Авторы: Иг Иберт Биттенкур, Гейзер Чалко, Харио Сантос, Шейла Фернандес, Хесана Силва, Нарикла Батиста, Клаудио Хуц, Сейджи Исотани
https://doi.org/10.1007/s40593-023-00357-y
Резюме
Беспрецедентное глобальное движение школьного образования в поисках технологических и интеллектуальных решений для поддержания работы экосистемы обучения оказалось недостаточным для устранения последствий Covid-19 не только из-за проблем, связанных с обучением, но и из-за роста негативных эмоций, таких как разочарование, тревога, скука, риск выгорания и так называемая «усталость от Covid». Хотя это не новая проблема, во время пандемии она усугубилась, и нам придется решать старые и новые проблемы по-разному. Несмотря на то, что мы фокусируемся только на неэффективности системы обучения и на гегемонии решений для устранения пробелов в обучении, нам также необходимо пролить свет на сильные и положительные аспекты процесса обучения для содействия благополучию. Как подчеркнул Джон Селф, интеллектуальная система обучения будет вести себя так, как если бы она искренне заботилась об успехах ученика. Эта заметка Джона Селфа проливает свет на важность и понимание того, что означает успех и для кого. В этом исследовании представлена дорожная карта позитивной психологии и искусственного интеллекта в образовании.
Существует четкое пересечение различных студенческих областей, таких как образование, позитивная психология и искусственный интеллект. На рисунке 1 представлена диаграмма Венна, иллюстрирующая, как область позитивного искусственного интеллекта в образовании пересекается с различными областями. На рисунке можно увидеть, как сочетание позитивного образования, искусственного интеллекта в образовании и искусственного интеллекта в применении к позитивной психологии является основой для определения того, что мы назвали P-AIED.
Он предназначен для выявления и понимания того, как P-AIEd может способствовать развитию обучения и благополучия учащихся, учителей и других заинтересованных сторон в сфере образования. Для P-AIEd был проведен библиометрический анализ. позитивной психологии и искусственного интеллекта в образовании был проведен как Строка поиска была выполнена в 2021 году, общее количество собранных исследований составило 10 777. После всех этапов PRISMA 256 исследований были одобрены в соответствии с критериями включения.
Основные выводы заключались в том, что большое количество учреждений и исследователей с соответствующими публикациями указывает на новую тенденцию в сообществе AIEd; большое количество участников сотрудничества из разных стран указывает на возможное глобальное движение к P-AIEd; Позитивные эмоции и вовлеченность были основными конструкциями позитивной психологии, выявленными в исследованиях; отсутствие обоснованных теорий позитивной психологии указывает на прекрасную возможность для исследований; Позитивная аналитика обучения (P-LA), Сбор позитивных образовательных данных (P-EDM) и позитивные интеллектуальные системы обучения (P-ITS) — три горячие темы для P-AIEd.
Заключение
С эпистемологической точки зрения, P-AIEd занимается применением ИИ в образовании для содействия как обучению, так и благополучию, преследуя две цели: во-первых, исследование того, как ИИ можно применять для развития индивидуальных сильных сторон и личной мотивации для содействия обучению; во-вторых, исследования того, как позитивное образование может быть применено к проектированию, развитию, инновациям и трансформации интеллектуальных систем для повышения благополучия в образовательных учреждениях.
Результаты, представленные в этом исследовании, могут быть полезны для искусственного интеллекта в образовательном сообществе, а также для позитивного образовательного сообщества, поскольку оно собирает соответствующую информацию из первичных исследований, включенных в обзор, формируя недавний объем знаний о P-AIEd.
В будущей работе мы намерены продолжить изучение некоторых возможных новых областей сообщества AIEd. Стоит отметить, что этот подход не нов в сообществе AIEd, и это произошло, например, с предложением интеллектуального анализа данных в образовании и аналитики обучения. Другая работа, которая может способствовать исследованию P-AIEd, — это создание специального выпуска в журнале AIEd, совместные семинары на таких конференциях, как AIEd, ITS и ICALT, руководство студентами для концептуализации этой области, и учебные пособия по распространению новой подобласти.