Οι Νέες Τεχνολογίες, που ενισχύονται από το υπολογιστικό νέφος (cloud computing) και την ανάλυση μεγάλων δεδομένων (Big Data), έχουν επιφέρει έναν θεμελιώδη μετασχηματισμό στο πεδίο της εκπαίδευσης. Η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ), ως κλάδος της μηχανικής νοημοσύνης, ορίζεται ως η ικανότητα των μηχανών να επιδεικνύουν νοημοσύνη μιμούμενες περίπλοκες λειτουργίες του ανθρώπινου νου, όπως η αντίληψη και η μάθηση.
Ενώ η ΤΝ στην εκπαίδευση (AIEd) έχει αναπτυχθεί ραγδαία, η εφαρμογή της στην Προσχολική και Πρωτοσχολική Εκπαίδευση (Early Childhood Education - ECE), που αφορά παιδιά ηλικίας 3–8 ετών, αποτελεί ένα πεδίο μελέτης που βρίσκεται σε αρχικό στάδιο. Ο στόχος δεν είναι απλώς η χρήση ψηφιακών μέσων, αλλά η δυναμική προσαρμογή της μάθησης στις ατομικές ανάγκες κάθε παιδιού.
Εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Πρώιμη Αγωγή
Η ΤΝ εισέρχεται στην προσχολική τάξη μέσω συγκεκριμένων, ευφυών παρεμβάσεων, οι οποίες αξιοποιούν την ικανότητα της μηχανής να μοντελοποιεί τον μαθητή.
1. Προσαρμοστικά Λογισμικά Μάθησης (Adaptive Learning Systems - ITS): Τα Ευφυή Συστήματα Διδασκαλίας (Intelligent Tutoring Systems - ITS) λειτουργούν ως εξατομικευμένες πλατφόρμες μάθησης, προσαρμόζοντας δυναμικά το περιεχόμενο, τη σειρά, και τη δυσκολία των εργασιών, καθώς και τον χρόνο ανατροφοδότησης. Στην Προσχολική και Πρωτοσχολική Εκπαίδευση, αυτά τα συστήματα ΤΝ, υποστηριζόμενα από μεγάλα δεδομένα, μπορούν να αξιολογούν ταυτόχρονα τις γνωστικές καταστάσεις και τις μαθησιακές ανάγκες των παιδιών. Η χρήση των ITS έχει αποδειχθεί αποτελεσματική, για παράδειγμα, σε συνδυασμό με μεθόδους συναισθηματικά-φανταστικής διδασκαλίας για την εκμάθηση ξένων γλωσσών από παιδιά 5–6 ετών.
2. Κοινωνικά Ρομπότ (Social Robots): Τα κοινωνικά ρομπότ, όπως τα PopBots, Zhorai ή PlushPal, χρησιμοποιούνται ευρέως στην Προσχολική και Πρωτοσχολική Εκπαίδευση για να ενισχύσουν τις κοινωνικές αλληλεπιδράσεις και τη συμμετοχή των παιδιών σε μαθησιακές δραστηριότητες. Λόγω της φυσικής τους παρουσίας, τα ρομπότ έχουν την ικανότητα να ενισχύουν σημαντικά τη συμμόρφωση (compliance) των χρηστών σε αιτήματα, σε σύγκριση με εικονικούς παράγοντες. Ειδικά στην Εκπαίδευση με Υποβοήθηση Ρομπότ (Robot-Assisted Training - RAT) για παιδιά με Διαταραχές του Φάσματος του Αυτισμού (ASD), τα ρομπότ έχουν δείξει ότι βελτιώνουν την κοινή προσοχή (joint attention) και την μιμητική ικανότητα (imitation capability), καθώς τα παιδιά με Διαταραχή Αυτιστικού Φάσματος (Autism Spectrum Disorder - ASD) αλληλεπιδρούν πιο ενεργά και αυθόρμητα με τα ρομπότ απ’ ό,τι με τους ανθρώπους. Για την υποστήριξη τέτοιων αυτόνομων αλληλεπιδράσεων, χρησιμοποιούνται εξειδικευμένες αρχιτεκτονικές ελέγχου, όπως το μοντέλο B3IA (Behavior-Based Behavior Intervention Architecture). Το μοντέλο αυτό επιτρέπει στο ρομπότ να αντιλαμβάνεται τις ενέργειες του παιδιού, να αξιολογεί την αλληλεπίδραση και να προσαρμόζει αυτόνομα τη συμπεριφορά του ώστε να παρέχει την κατάλληλη παρέμβαση (Scassellati et al., 2012).
3. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (Natural Language Processing - NLP): Εργαλεία Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας, όπως ο conversational agent Zhorai, έχουν χρησιμοποιηθεί για να εισάγουν παιδιά προσχολικής ηλικίας σε έννοιες της μηχανικής μάθησης. Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη διεξαγωγή Σωκρατικών μαθησιακών εμπειριών που περιλαμβάνουν διάλογο, ερωτήσεις και απαντήσεις.
Κριτική Ανάλυση: Οφέλη, Δεδομένα και Ηθικοί Κίνδυνοι
Η αξιοποίηση της ΤΝ στην προσχολική ηλικία προσφέρει διπλό όφελος: εξατομίκευση της μάθησης και συμπερίληψη. Η ΤΝ επιτρέπει την παροχή έγκαιρης ανατροφοδότησης και την προώθηση δεξιοτήτων του 21ου αιώνα, όπως η κριτική σκέψη και η συνεργασία.
Ωστόσο, οι νέες τεχνολογίες εισάγουν σοβαρές ηθικές προκλήσεις και κινδύνους:
1. Δεδομένα (Datafication) και Προστασία Δεδομένων (Data Privacy): Τα παιδιά γίνονται αντικείμενα "dataveillance" (παρακολούθηση μέσω δεδομένων) μέσω μιας πληθώρας ψηφιακών συσκευών και εφαρμογών, όπως οι ιχνηλάτες σωματικής δραστηριότητας (Fitnesstrackers) ή εφαρμογές παρακολούθησης συμπεριφοράς (π.χ., ClassDojo). Αυτή η «ψηφιοποίηση» (datafication) της ζωής τους δημιουργεί έναν «ψηφιοποιημένο παιδί» (datafied child), του οποίου η συμπεριφορά και η συναισθηματική κατάσταση καταγράφονται και αναλύονται.
2. Κίνδυνος Κοινωνικού Διαχωρισμού (Social Sorting): Η ανάλυση των μεγάλων δεδομένων από αλγορίθμους μπορεί να οδηγήσει σε κοινωνικό διαχωρισμό, όπου οι μελλοντικές ευκαιρίες και οι «ζωτικές πιθανότητες» του παιδιού διαμορφώνονται από αλγοριθμικές γνώσεις (algorithmic knowledges), περιορίζοντάς το ως ένα «υπολογίσιμο πρόσωπο» (calculable person). Επιπλέον, τα έξυπνα παιχνίδια (όπως η "Hello Barbie") και οι εφαρμογές δημιουργούν κινδύνους παραβίασης δεδομένων (data breaches) και hacking.
3. Παιδαγωγική Αλλοίωση και Ανθρώπινη Αλληλεπίδραση: Η υπερβολική εξάρτηση από τα ρομπότ ενδέχεται να μειώσει την κρίσιμη αλληλεπίδραση μεταξύ παιδιού-συνομηλίκου και παιδιού-δασκάλου, παρά τα οφέλη της. Επιπλέον, πολλά συστήματα ΤΝ παραμένουν σε πειραματικό στάδιο, γεγονός που καθιστά δύσκολη την υιοθέτησή τους σε πραγματικές εκπαιδευτικές συνθήκες.
Συμπέρασμα:
Νέες Τεχνολογίες και Τεχνητή Νοημοσύνη ως Ενισχυτής της Παιδαγωγικής
Η Τεχνητή Νοημοσύνη και οι Νέες Τεχνολογίες έχουν τη δυνατότητα να λειτουργήσουν ως καταλύτης για την εκπαιδευτική μεταρρύθμιση, υπό την προϋπόθεση ότι θα ενσωματωθούν με παιδαγωγική ευαισθησία. Η ΤΝ δεν πρέπει να είναι αυτοσκοπός, αλλά ένα εργαλείο που ενσωματώνει ό,τι γνωρίζουμε για την εξαιρετική διδασκαλία και μάθηση.
