Personalizované učení za pomoci umělé inteligence (AI) představuje přístup, který umožňuje adaptaci vzdělávacího obsahu, metod a tempa výuky k individuálním potřebám a schopnostem studenta. Tento způsob učení se snaží odstranit jednu z hlavních překážek tradičního vzdělávání, a to, že se obvykle zaměřuje na průměrného studenta, což může znevýhodňovat ty, kteří se učí pomaleji, nebo naopak rychleji. AI využívá rozsáhlých datových sad o učebních stylech a výkonech studentů k personalizaci učení, což může zahrnovat individualizované učební plány, adaptivní testování nebo personalizovanou zpětnou vazbu.
Jádro personalizovaného učení s AI tvoří algoritmy strojového učení a datové analýzy, které v reálném čase vyhodnocují chování a výkony studentů. Díky tomu je možné identifikovat silné a slabé stránky jednotlivce, přizpůsobit obtížnost a typ úloh, navrhnout další zdroje pro studium nebo přizpůsobit tempo výuky. Systémy AI mohou také identifikovat vzorce, které mohou naznačovat, kdy studenti začínají ztrácet zájem o učivo nebo kdy je jim nějaký koncept nejasný, a reagovat na to poskytnutím dodatečné podpory nebo alternativního vysvětlení.
Implementace AI do vzdělávacího prostředí však přináší i výzvy. Otázky ohledně ochrany soukromí a etiky využívání dat studentů jsou stále diskutovány. Algoritmy musí být navrženy tak, aby byly spravedlivé a nezaujaté, a je zásadní zajistit, aby neperpetuovaly existující sociální nerovnosti. Navíc kvalitní personalizované učení vyžaduje dostupnost technologických prostředků a kvalitních dat, což může být v některých regionech nebo institucích omezené. Přes tyto výzvy personalizované učení s využitím AI nabízí potenciál pro revoluci vzdělávacích systémů a otevírá nové možnosti pro učení přizpůsobené potřebám každého studenta.
Mgr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)