Gonsalves C (2024) Generative AI’s Impact on Critical Thinking: Revisiting Bloom’s Taxonomy. Journal of Marketing Education, OnlineFirst – https://doi.org/10.1177/02734753241305980 – open access article pdf –
Abstract (povzetek):
Vključevanje orodij generativne umetne inteligence (UI) (angl. Generative artificial intelligence – GenAI), kot je ChatGPT, v izobraževanje je sprožilo zaskrbljenost, da bodo učenci postali odvisni od rešitev, ki jih ustvarja UI, kar bi lahko zavrlo razvoj sposobnosti kritičnega razmišljanja. K temu pripomore tudi dejstvo, da Bloomova taksonomija, ki se pogosto uporablja za oblikovanje izobraževalnih ciljev, ne upošteva kognitivnih zahtev učenja s pomočjo umetne inteligence. Ta raziskovalna študija predstavlja revidiran okvir, ki vključuje kompetence, specifične za umetno inteligenco, in ponuja ustreznejši model za vzgojo kritičnega mišljenja v okolju, ki ga poganja umetna inteligenca. Z uporabo konceptualnega pristopa, podprtega z empiričnimi dokazi o interakcijah študentov magistrskega študija trženja z orodji umetne inteligence v štirih tednih, je študija pokazala, da lahko umetna inteligenca izboljša in izzove kritično mišljenje na kognitivnem, afektivnem in metakognitivnem področju. Ključni elementi, kot so melioracija, etično sklepanje, sodelovanje in refleksivno razmišljanje, so bili prepoznani kot ključni za razvoj globljega sodelovanja z vsebinami, ustvarjenimi z UI. V okviru je predlaganih 12 predlogov, ki so podlaga za prihodnje raziskave in pedagoške strategije. Ta študija opisuje raziskovalni načrt za preučevanje vpliva umetne inteligence na kognitivni razvoj in služi kot vir za pedagoge, oblikovalce politik in raziskovalce, ki želijo prilagoditi učne metode za izobraževanje s pomočjo umetne inteligence.
Preglednica: Revidiranje in razširitve Bloomove taksnomije za digitalno dobo.
izvirna Bloomova taksonomija (Bloom et al., 1956) | revidirana Bloomova taksonomija (Anderson & Krathwohl, 2001) | prihodnja kognitivna učna taksonomija (Passig, 2003) | Bloomova digitalna taksonomija (Churches, 2010) | Prilagoditev pismenosti UI (Ng et al., 2021) | Okvir za izboljšanje kritičnega razmišljanja v sintentiziranju besedil UI (Yusuf et al., 2024) |
Znanje | Zapomni si: definirati, podvojiti, dati v seznam, zapomniti si, ponoviti, navesti | Znanje: lociranje, iskanje, filtriranje, posodabljanje, izpuščanje | Zapomni si: prepoznavanje, naštevanje, označevanje, poudarjanje, guglanje | Uporaba: priklic in ponovitev konceptov umetne inteligence | Spoznavanje: razumevanje in prepoznavanje pristranskosti |
Razumevanje | Razumeti: klasificirati, opisati, razpravljati, razložiti, identificirati, poiskati, prepoznati, poročati, izbrati, prevesti | Razumevanje: razširitev, umestitev v širši okvir, izumljanje simbolov | Razumeti: razlaganje, povzemanje, komentiranje, dodajanje opomb, naročanje | Pojasniti: razložiti in prikažati koncepte umetne inteligence | Konceptualizacija: sintetizirati ključne pojme in ideje |
Uporaba | Uporabite: izvedba, izvajanje, reševanje, uporaba, prikaz, interpretacija, delovanje, načrt, skica | Uporaba: sprožiti spremembe, prilagodljivost, odločanje, reorganizacija | Uporabiti: izvajanje, izvesti, nalaganje, deljenje, urejanje | Uporabiti: uporabiti umetno inteligenco v različnih kontekstih | Povpraševanje: vključiti se v spraševanje in raziskovanje |
Analiza | Analizirati: razlikovati, urediti, povezati, primerjati, kontrastirati, razlikovati, preučiti, eksperimentirati, vprašati, preizkusiti | Analiza: ustrezno izbirati, osebni pogled, razstavljanje, strukturiranje | Analizirati: primerjati, urejati, potrjevati, povratni inženiring, razbijanje | Analizirati: izvesti povezave in povzeti vprašanja umetne inteligence | Ocenjevati: oceniti vsebino, ustvarjeno z umetno inteligenco |
