Într-o lume în care ChatGPT scrie eseuri și rezolvă probleme de matematică în câteva secunde, o întrebare importantă își caută răspunsul: cine va modela caracterul și valorile generației viitoare – algoritmii reci și preciși sau profesorii care înțeleg nevoile, potențialul și sensibilitatea ființei umane?
Evoluția tehnologiilor digitale și emergența inteligenței artificiale (IA) au generat transformări semnificative în toate domeniile societății, inclusiv în educație. În ultimii ani, dezvoltarea modelelor lingvistice mari precum ChatGPT a intensificat dezbaterile privind potențialul acestor tehnologii de a revoluționa procesul educațional. Agenții IA educaționali, definiți ca sisteme software capabile să interacționeze autonom și să ia decizii în medii educaționale dinamice, reprezintă una dintre cele mai promițătoare direcții de dezvoltare în acest domeniu.
Acest articol analizează potențialul și limitele utilizării agenților cu inteligență artificială în educație, cu accent pe potențialul acestora de a prelua rolul profesorilor. Prin analiza literaturii recente și a studiilor empirice, sunt trecute în revistă câteva aspecte privind agenți IA educaționali, funcționalitățile și impactul acestora asupra procesului de învățare. Deși agenții IA demonstrează capacități promițătoare în anumite aspecte ale predării, concluziile (preliminare) indică necesitatea unei abordări echilibrate, în care tehnologia completează și sprijină profesorul, mai degrabă decât să îl înlocuiască.
1. Introducere și context
Un agent cu inteligență artificială reprezintă o entitate software care acționează similar unui om. Rolul său este de a îndeplini (o mare parte dintre) sarcinile unui „utilizator”, acționând autonom. Are capacitatea de a învăța, de a memora, de a efectua independent sarcini specifice, de a lua decizii și de a interacționa atât cu mediul său, cât și cu alți agenți IA. Un agent IA nu este programat să urmeze simplu un set predefinit de reguli, ci dispune de memorie și poate valorifica cunoștințele unui model lingvistic de mari dimensiuni, precum și diverse instrumente, pentru a decide și a efectua sarcinilor care îi sunt atribuite. Alte definiții subliniază că agenții IA sunt sisteme care pot urmări obiective dificile fără a fi instruite explicit, iar astfel pot opera în medii complexe, pot fi ghidate prin limbaj natural și pot acționa autonom fără supervizare, având capacitatea de a utiliza instrumente precum căutarea pe Internet sau programarea și putând planifica acțiuni.
Agenții IA se diferențiază de chatboți prin faptul că nu sunt limitați la simpla interacțiune conversațională, ci încorporează un spectru mai larg de funcționalități, inclusiv luarea autonomă de decizii, învățarea și planificarea. Această distincție este esențială pentru înțelegerea potențialului lor în diverse domenii de aplicare, inclusiv în educație.
Agenții IA educaționali reprezintă sisteme software care pot interacționa cu elevii într-un mod personalizat, oferind suport pentru învățare, răspunzând la întrebări și facilitând activități educaționale (Zawacki-Richter et al., 2019). Contextul pandemic din perioada 2020-2022 a accelerat adoptarea tehnologiilor digitale în educație și a evidențiat atât oportunitățile, cât și provocările digitalizării procesului educațional. În acest context, agenții IA au început să fie implementați experimental în diverse contexte educaționale, de la sisteme de tutorat personalizat până la asistenți virtuali pentru profesori (Dziubaniuk et al., 2023).
Dezvoltarea acestor tehnologii ridică o serie de întrebări cheie privind rolul profesorului în era digitală și potențialul inteligenței artificiale de a prelua anumite funcții, roluri și sarcini pedagogice.
- În ce măsură pot agenții AI să substituie sau să completeze rolul profesorului în activitatea didactică? Această întrebare fundamentală vizează atât potențialul, cât și limitările tehnologiei în raport cu dimensiunea umană a educației.
