Tot mai multe cadre didactice au început să exploreze inteligența artificială(AI). Unii folosesc ChatGPT pentru a pregăti lecțiile, alții testează Claude pentru redactarea de emailuri, cer ajutorul lui Gemini pentru analizarea datelor educaționale, sau folosesc Perplexity pentru documentare rapidă, cercetare academică și răspunsuri verificate.
Cu toate acestea, mulți rămân dezamăgiți de rezultate și ajung la concluzia că AI-ul nu este suficient de valoros pentru a le eficientiza munca.
AI-ul actual este antrenat pe baze de date, nu pe reguli sau principii generale, ceea ce duce la o înțelegere superficială și la limitări în situații care implică context uman, etică sau gândire critică. Așadar, iată câteva limitări ale AI-ului:
1. Lipsa înțelegerii contextuale profunde: sistemele AI moderne, inclusiv chatbot-urile avansate, procesează informația prin pattern-uri statistice, nu prin înțelegere conceptuală reală.
2. Cunoștințe limitate și statice: majoritatea sistemelor AI sunt antrenate pe date dintr-o perioadă specifică, ceea ce conduce la:
- Informații învechite sau incomplete
- Lipsa cunoștințelor despre evenimente recente
- Imposibilitatea actualizării în timp real
- Cunoștințe fragmentate în anumite domenii de specialitate
3. Inconsistența și erorile de raționament: AI-ul poate genera răspunsuri contradictorii sau ilogice, manifestând:
- Variații în calitatea răspunsurilor pentru întrebări similare
- Erori de logică în lanțurile de raționament complexe
- Tendința de a genera informații false cu încredere
- Dificultatea în recunoașterea propriilor limitări
4. Lipsa creativității și inovației: deși chatbot-urile pot simula creativitatea, sistemele AI sunt limitate prin:
- Dependența de pattern-urile învățate din date
- Imposibilitatea inovației cu adevărat originale
- Tendința de a combina elemente deja cunoscute fără a aduce o înțelegere sau o idee nouă.
- Lipsa intuiției și inspirației umane
De ce se întâmplă toate acestea? Pentru că la aceeași întrebare AI generează răspunsuri diferite, informațiile incorecte sunt prezentate ca fiind sigure, explicații vagi atunci când ar fi nevoie de sugestii clare sau texte lungi care nu se potrivesc nevoilor reale ale elevilor sau contextului didactic.
Ceea ce multe cadre didactice nu realizează este că aceste probleme nu sunt cauzate doar de limitările inteligenței artificiale, ci de modul în care se interacționează cu AI-ul.
Există câteva tehnici concrete prin care fiecare dintre aceste dificultăți poate fi depășită.
Tehnica #1 — Oferă context profesional relevant
Când răspunsurile generate de AI par generale sau superficiale, motivul este simplu: modelul nu înțelege contextul profesional specific, constrângerile în care se lucrează sau standardele de calitate. Fără un context formulat corect, AI-ul tratează întrebarea unui director general la fel ca cererea unui elev care își face tema.
Prima tehnică importantă care merită învățată este cum să „sugerezi” AI-ul să adopte perspectiva, nivelul de expertiză și standardele profesionale de care ai nevoie. Astfel, în loc să primești răspunsuri de tip „manual școlar”, vei obține informații relevante, adaptate realităților din domeniul tău, cerințelor legislative sau ghidurilor interne.
Ce adaugă această tehnică concret:
- Termeni și concepte specifice domeniului tău profesional
- Nivelul potrivit de profunzime și complexitate, adaptat rolului tău
- Răspunsuri care țin cont de limitele și provocările reale din activitatea ta
- Formatare și ton profesional, aliniate la stilul de comunicare din instituții educaționale
- Recomandări contextualizate, în concordanță cu cultura organizațională și educațională
Aplicarea acestei metode va îmbunătăți imediat calitatea planificării strategice, comunicarea cu părinții sau partenerii, redactarea documentației tehnice sau didactice, analiza comparativă, prezentările pentru factori de decizie și orice altă activitate în care sfaturile generale nu sunt suficiente.
Am pregătit un exemplu, folosind chatGPT varianta gratuită, aplicând această tehnică. Regăsiți în link conversația în care i-am furnizat toate informațiile specifice domeniului meu și cerințe specifice așa încât el să furnizeze cele mai bune rezultate(inclusiv o fișă de lucru): https://chatgpt.com/share/6895c264-ca1c-8003-b698-227eb3539215 .
Tehnica #2 — Ghidează „gândirea” AI-ului pas cu pas, într-un mod previzibil
Interacțiunile cu inteligența artificială pot părea trucuri de magie atunci când primești un răspuns, dar de cele mai multe ori nu ai nicio idee cum a ajuns modelul la acel rezultat. Această lipsă de transparență face imposibilă încrederea în rezultate complexe sau certitudinea că toate aspectele au fost luate în considerare.
