Page 121 - Izobraževanje v dobi generativne umetne inteligence

Strateški okviri uporabe generativne umetne inteligence v visokošolskem izobraževanju

2. Uporabnik prebere odgovor orodja, ga prilagodi skladno s svojim razu-
mevanjem ter izloči ali preoblikuje dele, ki so za njegovo potrebo manj
relevantni, pri čemer uporabi le temeljne elemente ali oblikuje povsem
nov odgovor, prilagojen kontekstu in cilju naloge.
3. Uporabnik se aktivno povezuje z orodjem, pri čemer popravlja more-
bitne napake, zastavlja ciljno usmerjena vprašanja ter s tem optimizira
izkoristek sistema. Tak pristop zahteva intenzivnejšo interakcijo in več
časa, saj vključuje natančno prilagajanje ter sprotno preverjanje učin-
kovitosti delovanja sistema.

Če študenti UI uporabljajo kot virtualnega pomočnika, lahko ta pomembno
prispeva k razvijanju idej, reševanju kompleksnih problemov in poglabljan-
ju razumevanja, zlasti na tehničnih področjih. To je še posebej koristno za
študente, ki se učijo samostojno ali raziskujejo nove teme, saj UI ponuja per-
sonalizirano podporo, zagotavlja hitre odgovore na vprašanja ter omogoča
dostop do dodatnih informacij in virov, kar spodbuja njihovo samoiniciativ-
nost in avtonomno učenje.
UI v izobraževanju omogoča razvoj orodij, kot sta AI Tutor Pro in slovenski
Astra AI, ki delujeta kot virtualna tutorja. Ta orodja nudijo 24-urno podporo
in prilagajajo naloge glede na raven znanja posameznega študenta, s čimer
spodbujajo vključevanje in enakost ter zagotavljajo individualizirano podpo-
ro, tudi za študente z učnimi težavami. Sierra in Gómez (2024) poudarjata,
da ima UI potencial za zgodnje odkrivanje študentov, pri katerih obstaja tve-
ganje za opustitev izobraževanja, kar omogoča pravočasno posredovanje in
podporo.
Erin Hannan in Shuguang Liu (2021) sta v svoji analizi visokošolskih praks
rabe sistemov UI identificirala tri glavna področja za izboljšanje učnih izkušenj
študentov ter nudenje učne podpore, ki jih predstavljamo v nadaljevan ju.

1. Prvo področje uporabe UI se nanaša na njeno integracijo v spletne učne
platforme (angl. learning management systems), kjer UI nudi podporo
pri organizaciji študijskih obveznosti in personalizaciji učnega okolja.
UI lahko študente opozarja na njihove naloge in roke ter prilagaja vse-
bine glede na njihove specifične potrebe, npr. z izpostavljanjem nji-
hovih močnejših in šibkejših področij, kar temelji na analizi rezultatov
preverjanja znanja. Takšna individualizacija prispeva k učinkovitejšemu
učenju in boljšim učnim rezultatom. Cong Zhou (2023) je v raziskavi,
izvedeni na vzorcu 356 študentov kitajskih fakultet, analiziral vpliv vpel-
jave personalizirane učne platforme, podprte z UI, na izboljšanje ravni

121