- Care sunt efectele utilizării agenților AI asupra proceselor cognitive și metacognitive ale elevilor? Pe termen lung, această temă este cea mai importantă, vizând impactul asupra gândirii critice, creativității și capacității de autoreflecție a generațiilor viitoare.
- Cum poate fi optimizată interacțiunea dintre profesori și agenții IA pentru a maximiza beneficiile pedagogice? Întrebarea vizează identificarea modelelor eficiente de colaborare om-mașină în context educațional.
- Cum poate fi asigurat echilibrul între interacțiunea umană și asistența IA în procesul educațional? Întrebarea urmărește identificarea unui model optimal de integrare a tehnologiei care să păstreze dimensiunea relațională a educației.
- Care sunt implicațiile etice ale integrării agenților IA în procesul educațional, în special în ceea ce privește echitatea și accesul la educație? Această întrebare abordează aspectele sociale și morale ale utilizării tehnologiei în educație.
- În ce măsură pot agenții IA să ofere feedback personalizat și să evalueze competențele elevilor respectând condițiile de validitate și fidelitate? Se urmărește potențialul și limitele IA în evaluarea educațională.
- Care sunt competențele necesare cadrelor didactice pentru a utiliza eficient agenții IA în activitatea didactică? Întrebarea vizează schimbările necesare în parcursul de dezvoltare profesională continuă a cadrelor didactice, în contextul digitalizării educației.
În ciuda potențialului, există limitări semnificative în capacitatea agenților IA de a înlocui complet profesorii. Cercetările indică dificultăți în dezvoltarea competențelor socio-emoționale, limitări în adaptarea la situații neprevăzute și provocări în menținerea motivației pe termen lung (Rienties et al., 2023). Aspecte precum acuratețea informațiilor generate, bias-urile potențiale și lipsa empatiei (umane) reprezintă preocupări majore, care abia încep să se contureze explicit.
Analiza literaturii dedicate acestei teme și experiențele de până acum sugerează că agenții IA reprezintă instrumente valoroase pentru augmentarea și eficientizarea procesului educațional, dar nu pot înlocui complet rolul complex al profesorului.
2. Cadrul conceptual
Fundamentarea teoretică a utilizării agenților IA în educație se bazează pe mai multe cadre conceptuale. Modelul TPACK (Technological Pedagogical Content Knowledge) oferă o perspectivă utilă pentru înțelegerea modului în care tehnologia poate fi integrată eficient în procesul educațional. Acest model evidențiază necesitatea îmbinării cunoștințelor de conținut, pedagogice și tehnologice pentru o predare eficientă (Koehler & Mishra, 2008).
Taxonomia lui Bloom reprezintă un alt cadru teoretic relevant pentru evaluarea potențialului agenților IA în dezvoltarea diferitelor nivele cognitive. Cercetările arată că agenții IA pot sprijini eficient dezvoltarea competențelor din primele niveluri ale taxonomiei, reamintire, înțelegere, aplicare, dar întâmpină dificultăți în facilitarea nivelurilor superioare – analiză, sinteză/ evaluare, creare (Al Ghazali et al., 2024).
Din perspectiva teoriilor învățării, agenții IA pot fi analizați prin prisma constructivismului și a teoriei învățării sociale. Capacitatea acestora de a facilita învățarea personalizată și de a oferi feedback imediat se aliniază cu principiile constructiviste, în timp ce limitările în facilitarea interacțiunilor sociale autentice reprezintă o provocare din perspectiva teoriei învățării sociale (Dziubaniuk & Nyholm, 2020).
3. Tipologia și funcționalitățile agenților IA în educație
Literatura de specialitate conturează mai multe categorii principale de agenți IA utilizați în educație, fiecare cu funcționalități și aplicații specifice. Modele precum ChatGPT reprezintă o nouă generație de agenți conversaționali care pot interacționa natural cu utilizatorii și genera conținut adaptat contextului educațional (MacNeil et al., 2022). Aceștia pot oferi suport non-stop, răspunzând la întrebările elevilor în timp real (ElSayary, 2024). Pot personaliza experiența de învățare în funcție de ritmul și stilul fiecărui elev. Studiile arată că agenții IA pot crește participarea elevilor și pot facilita dezvoltarea gândirii critice prin interacțiuni structurate (Al Ghazali et al., 2024).
