Модель SAMR – Замена, Дополнение, Модификация, Переопределение – долгое время была краеугольным камнем обсуждений технологий в образовании. Представленная в начале 2000-х, она предлагала простой способ категоризировать влияние технологий на обучение. Однако, с развитием искусственного интеллекта (ИИ) выявляется критический недостаток: SAMR рассматривает изменения как изначально лучшие, хотя это не всегда так. ИИ способен усиливать как положительные, так и отрицательные результаты на любом уровне интеграции. Модель нуждается во втором измерении, чтобы учитывать, укрепляет или ослабляет технология обучение и преподавание.
Ограничения исходной модели
Первоначально задуманная как описательный инструмент, SAMR быстро стала предписывающей. Педагоги стали рассматривать Замену как «базовую», а Переопределение – как идеал, превращая её в лестницу, а не в спектр. В мире, управляемом ИИ, это линейное мышление ломается: ИИ может сделать простые задачи невероятно мощными, а сложные – обманчиво пустыми. Одноосного подхода SAMR больше недостаточно.
Проект «Портрет учителя» и ключевой вопрос
Недавние исследования, проведённые в рамках инициативы Ed3 «Портрет учителя в эпоху ИИ», выявили эту проблему на практике. Педагоги, использующие ИИ на всех уровнях SAMR, неизменно сообщали как о положительных, так и об отрицательных эффектах. Вопрос стал очевиден: нужна ли SAMR вторая ось для оценки того, являются ли изменения конструктивными или деструктивными?
Введение измерения «Положительное-Отрицательное»
Ключевой идеей является то, что SAMR описывает не только тип изменений, вносимых технологиями, но и то, улучшают или ухудшают ли эти изменения обучение. Каждый уровень может быть либо полезным, либо вредным.
- Замена: Замена бумажных тестов цифровыми может освободить время учителя для значимых взаимодействий, или же может автоматизировать проверку без участия человека.
- Переопределение: ИИ может открыть возможности для многоязычного повествования и творческого самовыражения, но он также может позволить учащимся создавать отшлифованную работу без реальных усилий или понимания.
Эта двойственность требует переосмысления: SAMR – это больше не восхождение от «менее инновационного» к «более инновационному». Это двухкоординатная система:
- Режим интеграции: (Замена, Дополнение, Модификация, Переопределение)
- Направление воздействия: (Отрицательное ↔ Положительное)
Четыре ключевых нюанса новой модели
Этот расширенный взгляд раскрывает важные сведения:
- Уровень не предсказывает качество: Замена может быть столь же эффективной, как и Переопределение, если она реализована продуманно.
- Эффективность может маскировать эрозию: Сэкономленное за счёт автоматизации время может либо улучшить связь между учителем и учеником, либо полностью заменить её.
- Переопределение может быть пустым: ИИ может создать поверхностные успехи в обучении без реальной глубины.
- Решающим фактором являются отношения: Положительное использование укрепляет связи, обратную связь и доступ, в то время как отрицательное ослабляет их.
За пределами последовательного мышления
Ещё одно заблуждение заключается в том, что SAMR – это последовательный прогресс. Учителя не обязательно переходят от Замены к Переопределению. ИИ делает это ещё менее предсказуемым: учитель может начать с Переопределения, используя симуляции, а затем вернуться к Замене для создания материалов, чтобы освободить время для индивидуальной работы с учениками. SAMR лучше понимать как набор режимов, полезных в разных условиях.
Переосмысление вопросов
Новая модель смещает фокус с воспринимаемой инновационности на ощутимое воздействие:
- Углубляет ли это использование ИИ человеческие связи или ослабляет их?
- Расширяет ли оно возможности учителя или ограничивает их?
- Открывает ли оно возможности для учеников или сужает их?
Эти вопросы ставят во главу угла направление воздействия, а не уровень сложности. Любой уровень SAMR может быть отличным или вредным, в зависимости от практики.
Связь с кривой внедрения
Наконец, SAMR взаимодействует с циклом внедрения технологий. Ранние последователи тяготеют к Переопределению, в то время как поздние последователи начинают с Замены из соображений безопасности и простоты. Это переосмысление предполагает, что учителя не застревают на определенных уровнях из-за недостатка креативности, а потому что находятся на разных стадиях внедрения. Понимание этой динамики помогает руководителям устанавливать реалистичные ожидания и оказывать соответствующую поддержку.
В заключение, двухкоординатная модель SAMR признаёт сложность педагогической практики, уважает разнообразные контексты и ставит человеческое суждение определяющим фактором. Поскольку ИИ становится всё более распространённым, актуальный вопрос не в том, «Насколько высоко на SAMR это?», а в том: «Ускоряет или замедляет это использование ИИ результаты обучения?»
