Lo strumento di feedback basato sull'intelligenza artificiale migliora le pratiche di insegnamento

Jan 12, 2024

Il primo studio di questo tipo mostra che uno strumento che fornisce feedback automatizzato migliora le pratiche di comunicazione degli insegnanti e la soddisfazione degli studenti.

L’intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando l’istruzione, in modi sia preoccupanti che benefici. Sul lato positivo del registro, una nuova ricerca mostra come l’intelligenza artificiale può aiutare a migliorare il modo in cui gli insegnanti interagiscono con i loro studenti, attraverso uno strumento all’avanguardia che fornisce feedback sulle loro interazioni in classe.

Lo strumento M-Powering Teachers fornisce feedback con esempi di dialogo della classe per illustrare modelli di conversazione di supporto. Clicca sull'immagine per ingrandirla. (Credito immagine: per gentile concessione di Dora Demszky)

Un nuovo studio condotto da Stanford, pubblicato l'8 maggio sulla rivista peer-reviewed Educational Evaluation and Policy Analysis, ha scoperto che uno strumento di feedback automatizzato ha migliorato l'uso da parte degli istruttori di una pratica nota come uptake, in cui gli insegnanti riconoscono, reiterano e si basano sulle idee degli studenti. contributi. I risultati hanno inoltre dimostrato che, tra gli studenti, lo strumento ha migliorato la percentuale di completamento dei compiti e la soddisfazione generale per il corso.

Per gli istruttori che desiderano migliorare la propria pratica, lo strumento offre un complemento a basso costo all'osservazione convenzionale in classe, che non richiede un coach didattico o un altro esperto per osservare l'insegnante in azione e compilare una serie di raccomandazioni.

"Sappiamo da ricerche passate che un feedback tempestivo e specifico può migliorare l'insegnamento, ma semplicemente non è scalabile o fattibile per qualcuno sedersi nell'aula di un insegnante e fornire feedback ogni volta", ha affermato Dora Demszky, assistente professore alla Stanford Graduate School of Education. (GSE) e autore principale dello studio. "Volevamo vedere se uno strumento automatizzato potesse supportare lo sviluppo professionale degli insegnanti in modo scalabile ed economicamente vantaggioso, e questo è il primo studio a dimostrare che è così."

Riconoscendo che i metodi esistenti per fornire feedback personalizzato richiedono risorse significative, Demszky e colleghi hanno deciso di creare un’alternativa a basso costo. Hanno sfruttato i recenti progressi nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) – un ramo dell’intelligenza artificiale che aiuta i computer a leggere e interpretare il linguaggio umano – per sviluppare uno strumento in grado di analizzare le trascrizioni di una sessione di lezione per identificare modelli di conversazione e fornire feedback coerenti e automatizzati.

Per questo studio, si sono concentrati sull'identificazione dell'assorbimento dei contributi degli studenti da parte degli insegnanti. "L'inclusione è fondamentale per far sentire gli studenti ascoltati e, come pratica, è stata collegata a maggiori risultati da parte degli studenti", ha affermato Demszky. "Ma è anche ampiamente considerato difficile per gli insegnanti migliorare."

Dora Demszky è assistente professore alla Stanford Graduate School of Education. (Credito immagine: per gentile concessione di Stanford GSE)

I ricercatori hanno addestrato lo strumento, chiamato M-Powering Teachers (la M sta per macchina, come nell'apprendimento automatico), per rilevare la misura in cui la risposta di un insegnante è specifica a ciò che ha detto uno studente, il che dimostrerebbe che l'insegnante ha capito e costruito sull'idea dello studente. Lo strumento può anche fornire feedback sulle pratiche di interrogazione degli insegnanti, come porre domande che hanno suscitato una risposta significativa da parte degli studenti, e sul rapporto tra tempo di conversazione insegnante/studente.

Il team di ricerca ha messo in funzione lo strumento nella sessione della primavera 2021 del Code in Place di Stanford, un corso online gratuito giunto al suo terzo anno. Nel programma di cinque settimane, basato sul popolare corso introduttivo di informatica di Stanford, centinaia di istruttori volontari insegnano la programmazione di base a studenti di tutto il mondo, in piccole sezioni con un rapporto insegnante-studente di 1:10.

Gli istruttori di Code in Place provengono da tutti i tipi di background, dagli studenti universitari che hanno recentemente seguito il corso ai programmatori di computer professionisti che lavorano nel settore. Per quanto entusiasti di introdurre i principianti al mondo della programmazione, molti istruttori si avvicinano a questa opportunità con poca o nessuna esperienza di insegnamento precedente.

Gli istruttori volontari hanno ricevuto una formazione di base, obiettivi chiari delle lezioni e schemi di sessione per prepararsi al loro ruolo, e molti hanno accolto con favore la possibilità di ricevere input automatizzati durante le loro sessioni, ha affermato il coautore dello studio Chris Piech, assistente professore di educazione informatica a Stanford. e co-fondatore di Code in Place.