Læsefremskridt bruger nu læseafsnit, der er genereret af kunstig intelligens til at hjælpe undervisere med at oprette personlige læseopgaver til deres elever, hvilket forbedrer onlinelæring og digital uddannelse. Disse automatisk genererede afsnit kan oprettes direkte fra den nye læseopgaveformular eller via rapporten Insights til uddannelse Læsefremskridt.
Undervisere kan angive specifikke retningslinjer for oprettelse af afsnit, f.eks. emnet, elevens alder/læseniveau, afsnitslængde, påkrævet sprog og nøgleord til øvelse fra tidligere opgaver. Ved hjælp af generativ AI (Azure Open AI) udformes nye afsnit, der hjælper eleverne med at øve deres læsefærdigheder. Moderering af indhold sikrer, at de genererede passager er sikre og passende i forhold til de studerendes læseniveau.
Hvordan fungerer passagegenereringsteknologien?
Passagegenerering er drevet af en maskinlæringsmodel kaldet GPT (Generative Pre-trained Transformer), som er afgørende for at forbedre online læring og fjernundervisning. Denne model er trænet på et stort udvalg af teksteksempler fra internettet og genererer ny tekst, der efterligner menneskelig skrift. Undervisere kan angive emnet, elevens alder, passagelængde og sprog fra en foruddefineret liste, og GPT opretter tilpassede læseafsnit.
Modellen integrerer også udvalgte øvelsesord i afsnittet, hvilket sikrer, at teksten er skræddersyet til de studerendes behov. Dette AI-drevne værktøj understøtter virtuelle klasseværelser, blandet læring og hybride læringsmiljøer ved at levere personligt tilpassede og engagerende digitale undervisningsmaterialer. Det forbedrer online elevengagement og interaktiv læring, hvilket gør det til et værdifuldt aktiv i forskellige e-læringsplatforme og fjernlæringsmiljøer.
Når teksten er genereret, har undervisere fleksibilitet til at opdatere teksten og justere dens kompleksitet ved hjælp af generativ AI, hvilket gør den ideel til onlinelæring og digital uddannelse. Hver passage er oprindeligt skabt, selvom den måske ikke altid er faktuel. For at reducere risikoen for upassende indhold gennemgår både inputordlisten og den AI-genererede tekst flere trin til redigering af indhold.
For at forbedre den faktuelle nøjagtighed og engagere eleverne er nogle passager baseret på Wikipedias indhold. Disse passager er dog beregnet til at være engagerende læsestof snarere end strengt faktuelt læringsindhold.
Dette AI-drevne værktøj understøtter virtuelle klasseværelser, fjernundervisning og forskellige e-læringsplatforme ved at give undervisere mulighed for at tilpasse og forfine læsematerialer. Det er gavnligt for blandet læring, hybrid læring og fjernlæringsmiljøer, hvilket sikrer, at studerende modtager skræddersyede og engagerende digitale uddannelsesoplevelser. Ved at integrere generativ AI i uddannelsesteknologi (EdTech) forbedrer denne funktion de studerendes onlineengagement, interaktiv læring og læring i eget tempo.
Evnen til at ændre tekstkompleksitet gør den velegnet til adaptiv læring og online vejledning, der understøtter både asynkrone og synkrone læringsmiljøer. Denne innovative funktion er i overensstemmelse med moderne praksis for onlineuddannelse og bidrager til effektiviteten af læringsstyringssystemer (LMS) og virtuelle læringsmiljøer (VLE). Ved at bruge avanceret kunstig intelligens kan undervisere skabe relevante onlineressourcer af høj kvalitet, hvilket forbedrer den overordnede online læringsoplevelse.
Hvordan skal undervisere bruge afsnitsgenereringen?
Undervisere kan bruge passagegenerering til hurtigt at oprette øvelsesmuligheder for deres studerende, hvilket forbedrer onlinelæring og fjernundervisning. Dette værktøj giver mulighed for hurtig oprettelse af tilpassede læsepassager, hvilket giver værdifulde ressourcer til virtuelle klasseværelser og digital uddannelse.
Det er afgørende for undervisere at gennemgå og redigere det genererede indhold for at opnå relevans og nøjagtighed, før de tildeler det til studerende. Mens forskellige filtre og sikkerhedsforanstaltninger er på plads for at begrænse tvivlsomt eller upassende indhold, er AI-teknologien bag passagegenerering trænet på en lang række internetkilder. Derfor spiller undervisere en afgørende rolle i at bekræfte den endelige passages egnethed.
Denne funktion understøtter blandet læring, hybrid læring og forskellige e-læringsplatforme, hvilket tilbyder fleksible og interaktive læringsmuligheder. Ved at udnytte kunstig intelligens i uddannelsesteknologi (EdTech) kan undervisere forbedre de studerendes onlineengagement og læring i eget tempo. Dette værktøj understøtter også adaptiv læring og onlinevejledning, hvilket gør det til et værdifuldt aktiv for moderne online uddannelsespraksis.
Hvilke sikkerhedsforanstaltninger anvendes ved generering af passagen?
- Undervisere instrueres i at gennemgå og godkende passagen, før de deler den med deres elever.
- Passagegenerering vil være op til cirka 1.000 ord.
- Udfordringsord, der præsenteres for underviseren til at vælge mellem, leveres baseret på tidligere publicerede opgaver, og alle andre parametre er taget fra foruddefinerede, lukkede lister.
- Moderering af indhold anvendes på afsnittet, før det præsenteres for underviseren.
- Genererede passager gemmes kun som en del af opgaven og gemmes ikke andre steder.
Modelbegrænsninger
- I formularen til oprettelse af læsestatus er der kun op til fem udfordringsord tilgængelige at vælge mellem, og kun når det valgte sprog er engelsk.
- Fra rapporten Insights til uddannelse er generering af afsnit kun tilgængelig på engelsk, og emne, alder og længde kan ikke vælges. Der skal være valgt mindst ét øvelsesord og op til 10 ord for at generere en passage.
- Målinger af aldersegnethed er baseret på engelske tekster og sprogstatistikker for engelsktalende, der har engelsk som modersmål. For andre sprog evalueres på den engelske version af afsnittet, hvilket kan give en mindre nøjagtig læsbarhedsscore. Desuden bør der tages hensyn til forskellene mellem modersmålstalende og andetsprogsstuderende.
Dataklassifikation for det genererede afsnit
Teksten, der genereres af kunstig intelligens, ejes af underviseren ved hjælp af funktionaliteten. Du kan finde flere oplysninger om anvendelsesbegrænsninger og vilkår for dataadgang og brug i Microsoft-kundeaftale under "Azure OpenAI-tjeneste".