Avanzare nell'apprendimento delle abilità online con l'IA

L'apprendimento online è diventato un modo popolare per le persone di acquisire nuove competenze e conoscenze. Ha reso l'istruzione accessibile a molti, specialmente agli adulti che cercano di migliorare le loro abilità per il lavoro. Tuttavia, una grande sfida in questo tipo di apprendimento è fornire feedback rapido e preciso agli studenti. Nell'apprendimento basato sulle abilità, è importante che gli studenti comprendano i concetti di base dietro le abilità che stanno cercando di padroneggiare.

Anche se nei corsi online si usano spesso video, non possono davvero capire le abilità che insegnano né valutare i progressi degli studenti. Ci sono anche strumenti che utilizzano l'intelligenza artificiale (IA) che possono trovare risposte in grandi quantità di testo. Ma questi strumenti spesso faticano a spiegare concetti o offrire aiuto nella risoluzione di problemi complessi. Questa è un'area chiave che necessita di miglioramenti.

#La necessità di strumenti di apprendimento migliori

Le persone apprendono abilità attraverso la pratica e la ripetizione, ma semplicemente guardare video e fare quiz può portare a un apprendimento passivo. La ricerca mostra che gli studenti traggono maggior benefico quando interagiscono attivamente con il materiale. È stata condotta una considerevole ricerca su come gli studenti assorbono le informazioni, ma ci sono poche prove di come la tecnologia possa misurare una vera comprensione delle abilità insegnate o rispondere a domande complesse da parte degli studenti.

Nel nostro contesto, "comprensione" significa essere in grado di trarre conclusioni corrette su un'abilità evitando errori. Nuove innovazioni nell'IA, in particolare in ciò che è noto come IA generativa, hanno mostrato grandi promesse nel rispondere a domande basate su testi. Ma rimane poco chiaro se questi sistemi comprendano veramente le abilità che vengono insegnate.

#Soluzione proposta: un nuovo approccio che combina tecniche di IA

Per affrontare queste problematiche, proponiamo un nuovo metodo che combina IA Cognitiva e IA Generativa. L'obiettivo è migliorare il modo in cui le abilità sono rappresentate ed esposte nell'apprendimento online. Usiamo un modello strutturato chiamato Task-Method-Knowledge (TMK) per delineare le abilità insegnate in un corso.

Il modello TMK scompone le abilità in tre parti:

1. Compito: Questo è l'obiettivo dell'abilità.
2. Metodo: Si riferisce alla procedura o tecnica usata per raggiungere il compito.
3. Conoscenza: Includel'informazione e gli strumenti necessari per completare il compito.

Mescolando queste tecniche di IA, creiamo un sistema intelligente che produce spiegazioni chiare e motivate per le domande degli studenti sulle abilità.

#Comprendere l'apprendimento delle abilità

L'educazione online, come i corsi online aperti e le certificazioni online, ha reso più facile per molti accedere all'apprendimento. La maggior parte degli adulti oggi cerca modi per aumentare le proprie competenze. Tuttavia, forme di apprendimento passive-come limitarsi a guardare video-non coinvolgono pienamente gli studenti. Per sviluppare realmente un'abilità, gli studenti dovrebbero partecipare attivamente al processo di apprendimento.

La ricerca in educazione sottolinea l'importanza dell'apprendimento attivo per comprendere i contenuti e migliorare il coinvolgimento cognitivo. Questa è un'area in cui gli strumenti tecnologici possono svolgere un ruolo significativo, ma i sistemi attuali non catturano adeguatamente una comprensione completa delle abilità né rispondono alle domande complesse degli studenti.

#IA Cognitiva e IA Generativa: cosa sono

L'IA Cognitiva si concentra sul mimare i processi di pensiero umano. Mira a capire come la conoscenza è rappresentata in un modo che abbia senso sia per gli esseri umani che per i computer. Al contrario, l'IA Generativa, specialmente i modelli di linguaggio di grandi dimensioni, possono generare testo basato su enormi dataset. Anche se questi sistemi possono creare risposte, spesso mancano di una vera comprensione.

