Page 305 - Istenič Andreja, Gačnik Mateja, Horvat Barbara, Kukanja Gabrijelčič Mojca, Kiswarday Vanja Riccarda, Lebeničnik Maja, Mezgec Maja, Volk Marina. Ur. 2023. Vzgoja in izobraževanje med preteklostjo in prihodnostjo. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 305
Zgodovinski pregled povratne informacije na področju izobraževanja
data mining – EDM) in procesiranje naravnega jezika (angl. natural language
processing – NLP). Z umetno inteligenco podprt sistem podajanja povratnih
informacij bi lahko izkoristil zmogljivosti spletnih izobraževalnih platform,
in sicer z izboljšanjem kakovosti povratnih informacij in učinkovitosti pro-
cesa povratnih informacij (Wongvorachan idr. 2022). Z uporabo umetne in-
teligence v pedagoški praksi v ospredje stopajo vprašanja o vlogi in kom-
petencah učitelja ter o vlogi učencev kot avtonomnih in samostojnih uče-
čih se posameznikov. Ob tem pa umetna inteligenca in učna analitika podpi-
rata premišljene odločitve učiteljev glede olajšanja učenja, osredotočenega
na učenca (Istenič Starčič 2019).
Sklep
Pogled na in razumevanje pomena ter vloge povratne informacije na pod-
ročju izobraževanja in opredelitve samega pojma so se skozi čas spreminjali,
nadgrajevali, dopolnjevali. Spremembe so bile povezane z raziskavami na
področjih izobraževanja, psihologije, pedagoške psihologije pa tudi s spre-
minjanjem razumevanja pomena učenja in poučevanja ter vloge učitelja in
študenta v tem procesu ter nenazadnje tudi z razvojem izobraževalne teh-
nologije in digitalizacije. Pomembno pa je, da je, kot ugotavljata Boud in Eli-
zabeth Molloy (2013, 706–707), »povratna informacija več kot le informacija o
njihovem delu, ki je lahko študentom v pomoč«. Je namreč informacija, ki je
pomembna za študentov razvoj in napredek v času študija, kar izpostavljata
tudi Anastasiya A. Lipnevich in Smith (2022).
Nadaljnji razvoj izobraževalne tehnologije, digitalizacije in umetne inteli-
gence bo prinesel nove načine podajanja ter prejemanja povratnih informa-
cij. Z vedno bolj razširjeno uporabo umetne inteligence v pedagoškem pro-
cesu se bo spremenil tudi proces preverjanja in ocenjevanja znanja ter poda-
janja povratne informacije. Opravljene so bile že posamezne raziskave o upo-
rabi umetne inteligence pri poučevanju (Buckingham Shum in Luckin 2019;
Celik idr. 2022; Istenič Starčič 2019). Za ugotavljanje, kako lahko umetna inte-
ligenca z vedno novejšimi in dostopnejšimi orodji (npr. OpenAI in ChatGPT)
še dodatno prispeva k izboljšanju celovitega procesa povratne informacije
(tako za učitelje kot za študente), pa so potrebne še dodatne raziskave.
Literatura
Anderson, R. C., R. W. Kulhavy in T. Andre. 1972. »Conditions under which Feed-
back Facilitates Learning from a Programmed Lesson.« Journal of Educati-
onal Psychology 63 (3): 186–188.
Bangert-Drowns, R. L., C.-L. C. Kulik, J. A. Kulik in M. Morgan. 1991. »The Instructi-
305
data mining – EDM) in procesiranje naravnega jezika (angl. natural language
processing – NLP). Z umetno inteligenco podprt sistem podajanja povratnih
informacij bi lahko izkoristil zmogljivosti spletnih izobraževalnih platform,
in sicer z izboljšanjem kakovosti povratnih informacij in učinkovitosti pro-
cesa povratnih informacij (Wongvorachan idr. 2022). Z uporabo umetne in-
teligence v pedagoški praksi v ospredje stopajo vprašanja o vlogi in kom-
petencah učitelja ter o vlogi učencev kot avtonomnih in samostojnih uče-
čih se posameznikov. Ob tem pa umetna inteligenca in učna analitika podpi-
rata premišljene odločitve učiteljev glede olajšanja učenja, osredotočenega
na učenca (Istenič Starčič 2019).
Sklep
Pogled na in razumevanje pomena ter vloge povratne informacije na pod-
ročju izobraževanja in opredelitve samega pojma so se skozi čas spreminjali,
nadgrajevali, dopolnjevali. Spremembe so bile povezane z raziskavami na
področjih izobraževanja, psihologije, pedagoške psihologije pa tudi s spre-
minjanjem razumevanja pomena učenja in poučevanja ter vloge učitelja in
študenta v tem procesu ter nenazadnje tudi z razvojem izobraževalne teh-
nologije in digitalizacije. Pomembno pa je, da je, kot ugotavljata Boud in Eli-
zabeth Molloy (2013, 706–707), »povratna informacija več kot le informacija o
njihovem delu, ki je lahko študentom v pomoč«. Je namreč informacija, ki je
pomembna za študentov razvoj in napredek v času študija, kar izpostavljata
tudi Anastasiya A. Lipnevich in Smith (2022).
Nadaljnji razvoj izobraževalne tehnologije, digitalizacije in umetne inteli-
gence bo prinesel nove načine podajanja ter prejemanja povratnih informa-
cij. Z vedno bolj razširjeno uporabo umetne inteligence v pedagoškem pro-
cesu se bo spremenil tudi proces preverjanja in ocenjevanja znanja ter poda-
janja povratne informacije. Opravljene so bile že posamezne raziskave o upo-
rabi umetne inteligence pri poučevanju (Buckingham Shum in Luckin 2019;
Celik idr. 2022; Istenič Starčič 2019). Za ugotavljanje, kako lahko umetna inte-
ligenca z vedno novejšimi in dostopnejšimi orodji (npr. OpenAI in ChatGPT)
še dodatno prispeva k izboljšanju celovitega procesa povratne informacije
(tako za učitelje kot za študente), pa so potrebne še dodatne raziskave.
Literatura
Anderson, R. C., R. W. Kulhavy in T. Andre. 1972. »Conditions under which Feed-
back Facilitates Learning from a Programmed Lesson.« Journal of Educati-
onal Psychology 63 (3): 186–188.
Bangert-Drowns, R. L., C.-L. C. Kulik, J. A. Kulik in M. Morgan. 1991. »The Instructi-
305
