Numi este un tutore AI creat pentru a analiza răspunsurile elevilor și a-i conduce pas cu pas prin propriile greșeli, în loc să le afișeze direct rezolvarea. Instrumentul se află în centrul unui experiment desfășurat cu peste 6.000 de elevi de gimnaziu din Tennessee. Cercetătorii au constatat că rezultatele la fracții au fost ușor mai bune atunci când explicațiile oferite de inteligența artificială au fost combinate cu o regulă de consolidare: după o eroare, elevul trebuia să rezolve corect trei exerciții consecutive pentru aceeași abilitate înainte de a continua.
- Experimentul a inclus peste 6.000 de elevi de gimnaziu din Tennessee.
- Elevii au utilizat programul o singură dată, timp de 50 de minute, la ora de matematică.
- Combinația dintre tutorele AI și repetare a adus un avantaj de aproximativ 3 puncte procentuale la test.
- Beneficiul a apărut în principal la întrebările ușoare, apropiate de cele exersate.
Inteligența artificială singură nu a produs cel mai bun rezultat
Cercetătorii de la University of Toronto și Wharton School din cadrul University of Pennsylvania au comparat patru metode de exersare a fracțiilor. Elevii au fost repartizați aleatoriu fie la instruire computerizată convențională, fie la același program completat de un tutore AI. În fiecare dintre aceste două categorii, jumătate dintre participanți au primit și cerința celor trei răspunsuri corecte consecutive după o greșeală.
Programul construit de cercetători folosea materiale video și exerciții într-un format asemănător celui oferit de Khan Academy. La o săptămână după sesiunea de 50 de minute, elevii au susținut un test de 15 minute pentru evaluarea informațiilor păstrate.
Varianta cu cele mai bune rezultate nu a fost simpla adăugare a inteligenței artificiale, ci asocierea tutorelui AI cu obligația de a exersa până la atingerea pragului stabilit.
Față de instruirea computerizată convențională, această combinație a ridicat scorurile cu aproximativ 3 puncte procentuale. Autorii descriu avantajul drept unul mic, ceea ce limitează concluziile care pot fi trase din experiment.
Revizuirea greșelilor i-a făcut pe elevi să încetinească
În varianta fără AI, elevii puteau consulta un exemplu de rezolvare pas cu pas după un răspuns greșit. Un astfel de exemplu poate fi însă parcurs rapid, fără ca elevul să identifice exact unde a apărut eroarea. Numi răspundea direct la munca elevului și îl ghida prin procesul de corectare.
Participanții din grupul care a combinat inteligența artificială cu învățarea până la atingerea pragului au petrecut mai mult timp la fiecare întrebare decât cei din celelalte grupuri. De asemenea, după o greșeală, au avut o probabilitate mai mare de a răspunde corect la întrebarea următoare.
Rezultatele sugerează că valoarea tutorelui AI ar putea veni nu din accelerarea exercițiilor, ci din împiedicarea elevului să treacă prea repede peste ceea ce nu a înțeles.
Pragul de trei răspunsuri corecte consecutive este utilizat frecvent în programele educaționale, dar nu demonstrează automat o înțelegere profundă. Un elev poate ajunge la seria cerută prin încercări, ghicire sau familiarizarea cu același tip de exercițiu.
Avantajul nu s-a transferat la probleme mai dificile
Efectul favorabil a fost observat în principal la cele mai ușoare întrebări despre fracții, similare cu exercițiile practicate. La problemele mai dificile, avantajul nu s-a menținut. Studiul nu arată, așadar, că tutorele AI a produs o înțelegere mai profundă sau ușor de transferat către situații noi.
Intervenția a durat doar 50 de minute, iar cercetătorii nu știu încă ce rezultate ar avea aceeași combinație dacă ar fi folosită timp de mai multe luni. Philip Oreopoulos, autorul principal și economist la University of Toronto, a avertizat că experimentul nu demonstrează că învățarea bazată pe atingerea unui prag este cea mai bună utilizare a AI în matematică.
Lucrarea, intitulată „Making AI Tutoring Productive: Evidence from a Mastery-Based Math Practice Experiment”, este programată să fie distribuită de National Bureau of Economic Research pe 17 august și nu a fost încă publicată într-o revistă evaluată de alți specialiști. Statutul de working paper înseamnă că rezultatele pot intra în dezbaterea academică înainte de parcurgerea procesului formal de evaluare colegială.
Pentru școlile care analizează introducerea unor asemenea instrumente, studiul înseamnă că simpla etichetă de „inteligență artificială” nu garantează progresul. Contează modul în care programul structurează greșelile, repetarea și trecerea la exercițiul următor, iar eficiența trebuie verificată separat pentru sarcini simple și pentru probleme care cer transferul cunoștințelor.
Credeți că un tutore AI ar trebui să le ceară elevilor să insiste asupra unei greșeli înainte de a trece la următorul exercițiu?
