Daniel Gomez vyučuje humanitní obory na Ideal v Tampě. Komunikuje s bilingvními studenty a s umělou inteligencí zachází jako s kamarádem.
“Učitelé nemohou vědět všechno.” To není možné v každé předmětové oblasti. Zejména při práci v několika jazycích. AI tyto mezery vyplňuje. Vybírá témata, která jsou pro dítě zajímavá, a zpracovává je „přiměřeně dobře“.
Vědci z Harvardské univerzity se shodují. Ying Hu, odborná asistentka, vidí příležitosti všude. Adaptace materiálů do nových jazyků? Ano. Rozšíření přístupu pro bilingvní studenty? Nepochybně.
Některé projekty se snaží o zajímavý přístup. Udržujte základní lekci v angličtině, ale poskytněte vysvětlení v rodném jazyce dítěte. Je to jakýsi „kaffold“ (podpůrná struktura) učení, ale vícejazyčný.
To má potenciál. Obrovský potenciál. Pokud uděláte vše správně.
Tvrdou práci přebírají chatboti
Krista Salas provozuje síť charterových škol Second Mile. Její studenti jsou ohrožené děti s těžkou budoucností.
„Bilingvní studenti se učí kulturu a jazyk třídy,“ říká Salas. Ale vypadnou z dialogu. Prasklinami prosakují vzdělávací materiály. Učitelé jsou unavení. Nemají nástroje k trvalému překlenutí této mezery.
Přihlášení robota.
Poskytuje úryvky obsahu ve španělštině. Jednoduché věty. Rozbité na kousky.
Je tu také Melissa Henning z The Source for Learning. Mluví o sebevědomí.
“Možná jsem stydlivý,” myslí si student. “Nebudu mluvit anglicky přede všemi.” Bot se o to nestará. Neposuzuje přízvuk. Gramatika? Možná ne ideální. Ale robot vám to dá.
“Parfrázuješ. Trénuješ.” Henning tomu říká zmocnění. Gomez souhlasí. Dítě nejprve pochopí pojem. Anglická slovní zásoba přijde později.
proč čekat?
AI je vždy připojena. 24/7. Cvičení vyžaduje aktivitu. Bot to poskytuje.
Stephanie Howell používá SchoolAI v Ohiu. Druhá a třetí třída. Opravné práce.
Studenti vnímají umělou inteligenci jako „mentora nablízku“. čtou. Když čelí obtížnému slovu, ptají se: “Vysvětlete to jinak.” Rozvíjí se sebeuvědomění. Howell udělá krok zpět.
Také programuje robota.
“Zmeškali jste jednou? Nechte je bojovat. Chyběli dvakrát? Nechte mě začít větu.” Důležitý je produktivní boj.
Howell také žádá AI, aby pro ni analyzovala texty. Jaký slovník by je mohl zmást? Jaké vzory se objevují? To jí dává čas. Čas na vyučování. Individuální.
Domov není jednojazyčná zóna
Lekce skončila. Domácí úkol začíná.
Rodiče mluví španělsky. Děti nosí domů úkoly v angličtině. Ticho sílí.
Henning to hodně vidí. Děti mluví anglicky lépe než jejich matky nebo otcové. To je bariéra. Nebo to může být výhoda.
Chatboti překládají v reálném čase.
“Zeptejte se svého dítěte na statečný čin hrdiny,” navrhuje učitel prostřednictvím robota. Rodič slyší otázku. Dítě odpovídá. Probíhá dialog.
Mateřský jazyk se stává silnou stránkou, nikoli slabostí.
Buďte opatrní
Nejednat bezohledně.
Hu varuje před zvětšující se propastí. Mnoho systémů umělé inteligence nerozpoznává dobře řeč s diakritikou. Nářečí je pletou. Přepínání kódů (přechod z jazyka do jazyka) je porušuje.
“Bilingvní studenti mají menší prospěch, pokud je systém nevyslyší.”
Rozpadají se také hodnotící systémy. Řeč s diakritikou je označena jako chyba. Nepřesný odhad.
Pak je tu problém s hardwarem. Mají internet? Zařízení? Henning se ptá, jestli za sebou zase necháváme lidi.
Howell spravuje jazyky pečlivě. Studenti píšou španělsky, pokud není donuceno jinak. Ale ona zná cíl.
“Musí se naučit anglicky,” říká. “Přechod z jazyka do jazyka nepomůže, pokud je konečným cílem znalost angličtiny.” Důležitý je záměr.
Na tréninku záleží, poznamenává Gomez. Potřebují modelky odborná slova? Dobře. Každodenní jazyk? Snadno. Nastavte to.
Ale tohle si pamatuj.
Učitelé vedou. Vždy.
“AI je cenná.” Ano. Chybí mu ale emoce. Kontext. Second Mile’s Salas zdůrazňuje lidské potřeby. Robot vidí data. Učitel vidí dítě.
AI se mýlí. Lidé se přizpůsobují v reálném čase.
Kdo drží třídu? Učitel. Bot je jen nástroj.
