두 슬롯 게임 교수는 독점 워크숍에서 공학 교육에서 AI의 미래 역할을 공개합니다
공학 학장John A. 슬롯 머신및 조교수슬롯 사이트 추천 | 우스터 폴리 테크닉 연구소55969_56328
워크숍의 목표는 소수의 고등 교육 지도자들이 공학 교육의 미래를위한 전략을 모으고 전략을 모으는 것이 었습니다. McNeill and Mus의 세션 인“슬롯 게임의 프로젝트 기반 학습의 인공 지능”은 동료 교육자들에게 AI가 차세대 STEM 학생들을위한 학습자 중심 경험을 어떻게 주도 할 수 있는지 보여주었습니다..
현재 상태 : 프로젝트 기반 학습의 진화 및 이점
공학 학장 John McNeill은 슬롯 게임에서 프로젝트 기반 학습에 대한 프레젠테이션의 일부를 제공합니다.
그들의 세션은 방법에 대한 개요로 시작되었습니다프로젝트 기반 학습 (PBL)슬롯 게임의 진화와 그것이 학생들에게 어떻게 도움이되는지. McNeill은 PBL이 1970 년대에 소개 된 이후 슬롯 게임에서 3 번의 진화를 경험했다고 설명했다.
- 첫 번째 물결에서 프로젝트는 학생들이 징계 별 기술을 배우도록 돕기 위해 고안되었습니다.
- 나중에 두 번째 물결은 전문 기술을 포함하도록 확장되었습니다.
- 현재 세 번째 물결은 학생들이 도전을 극복 할 수있는 자신의 능력에 대한 믿음을 돕도록 도와줍니다.
PBL은 어떻게 자기 효능을 구축합니까? 프로젝트 중에 학생 팀은 교수진의 멘토링하에 개방형의 익숙하지 않은 문제를 해결합니다. 결과적으로 학생들은 효과적인 팀원과 프로젝트 관리자로 기능하면서 투쟁, 학습, 적용 및 성공을위한 자신감과 능력을 개발합니다.
“슬롯 게임's pioneering approach to PBL has had a positive, measurable impact on the professional and personal success of our alumni,” said McNeill, citing qualitative and quantitative survey results from over 2,000 alumni respondents. (View data on the평생 슬롯 나라젝트 영향 | 우스터 폴리 테크닉 연구소.)
졸업생들이 전문적인 기술을 가지고 있고 어떤 상황에서도해야 할 일을 알고 있다고 믿으면 빠르게 발전하는 미래의 업무에 더 많은 준비가되어 있습니다. 그리고 이제 STEM과 고등 교육의 세계가 AI로 인해 대규모 혼란을 겪고 있기 때문에 PBL은 더욱 중요해질 것입니다.
실제로 McNeill은 학생 중심 학습을 주도하는 AI의 역할을 보여주었습니다. PBL의 진화의 슬롯 게임 물결을 정의 할 것입니다..
AI 학습 기술은 프로젝트 기반 교육의 자연스러운 진행의 슬롯 게임 단계입니다.
미래 상태 : AI-ENHAND PROJECT 기반 학습
여기, MUS는 AI 기술이 학생들의 이익에 어떻게 사용될 수 있는지를 보여주기 위해 리드를 취하여 PBL의 영향을 더욱 향상 시켰습니다. MUS는 AI가 학습이 활발하고 협력 적이며 자기 감독을받는 프로젝트 기반 환경에서 학생 중심 학습을 가속화 할 수 있다고 말했다.
AI는 교육 목표를 분류하는 데 사용되는 계층 적 프레임 워크 인 Bloom의 분류법에서 학생들을 더 옮기는 데 도움을 줄 수 있습니다..
PBL의 슬롯 게임 물결에서, 창의성, 비판적 사고 및 혁신에 중점을 둘 것입니다. Gen Z와 Gen Alpha 학생들은 기술을 사용하는 데 익숙한 디지털 원주민이기 때문에 AI 도구를 교육에 통합하는 것이 중요합니다. 이러한 도구는 자신의 시대에 코스 자료를 마스터하는 데 도움이 될뿐만 아니라 교실이 열린 담론과 협력적인 문제 해결을위한 장소로 바뀌면서 참여를 향상시키고, 창의성을 높이며, 혁신 기술을 개발하는 데 중요한 역할을합니다. 강사는 자신의 경험과 전문 지식을 사용하여 교실 토론을 안내하고 연구 및 프로젝트에 대한 멘토십을 제공합니다.
특정 AI 학습 도구를 통합하면 PBL은 자기 효능과 DEI 결과를 이전보다 훨씬 더 큰 수준으로 향상시킬 수있는 힘을 갖게 될 것입니다. 예를 들어, RAG (Restrieval-Augmented Generation)에 의해 강화 된 VTA (Virtual Teaching Assistant)는 다양한 배경의 학생들을 지원하고 세션 로그를 사용하여 코스 자료 및 학습 출력을 업데이트하고 개별 요구를 분석하도록 교육 할 수 있습니다.
AI 기술은 Gen Z와 Gen Alpha 학습자의 요구를 충족시킬 것입니다.
McNeill과 Mus의 세션은 30 분 동안 지속되었지만, 참여한 참가자들이 많은 질문을했기 때문에 한 시간 이상 지속되었습니다. 참가자들은 학생들이 자신의 학습을 지시하는 AI 구동되고 개인화 된 학습 접근 방식이 강사의 역할을 줄이지 않고 강화할 것이라는 사실을 알게되어 가장 놀랐습니다.