Adaptacyjne systemy edukacyjne oparte na uczeniu się, które odbywa się z wykorzystaniem zasobów internetowych, obejmujących wirtualne sieci społecznościowe w świecie, w którym wirtualne sieci społecznościowe – obecnie szeroko zdemokratyzowane – stanowią codzienne środowiska uczenia się. Indywidualne lub grupowe samokształcenie jest powszechne w tych nowych środowiskach, co sugeruje niedobór lub nawet brak społecznych relacji uczenia się. (Cyrot & Jeunesse, 2012).

Jednak belgijska strona internetowa formaformbe ujawnia pewne korzyści społeczne. Zapewnia, że dzięki klasyfikacji ESCO, „Europejska klasyfikacja umiejętności, kompetencji, kwalifikacji i zawodów” wykorzystywanej przez platformę adaptacyjnego uczenia się, użytkownicy z różnych krajów europejskich mogą wymieniać się zasobami związanymi z kompetencjami/ umiejętnościami bez żadnych nieporozumień. Strona informuje również, że platforma może być wykorzystywana jako nieformalna sieć edukacyjna. („We tested for you! MyLK, a tool to manage and share your digital learning”, 2018). Te dwie informacje sugerują, że adaptacyjne cyfrowe uczenie się promuje edukację społeczną i integruje dużą liczbę osób. Krytyka, która jest często kierowana w stronę technologii edukacji cyfrowej, która rzekomo izoluje uczniów w procesie uczenia się, nie jest istotna w wielu przypadkach, nawet jeśli systemy działają w oparciu o indywidualizację uczenia czy szkoleń poprzez obserwowanie danych uczenia się i ich przetwarzanie przez sztuczną inteligencję.

W rzeczywistości na cyfrowych platformach edukacyjnych zasada społecznego uczenia się jest wysoce obecna, ponieważ użytkownicy mogą oddziaływać na siebie nawzajem w zakresie wymiany materiałów, z których korzystają, oraz ścieżek, którymi podążają, ponieważ świat zewnętrzny jest czynnikiem, który ma większy wpływ na zachowanie. (Fenouillet, 2017, s. 30). To stanowisko znajduje potwierdzenie w twierdzeniu Philippe’a Carré: Zawsze uczymy się sami… ale nigdy bez innych. Tak więc gdybyśmy wiedzieli że samokształcenie, czy to wczoraj, czy dziś, nie jest formą odosabniającą oraz że jakakolwiek próba uczenia się, w tym samokształcenie, jest działaniem społecznym, to badanie przedstawione tutaj również stanowiłoby poparcie dla wymiaru społecznego uczenia się za pomocą komputera w kontekście wykorzystania Internetu i społecznych oraz współczesnych wirtualnych sieci społecznościowych. Tak więc otwartość (w stosunku do innych osób) naturalnie współistnieje z samokształceniem za pomocą technologii. ”(Cyrot & Jeunesse, 2012).

Studium przypadku w projekcie MYLK: 

Aby zilustrować wpływ śledzenia czy obserwowania, sztucznej inteligencji oraz adaptacyjnego uczenia się w edukacji osób dorosłych i edukacji społecznej, możemy przeanalizować informacje zwrotne od grupy testowej na platformie MyLK. Testy odbyły się we Francji, Polsce i Holandii. Wśród uczestników było 58% osób pracujących, 37% studentów i 5% przedstawicieli firm. Wszyscy uczestnicy byli osobami dorosłymi.

Głównym celem platformy jest obserwacja danych dotyczących uczenia się w celu zaoferowania spersonalizowanych treści (adaptacyjne uczenie się) poprzez analizę danych SI.

Informacje zwrotne od uczestników wykazały, że 54% użytkowników twierdzi, że MyLK promuje uczenie się poprzez obserwowanie danych. 89% respondentów uważa, że MyLK umożliwia zarządzanie treściami edukacyjnymi online. Zdolność MyLK do sugerowania spersonalizowanych treści dostrzegło 61% respondentów. (Chrząszcz & Grodecka, 2018)

Te generalnie zadowalające odpowiedzi należy zestawić z innymi kryteriami, w szczególności z faktem, że MyLK promuje wymianę zasobów miedzy użytkownikami, co przyczynia się do znacznej interakcji społecznej, która może przynieść korzyści dla ich ogólnego doświadczenia. Rzeczywiście, kilku badaczy (Amadieu i Tricot, 2015, 2015; Zourou i Lamy, 2008) wykazało, że wymiany typu peer-to-peer (każdy z każdym) są ważnym elementem systemów edukacyjnych online.

Rola pośrednictwa człowieka w adaptacyjnych systemach uczenia się: 

Niektóre adaptacyjne systemy uczenia się – zarządzane całkowicie przez algorytm – opracowują zindywidualizowane ścieżki bez udziału człowieka. Odnosi się to do koncepcji, którą Amidieu określa mianem „inteligentnego nauczyciela lub sztucznej inteligencji”. Według niego adaptacyjne urządzenia edukacyjne, które działają najlepiej, to te, które są wspierane również siłą ludzką. Amidieu zaznacza, że to nie maszyna niesie adaptację, ale człowiek. (Amadieu & Tricot, 2015, s.55).

Adaptacyjne uczenie się powinno zatem łączyć sztuczną inteligencję i pośrednictwo człowieka, aby osiągnąć skuteczność. 

