Egy változtatni kész oktatóval kezdünk.
A működő kurzusok közös pontja az volt, hogy az oktató változtatni akart valamin, ami ma nem működik jól nála.
Ezért a legtöbb helyen egy workshop az első lépés. Itt kerül elő az a néhány oktató, akinek már van egy tárgya, amin változtatna.
Az első hetekben közösen derül ki, mire érdemes használni az AI-t. A szükséges kiindulópont az oktatói szándék.
Egy adminisztratív folyamat
Ahol ugyanaz a kérdés hetente visszajön.
Egy integráció
Ami ma kézi átmásolás két rendszer között.
Amitől jó az első use case
A jó első use case középpontjában egy önmagában is megoldásra érdemes probléma áll. Az AI teszi elérhetővé a megoldását.
Az számít, mennyit vesz el az AI abból, amit meg kell tanulni.
Ugyanaz a technológia szakonként mást csinál. A helyzet élességét az határozza meg, hogy a tanulás munkájából mennyit végez el a modell a hallgató helyett.
Ez az első, amit egy intézményben megnézünk, mert ez dönti el, hol érdemes kezdeni — és melyik karnak van még ideje.
Programozás, informatika
Itt a legélesebb. Amit a hallgatónak gyakorolnia kellene, azt a modell pontosan és azonnal megcsinálja helyette. Az oktatók azt kérdezik, mi maradt a heti feladat célja.
Jogi és szövegalapú képzések
Az oktatóktól azt halljuk, hogy a hallgatók nem olvassák el az anyagot. Az olvasás maga volt a tanulás, az összefoglaló pedig jó. Itt a tanulás bemenete került veszélybe.
Mérnöki és laboralapú szakok
Betonszerkezetek, laborgyakorlat, terepmunka: itt még van idő felkészülni az érkező változásra. Ez a ritkább helyzet.
Ezért kari diagnózissal kezdünk
Egy egyetemen belül ez a három helyzet egyszerre van jelen. Egy közös szabályzat vagy egy központi eszközbevezetés mindhármat ugyanúgy kezeli, holott az egyiknek még ebben a félévben kell válasz, a másiknak van két éve.
Előbb azt nézzük meg karonként, mi történt a tanulással. Ebből következik az intézményi stratégia.
A rögzített döntési pont tartja mozgásban a bevezetést.
Egy kezdeményezés akkor áll le, amikor nem jön el az a nap, amikor valakinek meg kell néznie, mi lett belőle.
A dátum, a mérőszám és a beszámolási kötelezettség adja meg a következő döntés helyét. Ezek hiányában a következő félévre elcsendesedik a kezdeményezés.
A működésben
A mérési pontot és a felelőst az első héten rögzítjük.
Mérési ponttal indítjuk a pilotot, mert ez akadályozza meg, hogy egy támogatott kezdeményezés csendben elhaljon.
Előbb azt nézzük meg, mi történik ma.
A felmérés vezet el a technológiai döntéshez.
Amit a felmérés eldönt
- mi a feladat, és ki csinálja ma
- mi számít jó megoldásnak, és ki mondja meg
- milyen anyag és rendszer érintett
- ki adhat hozzáférést, mihez
- mikor és ki nézi meg, hogy sikerült-e
Eredmény
Egy priorizált use case és egy pilotterv, aminek van felelőse, mérési pontja és dátuma.
A pilot valódi felhasználókkal fut.
A valódi használatot a felhasználókkal futó pilot mutatja meg.
Amit egy pilot tartalmaz
- használatra kész, működő megoldást
- a célcsoport valódi felhasználóit
- jogosultságokat az első naptól
- egy mérési pontot és egy dátumot
- egy csatornát, ahol visszaszólnak
A mérési pont az első naptól a pilot része.
Use case-től függ, mit érdemes nézni, de a döntés a rögzített napon mindig ugyanaz a három: továbbvisszük, átalakítjuk vagy lezárjuk.
A pilot az értéke alapján folytatódik, alakul át vagy zárul le. A lezárás is eredmény, és olcsóbb, mint egy évig fenntartani valamit, amit senki nem használ.
Amit nézünk
- használják-e, magától, emlékeztető nélkül
- mire használják valójában, és hogyan tér ez el a tervezett használattól
- megérte-e annyit, amennyibe került
A mérés jelenlegi határa
Azt látjuk, mi történik a félév közben. Az egyik oktató odáig tolta a heti feladatokat, hogy a hallgatók jó munkát adnak be, és a naplóból az is látszik, hogyan jutottak el odáig.
A félévközi viselkedés és a vizsgaeredmény közötti összefüggés jelenleg nyitott kérdés. Az eddigi adatokból nem mutatható ki kapcsolat a kettő között.
A skálázás működő megoldásokat kapcsol össze.
Ami működik, azt szélesítjük: több kurzus, több kar, közös skill library, SSO, további integrációk.
A külön megoldások ott kapcsolódjanak össze, ahol ez valódi előnyt teremt.
Alapelv
Egy intézményi AI-képesség néhány, egymással kapcsolatban álló működő megoldásból épül fel.
Emberek, felkészülés és a hiányzó darabok.
Workshop, képzés, tanácsadás, integráció és fejlesztés — ezeket a Megoldások oldal írja le. Itt csak az számít, melyik mikor kapcsolódik be az útba.
A kontroll a tervezés része.
Ki férhet hozzá mihez, mit tehet az AI önállóan, hol kell emberi jóváhagyás, mit naplózunk. Ezek már a pilot tervrajzában eldőlnek.
Egy szándéktól az intézményi működésig.
Szándék
Egy oktató változtatna valamin: a hallgatók hetente ugyanazokat a kérdéseket teszik fel neki, és ez így megy évek óta.
Pilot
Egy kurzushoz saját AI-tutor készül, az oktató anyagaiból, mérési ponttal és egy dátummal.
Használat
Megnézzük, hogyan használják a hallgatók, mit kérdeznek és hol akad el a rendszer.
Döntés
A rögzített napon eldől: továbbvisszük, átalakítjuk vagy lezárjuk.
Terjedés
További kurzusok csatlakoznak, már meglévő sablonnal. Ekkor jön az SSO és az LMS-kapcsolat.
Egy működő első lépésből lehet a legtöbbet tanulni.
Van olyan oktatótok, aki változtatna valamin a saját tárgyán? Vele kezdjük.
Az első beszélgetésen közösen határozzuk meg, hogyan induljunk el.