General vorbind, agenții IA educaționali pot fi clasificați în trei categorii funcționale, care pot avea zone de suprapunere:
- Sistemele de tutorat inteligent (sau chatboții educaționali) oferă elevilor asistență personalizată prin interacțiuni conversaționale.
- Agenții specializați în evaluare sunt utili atât elevilor, cât și profesorilor, urmărind progresul școlar.
- Asistenții virtuali pentru profesori pot ajuta cadrele didactice în procesul de proiectare a activităților didactice și în managementul clasei.
Prima categorie majoră este reprezentată de sistemele de tutorat inteligent. Acestea utilizează algoritmi avansați pentru a oferi instruire personalizată și feedback adaptativ, putând identifica lacunele în învățare și ajusta conținutul educațional în timp real pentru a răspunde nevoilor individuale ale elevilor (D’Mello & Graesser, 2023). Sunt foarte utili pentru a sprijini înțelegerea (pentru clarificarea conceptelor și relațiilor dintre acestea) și pentru suport adaptiv în învățare.
A doua categorie include agenții specializați în evaluare și feedback. Aceștia pot analiza răspunsurile elevilor, oferi feedback imediat și genera rapoarte detaliate privind progresul învățării. Cercetările arată că acești agenți pot îmbunătăți semnificativ eficiența procesului de evaluare, deși precizia și profunzimea feedback-ului rămân deocamdată provocări importante (Wilichowski & Cono, 2023).
A trei categorie este reprezentată de asistenții virtuali pentru planificarea și managementul activităților didactice, care pot elabora planuri de lecție, materiale didactice și evaluări, reducând semnificativ timpul pe care profesorii îl petrec cu sarcinile administrative. De exemplu, ChatGPT poate genera rapid resurse educaționale adaptate diferitelor niveluri de învățare și stiluri cognitive (ElSayary, 2024). Un alt exemplu relevant este AIDA (AI Digital Assistant), care poate elabora materiale didactice, evalua răspunsurile elevilor și oferi feedback personalizat (Bond et al., 2024b)
Aceste tipuri de agenți pot funcționa independent sau integrat, formând ecosisteme educaționale complexe care susțin atât procesul de predare, cât și cel de învățare.
Pe baza analizei nevoilor și tendințelor din mediul educațional actual, putem preconiza dezvoltarea următoarelor tipuri principale de agenți educaționali cu inteligență artificială:
- Agenți tutoriali – oferă asistență individualizată elevilor sau studenților în procesul de învățare, explicând concepte, răspunzând la întrebări și ghidând rezolvarea problemelor. Un exemplu este sistemul Khanmigo, care poate dialoga cu elevii și îi poate ajuta să înțeleagă concepte matematice pas cu pas. Similar, Character AI poate susține dialoguri specializate pe diverse teme științifice.
- Agenți de evaluare – analizează performanțele elevilor, oferă feedback și generează evaluări personalizate. De exemplu, sistemele care pot evalua automat eseuri sau care pot genera întrebări de evaluare adaptate nivelului elevului.
- Agenți de consiliere academică – sprijină elevii și studenții în deciziile privind parcursul educațional, oferind recomandări privind alegerea cursurilor sau planificarea carierei. Un exemplu este EASElective, care facilitează discuții despre selecția cursurilor.
- Agenți de colaborare – facilitează interacțiunea și lucrul în echipă între elevi, moderând discuții și coordonând proiecte de grup. Exemple relevante sunt chatboții care pot modera forumuri de discuții sau coordona activități colaborative.
