału człowieka.
-
-
-
- Redefinicja: * * sztuczna inteligencja może otworzyć możliwości wielojęzycznego opowiadania historii i twórczej ekspresji, ale może również umożliwić uczniom tworzenie dopracowanej pracy bez prawdziwego wysiłku i zrozumienia.
-
Ta dwoistość wymaga przemyślenia: SAMR nie jest już przejściem od “mniej innowacyjnego”do” bardziej innowacyjnego”. Jest to system dwóch współrzędnych:
- ** Tryb integracji: * * (Wymiana, Uzupełnienie, modyfikacja, nadpisanie)
- ** Kierunek oddziaływania: * * (ujemny ↔ dodatni)
Cztery kluczowe niuanse nowego modelu
Ten rozszerzony widok ujawnia ważne informacje:
- ** Poziom nie przewiduje jakości: * * Wymiana może być tak samo skuteczna jak nadpisanie, jeśli zostanie wdrożona w przemyślany sposób.
- ** Wydajność może maskować erozję: * * czas zaoszczędzony dzięki automatyzacji może poprawić komunikację między nauczycielem a uczniem lub całkowicie ją zastąpić.
- ** Redefinicja może być pusta: * * sztuczna inteligencja może tworzyć powierzchowne postępy w nauce bez prawdziwej głębi.
- ** Decydującym czynnikiem są relacje: * * pozytywne użycie wzmacnia połączenia, informacje zwrotne i dostęp, a negatywne osłabia je.
Poza konsekwentnym myśleniem
Innym błędnym przekonaniem jest to, że SAMR jest postępem sekwencyjnym. Nauczyciele niekoniecznie przechodzą od zastępowania do zastępowania. Sztuczna inteligencja sprawia, że jest to jeszcze mniej przewidywalne: nauczyciel może zacząć od nadpisania za pomocą symulacji, a następnie powrócić do zastępowania w celu tworzenia materiałów, aby zwolnić czas na indywidualną pracę z uczniami. SAMR jest lepiej rozumiany jako zestaw * trybów * przydatnych w różnych warunkach.
Przemyślenie pytań
Nowy model przenosi koncentrację z postrzeganej innowacyjności na wymierny wpływ:
- Czy to wykorzystanie sztucznej inteligencji pogłębia lub osłabia ludzkie więzi?
- Czy rozszerza lub ogranicza możliwości nauczyciela?
- Czy otwiera możliwości dla uczniów, czy je zawęża?
Te pytania stawiają na pierwszym miejscu * kierunek * wpływu, a nie Poziom trudności. Każdy poziom SAMR może być inny lub szkodliwy, w zależności od praktyki.
Komunikacja z krzywą wdrożenia
Wreszcie SAMR współdziała z cyklem wdrażania technologii. Wcześni użytkownicy skłaniają się ku redefinicji, a późni użytkownicy zaczynają od zastąpienia ze względów bezpieczeństwa i prostoty. To przemyślenie sugeruje, że nauczyciele nie utknęli na pewnych poziomach z powodu braku kreatywności, ale dlatego, że znajdują się na różnych etapach wdrażania. Zrozumienie tej dynamiki pomaga menedżerom w ustalaniu realistycznych oczekiwań i zapewnieniu odpowiedniego wsparcia.
Podsumowując, dwurzędowy model SAMR uznaje złożoność praktyki pedagogicznej, szanuje różnorodne konteksty i stawia ludzki osąd jako czynnik decydujący. Ponieważ sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej powszechna, palącym pytaniem nie jest “jak wysoko na SAMR jest?”, a w tym: ** ” przyspiesza czy spowalnia to wykorzystanie sztucznej inteligencji efekty uczenia się?”**