Sinteza | Oceniti: ceniti, argumentirati, braniti, presoditi, izbrati, podpreti, vrednotiti, kritizirati, pretehtati | Sinteza: prepoznati, povezati | Oceniti: preveriti, postaviti hipoteze, pregledati, objaviti, testirati | Oceniti: utemeljiti odločitve z vpogledi umetne inteligence | Sintetizirati: ustvariti celovito razumevanje |
Vrednotenje | Ustvariti: zasnovati, sestaviti, konstruirati, domnevati, razviti, oblikovati, napisati, raziskati | Vrednotiti: diskvalificirati, procesirati, preverjati, soočiti | Ustvariti: zasnovati, graditi, blogati, pisati podkaste, animirati | Ustvariti: razviti aplikacije, ki temeljijo na umetni inteligenci | |
Izboljšati: prilagoditev, sopomenskost, sočasnost | Sodelovati: sodelovanje, moderiranje, pogajanje, razpravljanje, komentiranje |
Opomba: Glagoli za “Taksonomijo kognitivnega učenja prihodnosti” in “Bloomovo digitalno taksonomijo” predstavljajo vzorčni izbor zaradi obsežnosti izvirnih seznamov. Za celotne sezname glej Passig (2003) in Churches (2010).
Preglednica: Revidirana razširjena Bloomova taksonomija za učenje in kritično mišljenje s pomočjo umetne inteligence.
Domena | Spretnost | Opis | Primer uporabe |
Kognitivna domena | Odkrivanje | Hitro zbiranje informacij in ustvarjanje idej z uporabo umetne inteligence | Uporaba ChatGPT za hiter vpogled v tržne trende |
Razumevanje | Poenostavljanje zapletenih konceptov in premostitev vrzeli v znanju | Uporaba ChatGPT za razumevanje koncepta “Halo of Capital” v zagonskih podjetjih | |
Uporaba | Povezovanje teoretičnega znanja s praktičnimi scenariji | Prilagajanje cenovnih strategij, ki jih generira AI, za marketinški projekt | |
Analiziranje | Kritično ocenjevanje natančnosti in pristranskosti vsebine umetne inteligence | Navzkrižno povezovanje ChatGPT s strokovnimi članki | |
Ustvarjanje | Generiranje in izpopolnjevanje inovativnih idej izven tradicionalnih metod | Viharjenje strategij uvajanja izdelkov z uporabo predlogov, ki jih generira umetna inteligenca | |
Čustvena domena | Sodelovanje | UI deluje kot kognitivni partner pri soustvarjanju znanja | Uporaba ChatGPT kot partnerja v skupinskih razpravah za idejno zasnovo projekta |
Etično razmišljanje | Krmarjenje po etičnih vidikih in akademski integriteti z umetno inteligenco | Uravnoteženje rezultatov umetne inteligence z izvirnostjo za preprečevanje plagiatorstva | |
Metakognitivna domena | Izpraševanje in izpopolnjevanje | Iterativno spraševanje za izpopolnjevanje vpogledov, ki jih generira umetna inteligenca | Preoblikovanje poizvedb za izboljšanje ustreznosti odgovorov ChatGPT |
Členitev | Oblikovanje natančnih namigov za natančnejše rezultate umetne inteligence | Izpopolnjevanje vprašanj ChatGPT za podrobne promocijske strategije | |
Iterativno učenje | Sodelovanje v ciklu nenehnega izpopolnjevanja in ocenjevanja | Stalno posodabljanje namigov umetne inteligence za boljše vpoglede v izdelke | |
Izboljšanje (informacije) | Integracija rezultatov umetne inteligence s tradicionalnimi viri za poglobitev informacije | Uporaba umetne inteligence za demografske podatke, potrjene z znanstvenimi raziskavami | |
Izboljšanje (orodja in tehnologije) | Združevanje orodij umetne inteligence in orodij, ki niso del umetne inteligence, za izboljšanje učnih rezultatov | Ustvarjanje anketnih vprašanj s ChatGPT, izboljšanih s tradicionalnimi metodami | |
Reflektivno razmišljanje | Kritično ocenjevanje omejitev umetne inteligence in prilagajanje strategij | Ocenjevanje uporabnosti umetne inteligence in ustrezno izpopolnjevanje projektnih pristopov |
Preglednica: Raziskovalna agenda za učenje in kritično mišljenje z umetno inteligenco.