Για την επιτυχή ενσωμάτωση, απαιτείται μετασχηματισμός του ρόλου του εκπαιδευτικού. Η ΤΝ μπορεί να λειτουργήσει ως ευφυής βοηθός, αναλαμβάνοντας κάποιες ρουτίνες εργασίες και μειώνοντας τον φόρτο εργασίας των εκπαιδευτικών. Για παράδειγμα, συστήματα ΤΝ μπορούν να αυτοματοποιήσουν την καταγραφή παρουσιών ή ακόμα και τη δημιουργία εξατομικευμένων σχεδίων μαθήματος, απελευθερώνοντας χρόνο ώστε ο δάσκαλος να εστιάσει στην ψυχοσυναισθηματική υποστήριξη των νηπίων (Luckin et al., 2016).
Το μοντέλο του μέλλοντος πρέπει να βασίζεται σε έναν συνδυασμό Παιδαγωγικής, Τεχνολογίας και Αλλαγής Συστήματος. Ο σχεδιασμός πρέπει να είναι συμμετοχικός, να περιλαμβάνει εκπαιδευτικούς, γονείς και μαθητές, και να θέτει ως πρωταρχικό στόχο την ηθική διαχείριση των δεδομένων για την προστασία των δικαιωμάτων του παιδιού. Μόνο τότε, οι «Έξυπνες Μηχανές» θα υποστηρίξουν πραγματικά τους «Μικρούς Εξερευνητές» στην πορεία τους προς τη γνώση.
Στο πλαίσιο της συγγραφής της παρούσας εργασίας, έγινε χρήση του εργαλείου Τεχνητής Νοημοσύνης NotebookLM, ενώ ο έλεγχος των επιστημονικών δεδομένων πραγματοποιήθηκε από την συγγραφέα.
Βιβλιογραφία
Belpaeme, T., Kennedy, J., Ramachandran, A., Scassellati, B., & Tanaka, F. (2018). Social robots for education: A review. Science Robotics, 3(21), eaat5954. https://doi.org/10.1126/scirobotics.aat5954
Islam, M. A., Hasan, M. M., & Deowan, S. A. (2023). Robot-Assisted training for children with Autism Spectrum Disorder: A review. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 108(41). https://doi.org/10.1007/s10846-023-01872-9
Kabudi, T., Pappas, I., & Olsen, D. H. (2021). AI-enabled adaptive learning systems: A systematic mapping of the literature. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100017. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100017
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed: An argument for AI in Education. Pearson. Retrieved from: https://www.researchgate.net/publication/299561597_Intelligence_Unleashed_An_argument_for_AI_in_Education
Lupton, D., & Williamson, B. (2017). The datafied child: The dataveillance of children and implications for their rights. New Media & Society, 19(5), 780–794. https://doi.org/10.1177/1461444816686328
Scassellati, B., Admoni, H., & Matarić, M. (2012). Robots for use in autism research. Annual Review of Biomedical Engineering, 14, 275–294. https://doi.org/10.1146/annurev-bioeng-071811-150036
Su, J., & Yang, W. (2022). Artificial intelligence in early childhood education: A scoping review. Computers and Education: Artificial
*Εύη Μάρκου Μεταπτυχιακή Φοιτήτρια ΠΜΣ «Εκπαίδευση στη Φυσική Αγωγή & Προσαρμοσμένη Ειδική Φ.Α.» Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης
Όλες οι σημαντικές και έκτακτες ειδήσεις σήμερα
Έκτακτο επίδομα έως 1.700 ευρώ σε εργαζόμενους του ιδιωτικού τομέα
Η πιο εύκολη Πιστοποίηση Αγγλικών στην Ελλάδα σε 2 ημέρες στα χέρια σου - Δίνεις από το σπίτι σου
Παν.Πατρών: Tο 1ο στην Ελλάδα Πανεπιστημιακό Πιστοποιητικό ΤΕΧΝΗΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ για εκπαιδευτικούς
Πανεπιστήμιο Αιγαίου: Το κορυφαίο πρόγραμμα ειδικής αγωγής στην Ελλάδα - Αιτήσεις έως 10/12
Μοριοδοτούμενο σεμινάριο Ειδικής Αγωγής Πανεπιστημίου Πατρών με μόνο 60 ευρώ