A doua abordare ghidează AI-ul prin aceiași pași logici pe care i-ar urma un expert uman pentru a descompune probleme complexe în pași gestionabili și predictibili. În loc să răspundă în mod aleator unei cereri, AI-ul repetă un proces stabilit pentru a identifica mai multe posibile erori și a oferi concluzii mai fiabile.
Ce aduce această tehnică:
- Raționament transparent, pe care îl poți urmări și verifica
- Acuratețe mai mare în probleme complexe, cu mai mulți pași
- Capacitatea de a identifica și corecta erorile din lanțul logic
- Rezultate mai fiabile pentru decizii cu miză ridicată
- Rezolvare structurată a problemelor, bazată pe pașii anteriori
Această tehnică reprezintă un upgrade instantaneu pentru analiza financiară, sinteza cercetărilor, luarea deciziilor strategice, depanarea tehnică, optimizarea proceselor și orice problemă complexă care necesită progresie logică și verificare.
Am pregătit un exemplu, folosind chatGPT varianta gratuită, aplicând această tehnică. Regăsiți în link conversația în care i-am cerut să-mi conceapă un test de evaluare la lecția anterioară. L-am ghidat pas cu pas în realizarea testului. Link-ul conversației este: https://chatgpt.com/share/6899fc57-aaf4-8003-8e5a-ffd4517bd094 .
Tehnica #3 — Modelarea rezultatului pentru alinierea la standarde educaționale
Una dintre cele mai mari frustrări legate de AI este schimbul constant de mesaje pentru a obține formatul, tonul sau nivelul de detaliu corect. Majoritatea utilizatorilor ajung să-și revizuiască cererile de mai multe ori, adesea fără să știe exact cum să exprime ce anume lipsește.
A treia metodă ajută modelele AI să înțeleagă exact cum arată un rezultat excelent înainte de a răspunde cererilor. Este ca și cum AI-ului ar primi un scurt antrenament pentru fiecare tip nou de sarcină, ceea ce îmbunătățește considerabil coerența și reduce ciclurile de revizuire.
Ce aduce această tehnică:
- Calitate pentru cereri similare
- Eliminarea ciclurilor de revizuire care consumă timp
- Control precis asupra tonului, structurii și nivelului de detaliu
- Reproducere fiabilă a modelelor de succes
- Aliniere imediată cu standardele și preferințele specifice
Această abordare este deosebit de utilă pentru crearea de conținut, redactarea de rapoarte, șabloane de e-mailuri, formate de analiză a datelor, structuri de prezentări și orice sarcină repetitivă în care coerența și controlul calității sunt esențiale.
Am pregătit un exemplu, folosind chatGPT varianta gratuită, aplicând această tehnică. Regăsiți în link conversația în care i-am cerut să-mi conceapă enunțul unei probleme interdisciplinare(cu Biologia). Am modelat cerința asigurându-mă că enunțul include un context științific real (structura ADN-ului și tipurile de mutații genetice), sarcina de lucru este aliniată competențelor vizate, cerința este structurată standardizat, prin formularea folosită în cadrul cerințelor de Bacalaureat, însoțită de restricții clare asupra datelor de intrare, sunt oferite exemple complete de input și output, explicații ale transformărilor efectuate. Suplimentar, pentru profesor este generat și un cod comentat care poate servi drept model de rezolvare și o descrie pas cu pas a idei de rezolvare pentru susținerea înțelegerii algoritmului. Link-ul conversației este: https://chatgpt.com/share/689a01b4-6414-8012-bca6-c325f73fcff0 .
Deși inteligența artificială va contribui la transformarea educației, aceasta rămâne o tehnologie marcată de limitări esențiale, generate în principal de natura sa bazată pe date și lipsa unei înțelegeri profunde a contextului uman. În acest sens, intervenția conștientă și critică a cadrelor didactice este esențială pentru a asigura o integrare echilibrată și etică a AI-ului în procesul educațional. Doar printr-un demers pedagogic responsabil și reflexiv vom putea transforma inteligența artificială într-un instrument real de sprijin, care să răspundă cerințelor și valorilor sistemului educațional contemporan.
Bibliografie/Webografie
• Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of the ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency ( https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3442188.3445922)
• Lin, S., Hilton, J., & Evans, O. (2022). TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods. ACL 2022 (https://aclanthology.org/2022.acl-long.229/ )
• Schick, T., Dwivedi-Yu, J., Dessì, R., et al. (2023). Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools. (https://openreview.net/forum?id=Yacmpz84TH )
• TED talk: Marcus, G. (2023). The urgent risks of runaway AI — and what to do about them. (https://www.ted.com/talks/gary_marcus_the_urgent_risks_of_runaway_ai_and_what_to_do_about_them )
• TED talk: Shane, J. (2019). The danger of AI is weirder than you think.( https://www.ted.com/talks/janelle_shane_the_danger_of_ai_is_weirder_than_you_think ).