Raziskovalna tema | Raziskovalna vprašanja |
Nelinearni in medsebojno povezani učni procesi | Kako lahko generativna orodja umetne inteligence olajšajo nelinearno in medsebojno povezano učenje in kako lahko izobraževalci prilagodijo pedagoške strategije, da izkoristijo to kompleksnost za globlje kritično sodelovanje? |
Celostni kognitivni razvoj | Kateri pedagoški pristopi lahko optimizirajo učne izkušnje, ki jih poganja umetna inteligenca, za spodbujanje celostnega kognitivnega razvoja na vseh ravneh Bloomove revidirane taksonomije in zunaj njih, vključno z afektivnimi in metakognitivnimi področji? |
Kognitivne spretnosti višjega reda in ustvarjalnost | Na kakšen način generativna orodja umetne inteligence omogočajo ali omejujejo razvoj kognitivnih spretnosti višjega reda, kot so sinteza, vrednotenje in ustvarjalnost pri kompleksnih marketinških nalogah v resničnem svetu? |
Metakognitivne spretnosti in iterativno učenje | Kako iterativno sodelovanje z orodji UI spodbuja napredne metakognitivne spretnosti, kot so samoregulacija, refleksivno razmišljanje in melioracija, da bi izboljšali kritično mišljenje in prilagodljivost učencev? |
Etično razmišljanje in pismenost na področju umetne inteligence | Kako je mogoče učna okolja, ki jih podpira UI, strukturirati tako, da razvijajo etično sklepanje in pismenost na področju UI, s čimer se zagotovi, da učenci kritično ocenijo in odgovorno vključijo spoznanja, ki jih ustvarja UI? |
Krepitev kritičnega sodelovanja z umetno inteligenco | Katere strategije poučevanja najučinkoviteje spodbujajo učence k preizkušanju, potrjevanju in izpopolnjevanju vsebin, ki jih ustvarja umetna inteligenca, ter s tem poglabljajo kognitivno zavzetost in krepijo samostojno reševanje problemov? |
Dvojno posredovanje učenca in UI ter sodelovalno učenje | Kako namerna izbira vlog, pogajanja in sodelovanje učencev z generativnimi orodji umetne inteligence oblikujejo njihove procese kritičnega mišljenja in kako lahko to dvojno delovanje izkoristimo za soustvarjanje znanja? |
Razvoj interakcij z umetno inteligenco skozi čas | Kako se interakcije učencev z generativnimi orodji umetne inteligence razvijajo skozi čas in kako ta razvoj vpliva na njihovo napredovanje na različnih ravneh veščin kritičnega mišljenja, zlasti v kontekstu trženja? |
Odvisnost od umetne inteligence in samostojno razmišljanje | Kakšni so dolgoročni učinki odvisnosti od umetne inteligence na sposobnost študentov, da samostojno analizirajo, sintetizirajo in ovrednotijo informacije, in kako lahko izobraževalci ublažijo morebitno preveliko odvisnost? |
Vključevanje alternativnih okvirov v izobraževanje o umetni inteligenci | Kako je mogoče v izobraževanje s pomočjo UI vključiti alternativne okvire, kot so intelektualne vrednote ali spretnosti odločanja, da bi obogatili kritično mišljenje učencev, zlasti pri praktični uporabi v trženju? |
Uporaba v izobraževanju o trženju | Kako vključevanje generativnih orodij umetne inteligence v izobraževanje o trženju edinstveno izboljša sposobnost študentov za razvoj strateških in analitičnih spretnosti ter kako to uskladiti s kompetencami, značilnimi za posamezno panogo? |
URL: https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/02734753241305980