La nostra domanda centrale è se questi sistemi di IA comprendano realmente le abilità insegnate nei contesti educativi. Per colmare questa lacuna, puntiamo a unire approcci cognitivi e generativi per migliorare come le abilità siano rappresentate e spiegate negli ambienti di apprendimento online.

#Come funziona il sistema

Abbiamo sviluppato un sistema chiamato Ivy, che utilizza il modello TMK per organizzare e presentare informazioni. Il sistema classifica il tipo di domande che gli utenti pongono e recupera le informazioni più rilevanti in base a queste classificazioni. Ecco come funziona:

1. Classificazione delle domande: Quando uno studente fa una domanda, Ivy decide prima se riguarda fatti e concetti (conoscenza semantica) o esperienze specifiche (conoscenza episodica). Questo viene fatto utilizzando un modello di linguaggio di grandi dimensioni addestrato per categorizzare le domande.

2. Recupero della conoscenza: Una volta classificata la domanda, Ivy recupera le informazioni più rilevanti dal suo database utilizzando un sistema di punteggio che aiuta a determinare quanto dettagliata debba essere la risposta.

3. Generazione della risposta: Ivy genera risposte basate su ciò che ha appreso dai documenti precedenti. Per domande più semplici, potrebbe fornire una risposta breve. Per domande più complesse, affina la risposta utilizzando documenti pertinenti aggiuntivi per fornire un'interpretazione più completa.

#Scenario esemplificativo: Problema del guado del fiume

Per illustrare come funziona Ivy, possiamo guardare un problema classico spesso usato nei corsi di IA: il problema del guado del fiume. Questa sfida prevede di far attraversare un fiume a tre missionari e tre cannibali senza infrangere determinate regole.

Quando un utente chiede: "Chi è una guardia?", il sistema segue questi passaggi:

1. Creazione di un modello TMK: Ivy crea una rappresentazione semplificata delle abilità coinvolte-un compito (trasportare tutti gli individui), metodi (come muovere la barca) e conoscenza (i ruoli di ogni personaggio).

2. Classificazione della domanda: Il sistema identifica che la domanda riguarda il Modello di Conoscenza, richiedendo comprensione dei ruoli all'interno del problema.

3. Recupero delle informazioni pertinenti: Valuta la complessità della domanda e recupera documenti che spiegano i ruoli delle guardie e le loro interazioni.

4. Generazione della risposta: Inizialmente, Ivy produce una risposta base basata sui suoi risultati, poi la arricchisce aggiungendo più contesto dai documenti recuperati per fornire una risposta completa.

#Vantaggi dell'approccio

Utilizzando il modello TMK combinato con tecnologie IA, Ivy è in grado di generare risposte più pertinenti ed educative. Questo metodo non solo migliora l'accuratezza delle risposte, ma aumenta anche il coinvolgimento permettendo agli studenti di sentirsi più connessi al materiale.

#Considerazioni future

Guardando al futuro, ci sono diverse strade da esplorare per migliorare:

1. Meccanismo di valutazione: Abbiamo in programma di raffinare il modo in cui valutiamo le performance di Ivy. Gli attuali parametri devono essere convalidati e adeguati per garantire che riflettano veramente la qualità dell'output del sistema.

2. Automazione della creazione del modello TMK: Attualmente, la creazione dei modelli TMK è un processo manuale. Automatizzare questo renderebbe più facile introdurre nuovi contenuti e adattarsi a vari argomenti.

3. Tecniche IA avanzate: Vogliamo sviluppare ulteriormente i metodi usati per la generazione delle risposte, in particolare per domande più complesse. Questo aiuterà a rendere Ivy uno strumento di apprendimento più robusto.

#Conclusione

L'integrazione dell'IA Cognitiva con l'IA Generativa ha il potenziale di trasformare l'apprendimento online, specialmente nell'istruzione basata sulle abilità. Fornendo risposte più chiare e informative alle domande degli studenti, possiamo rendere il processo di apprendimento più attivo e coinvolgente. Con un miglioramento continuo, strumenti come Ivy potrebbero colmare il divario tra erogazione dei contenuti e comprensione genuina, permettendo agli studenti di sviluppare le proprie abilità in modo efficace.