Poniższy diagram przedstawia adaptacyjny system uczenia się wspierany również przez człowieka.

Inteligencja ludzka nie może być rozpatrywana jako sieć działań logicznych. Wręcz przeciwnie, ludzka inteligencja jest ściśle powiązana z emocjami. Profesor Antonio Damasio, ekspert w dziedzinie neuronauki, psychologii i neurologii, wyjaśnia, że to właśnie emocje umożliwiają nadanie wartości działaniu: „dobre”, „złe” lub „obojętne”. To one pozwalają nam podejmować rozsądne decyzje, biorąc pod uwagę nie tylko rezultaty przeszłych doświadczeń i decyzji, ale także emocje, jakie odczuliśmy w związku z tymi doświadczeniami i decyzjami. Emocje mają zatem również wpływ na zapamiętywanie (Grandguillaume i Piroux, 2004). Profesor Damasio dodaje, że procesy emocjonalne […] to systemy działania powiązane ze stanami wzburzenia, a uczucia […] to mentalne postrzeganie stanów organizmu (w tym wynikających z nich stanów emocjonalnych)” (Damasio in de Castex, 2017). Zatem bez ludzkiego organizmu niemożliwe jest wytwarzanie ludzkich emocji, a bez emocji sztuczna inteligencja nie może nadać wartości przetwarzanym przez siebie informacjom. W marcu 2016 roku Microsoft uruchomił chatbota Tay w serwisie społecznościowym Twitter. Korzystając z aktualnej wiedzy na temat przetwarzania języka, firma zaprogramowała Tay, tak aby był zgodny z osobowością 19-latka. Po około 24 godzinach od uruchomienia, Tay został usunięty z platformy. Robot zbierał dane na podstawie rozmów z użytkownikami i ostatecznie publikował seksistowskie, rasistowskie, antysemickie i agresywne tweety: Evolution of the Tay chatbot in 10 hours, 2016 (Beres, 2016). W tym przypadku system sztucznej inteligencji nie zdołał ocenić trafności poznanych treści, co udowadnia, że sztuczna inteligencja nie jest w stanie dorównać inteligencji ludzkiej. Nawet jeśli sztuczna inteligencja jest wspomagana przez emocje ludzkie, nadal nie posiada tak zwanej technologii nieinwazyjnej, która pozwoliłaby jej na przechwytywanie danych poznawczych i metapoznawczych od użytkowników, takich jak emocje w odpowiedzi na propozycje, stany afektywne, które motywują wybory użytkowników, logika wykonywanych przez nich operacji poznawczych itp. Na przykład użytkownik odpowiada „4” na pytanie „1 + 2 =? „. Jak zinterpretować tę odpowiedź? Czy jest to błąd wynikający z braku uwagi, czy z metafizycznego podejścia do algebry? Tak więc maszyna nie jest w stanie uchwycić zawiłej natury ludzkiej, nie jest w stanie zareagować w odpowiedni sposób. 

Należy jednak zauważyć, że sztuczna inteligencja umożliwiła opracowanie nowych metod edukacyjnych, które z biegiem czasu dowiodły swojej skuteczności i które są łatwiejsze do wdrożenia w konwencjonalnej organizacji szkoleniowej. Adaptacyjne uczenie się wciąż pozostaje najbardziej innowacyjnym podejściem do nauczania. 

Źródła: 

Amadieu, F. i Tricot, A. (2015). Apprendre avec le numérique: Mythes et réalités. Consulté à l’adresse http://faraway.parisnanterre.fr/login?url=https://www.numeriquepremium.com/content/books/9782725633206 

Beres, D. (2016). Microsoft Chat Bot Goes On Racist, Genocidal Twitter Rampage. Consulté 27 grudnia 2019 r., À l’adresse Witryna HuffPost: https://www.huffpost.com/entry/microsofttay-racist-tweets_n_56f3e678e4b04c4c37615502 

Chrząszcz, A. i Grodecka, K. (2018). WP4—D4.2 Report of evaluation. Consulté à l’adresse http://mylk-project.info/wp-content/uploads/2018/09/D4.2_WP4_final_report.pdf 

Cyrot, P. i Jeunesse, C. (2012). Autoformation et réseaux virtuels. Consulté à l’adresse https://hal-univ-paris10.archives-ouvertes.fr/hal-01489037 

de Castex, E. (2017, décembre 7). Antonio Damasio: l’intelligence humaine ne peut venir aux machines – Anthropotechnie. Consulté 27 grudnia 2019 r., À l’adresse Strona internetowa Anthropotechnie: http://www.anthropotechnie.com/antonio-damasiolintelligence-humaine-ne-peut-venir-aux-machines/ 

Fenouillet, F. (2017). La motivation (3e édition corrigée ettualisée). Consulté à l’adresse http://faraway.parisnanterre.fr/login?url=http://univ.scholarvox.com/book/88841962 

Grandguillaume, A., & Piroux, C. (2004). A. Damasio. L’erreur de Descartes (1995); Le sentiment même de soi (1999); Spinoza avait raison (2003). L’orientation scolaire et professionalnelle, 33 (3). Consulté à l’adresse http: // journals.openedition.org/osp/748
Zourou, K. i Lamy, M.-N. (2008). Social networked game dynamics in web 2.0 language learning communities. Alsic, 16(tom 16). https://doi.org/10.4000/alsic.2642