menu
close

MIT Nangunguna sa Pagbuo ng Social-Aware na AI Learning Platforms

Ang mga mananaliksik mula sa MIT ay gumagawa ng mga makabagong digital learning platform na pinapagana ng AI at isinasaalang-alang ang dinamika ng lipunan upang mapabuti ang online na edukasyon. Pinamumunuan ni Caitlin Morris mula sa MIT Media Lab, ang mga platform na ito ay idinisenyo upang mapalakas ang kuryusidad at motibasyon sa pamamagitan ng pagsasama ng mga elemento ng ugnayang pantao at makabagong teknolohiya ng AI. Ang inisyatibang ito ay kumakatawan sa mahalagang pagbabago sa teknolohiyang pang-edukasyon, mula sa tradisyonal na paghahatid ng nilalaman patungo sa mas nakakaengganyo at personalisadong karanasan sa pagkatuto.
MIT Nangunguna sa Pagbuo ng Social-Aware na AI Learning Platforms

Binabago ng mga mananaliksik mula sa Massachusetts Institute of Technology (MIT) ang digital na edukasyon sa pamamagitan ng mga learning platform na pinapagana ng AI na inuuna ang koneksyong pantao kasabay ng inobasyong teknolohikal.

Nangunguna sa pag-unlad na ito si Caitlin Morris, isang PhD researcher mula sa MIT Media Lab, na nagdidisenyo ng mga digital learning system na isinasama ang tinatawag niyang "social magic" na nakakaimpluwensya sa kuryusidad at motibasyon sa mga setting ng edukasyon. Bilang isang 2024 MAD (Morningside Academy for Design) Fellow na kaanib ng MIT Media Lab, si Morris ay bumubuo ng mga digital learning platform na nagbibigay-daan sa mga dinamikang panlipunan na nakakaapekto kung paano natututo at nakikibahagi ang mga tao sa edukasyonal na nilalaman.

Ginagamit ni Morris ang kanyang interdisiplinaryong karanasan sa disenyo, sikolohiya, at pagkatutong pangkomunidad upang pag-aralan kung paano hinuhubog ng mga interaksiyong panlipunan ang kinalabasan ng pagkatuto sa digital at AI-assisted na edukasyon. Ang kanyang trabaho ay epektibong nag-uugnay sa mga larangan ng disenyo, edukasyon, at teknolohiya. Sa pamamagitan ng pagsasama ng kakayahan sa pagmamasid at aktibong pakikilahok sa komunidad, siya ay gumagawa sa intersection ng teknolohiya, edukasyon, at koneksyong pantao upang mapabuti ang mga digital learning platform.

Ang ganitong pamamaraan ay kumakatawan sa mahalagang ebolusyon sa teknolohiyang pang-edukasyon. Habang karamihan sa mga kasalukuyang AI learning platform ay nakatuon lamang sa paghahatid ng nilalaman at pagsusuri, kinikilala ng MIT na ang epektibong pagkatuto ay likas na panlipunan. Ang mga modernong learning management system ay lalong gumagamit ng data science upang mapahusay ang mga kasanayan sa pagkatuto at pag-unlad habang umuunlad ang machine learning. Isinasama ng mga sistemang ito ang mga AI training tool na may kakayahang no-code development, na ginagawang mas madali ang paggawa ng kurso para sa mga hindi teknikal na gumagamit habang tinitiyak na ang nilalaman ay napapanahon at may kaugnayan.

Ang inisyatiba ng MIT ay dumarating sa isang kritikal na panahon sa pag-unlad ng teknolohiyang pang-edukasyon. Sa 2025, mas tumitindi ang pagtutok sa pag-optimize ng in-house learning platforms at pagbibigay sa mga organisasyon ng tamang hanay ng mga kasangkapan upang matugunan ang nagbabagong pangangailangan sa onboarding, upskilling, at reskilling. Ang pagbibigay-kapangyarihan sa mga propesyonal sa learning and development upang paunlarin ang kanilang sariling digital na kakayahan ay naging pangunahing prayoridad.

Bilang bahagi ng mas malawak na pananaliksik ng MIT, ang mga AI-enhanced learning platform na ito ay kaakibat ng pangako ng institusyon sa responsableng pag-unlad ng AI. Ang Advancing Humans with AI (AHA) research program ng MIT Media Lab ay tumutugon sa isa sa pinakamahalagang tanong ng ating panahon: "Anong hinaharap kasama ang AI ang nais nating maranasan at paano tayo makakalikha at makakapagpatupad ng AI na nagpapabuti sa karanasan ng tao?"

Sa mga pag-unlad na ito, patuloy na nangunguna ang MIT sa paglikha ng mga teknolohiyang pang-edukasyon na hindi lamang naglilipat ng kaalaman kundi nagpapalalim din ng koneksyong pantao na siyang nagbibigay saysay at bisa sa pagkatuto.

Source:

Latest News