Personalizované učení je přístup, ve kterém se tempo, obtížnost, vysvětlení nebo způsob procvičování průběžně přizpůsobují tomu, co konkrétní člověk už umí a kde chybuje. AI v něm slouží jako pomocník, který z odpovědí odhadne další vhodný krok, ale cíl učení a hranice přizpůsobení určuje člověk.
Jak funguje personalizované učení s AI?
Personalizované učení s AI běží v krátkém cyklu: zjistit, přizpůsobit, ověřit.
- Zjistit stav. Učící se odpoví na otázku nebo vyřeší úlohu a AI z odpovědi odhadne, co chápe a kde je mezera.
- Přizpůsobit. Podle toho nabídne jednodušší vysvětlení, jiný příklad, další procvičení nebo náročnější úlohu.
- Ověřit. Nová odpověď ukáže, jestli úprava pomohla, a cyklus se opakuje.
Tohle dělá dobrý lektor při doučování jednoho člověka. AI umožňuje podobný postup u mnoha lidí najednou, ať už jako AI tutor, se kterým člověk mluví, nebo jako pomocník, který učiteli připraví varianty materiálu.
Čím se personalizované učení liší od diferenciace výuky?
Personalizované učení se přizpůsobuje jednotlivci průběžně, diferenciace výuky připravuje předem několik variant pro skupiny. Při diferenciaci učitel vytvoří třeba tři úrovně pracovního listu a rozdělí je. Při personalizaci se další krok mění podle každé odpovědi konkrétního člověka. Obě metody se kombinují: diferenciace bývá jednodušší na přípravu, personalizace jemnější, ale náročnější na kontrolu.
Jaký je nejčastější omyl o personalizovaném učení?
Omyl je, že personalizace znamená, že si každý učí, co chce a jak chce. Cíl zůstává společný, mění se cesta k němu. Druhý omyl je přizpůsobení podle „učebních stylů“ (vizuální, sluchový typ). Personalizace má vycházet z toho, co člověk prokazatelně umí a kde dělá chyby, ne z toho, jaký typ o sobě uvádí.
K čemu se personalizované učení hodí v práci?
- Učitel odborného výcviku: u žáka, který zaměňuje pořadí pracovních kroků, nechá AI připravit úlohy na řazení postupu, u jiného úlohy na souběžné plánování práce.
- Lektorka jazyků pro firmy: podle chyb z posledního hovoru nechá každému účastníkovi připravit vlastní sadu cvičení.
- Personalista: nastaví zaškolení nových kolegů tak, aby ti, kdo systém znají, přeskočili základy a šli rovnou na interní postupy.
- Vyučující na VŠ: po průběžném testu nabídne studentům procvičování zaměřené na témata, ve kterých chybovali.
Příklad zadání
Lektorka Excelu pro administrativní pracovníky chce navázat na vstupní test jednoho účastníka.
Účastník kurzu Excelu ve vstupním testu správně použil SUMA a filtry, ale chyboval v absolutních odkazech ($A$1) a v SVYHLEDAT. 1. Napiš mu krátké vysvětlení absolutního odkazu na příkladu z fakturace. 2. Připrav 3 úlohy od nejjednodušší, každou s kontrolním výsledkem. 3. Úlohy na SVYHLEDAT zatím nepřidávej, přijdou na řadu, až zvládne odkazy. Piš srozumitelně, bez odborného žargonu.
Zkontrolujte, jestli kontrolní výsledky sedí, a podle toho, jak účastník úlohy vyřeší, zadejte další krok.
Na co si u personalizovaného učení dát pozor?
- Nenechte AI nikoho natrvalo zařadit mezi slabší. Odhad z několika odpovědí je nepřesný. Pravidelně nabízejte i náročnější úlohu.
- Hlídejte společný cíl. Přizpůsobení má zkrátit cestu, ne snížit očekávání.
- Údaje o lidech nevkládejte do běžných nástrojů. Jména, výsledky a informace o obtížích odstraňte, viz anonymizace údajů.
- Kontrolujte obsah úloh. Zvlášť u bezpečnosti práce nebo předpisů musí navržené úlohy projít odborníkem.
Časté otázky
Jaký je rozdíl mezi personalizovaným a adaptivním učením?
Adaptivní učení je technická podoba personalizace: software sám vybírá další úlohu podle odpovědí. Personalizované učení je širší pojem a může ho dělat i člověk bez jakékoli technologie.
Nahradí personalizované učení s AI lektora?
Ne. AI zvládne připravit procvičování a vysvětlení, ale stanovení cílů, motivaci a posouzení, jestli člověk látku opravdu pochopil, zůstávají na lektorovi.