- Agenți de proiectare/ planificare didactică – asistă profesorii în proiectarea lecțiilor, generarea de materiale didactice și organizarea conținutului. De exemplu, ChatGPT poate genera planuri de lecție personalizate și poate sugera activități diferențiate pentru diverse stiluri de învățare.
- Agenți asistenți pentru profesori – preiau sarcini administrative și organizatorice, permițând profesorilor să se concentreze pe predare. De exemplu, sistemele cu IA pot automatiza notarea prezenței sau întocmirea rapoartelor de progres școlar.
- Agenți specializați pe discipline – oferă suport specific pentru anumite materii, cum ar fi științe, limbi străine sau programare. Un exemplu este sistemul MineDojo pentru învățarea programării prin jocul Minecraft.
Probabil că ultima categorie este cea mai susceptibilă de a înlocui într-o mare măsură cadrul didactic, mai ales la ciclul gimnazial și liceal:
- Pentru matematică și științe exacte – agenți care pot explica pas cu pas rezolvarea problemelor, demonstra teoreme, genera exerciții personalizate și vizualiza concepte abstracte. De exemplu, sistemul ELLA-V care oferă explicații detaliate pentru fiecare etapă de calcul și poate adapta nivelul explicațiilor.
- Pentru chimie – agenți specializați în modelarea moleculară, simularea reacțiilor chimice și explicarea proprietăților substanțelor. Un exemplu concret este agentul care poate genera și analiza structuri moleculare 3D, permițând elevilor să înțeleagă mai bine legăturile chimice.
- Pentru limbi străine – agenți conversaționali care pot practica dialoguri, corecta pronunția, oferi exerciții gramaticale și facilita învățarea vocabularului. Sistemele pot adapta conversațiile la nivelul lingvistic al elevului și pot oferi feedback contextualizat (de exemplu, Duolingo Video Call și Duolingo Max).
- Pentru programare – agenți care pot asista în scrierea codului, depanarea erorilor și învățarea conceptelor de programare. MineDojo reprezintă un exemplu care folosește mediul Minecraft pentru a preda programarea într-un mod interactiv.
- Pentru discipline umaniste – agenți specializați în analiza textuală, generarea de modele de eseuri și facilitarea discuțiilor critice. Acești agenți pot ajuta la dezvoltarea abilităților de argumentare și analiză literară.
- Pentru arte – agenți care pot demonstra tehnici artistice, analiza compoziții și oferi feedback asupra lucrărilor elevilor. Sistemele pot genera exemple de artă în diferite stiluri și pot explica principiile de design.
- Pentru educație fizică și sport – agenți care pot analiza mișcările și tehnicile sportive, oferind feedback pentru îmbunătățirea performanței. Aceștia pot utiliza procesarea video pentru a identifica și corecta greșelile de tehnică.
- Pentru muzică – agenți care pot preda teoria muzicală, pot analiza compoziții și pot fi asistenți eficienți în exersarea interpretării cu instrumente muzicale. Sistemele pot descompune piese muzicale în elemente componente pentru o mai bună înțelegere, pot „asculta” interpretări și pot indica erori de ritm sau de tonalitate.
4. Impactul și eficacitatea agenților IA în procesul educațional. Limite și provocări
Puținele studii empirice existente care privesc impactul agenților IA în educație relevă atât beneficii semnificative, cât și limitări importante.
Un studiu recent realizat la nivelul secundar superior a demonstrat că utilizarea unui agent IA pentru predarea chimiei a condus la rezultate comparabile cu metodele tradiționale în domeniile cunoașterii și aplicării, dar cu diferențe semnificative în domeniul raționamentului, în favoarea grupului experimental care a utilizat IA pentru învățare (Al Ghazali et al., 2024).
În ceea ce privește participarea elevilor, cercetările indică faptul că agenții IA pot crește motivația, pe termen scurt, prin interacțiuni personalizate și feedback imediat. Totuși, menținerea acestui nivel de activism pe termen lung reprezintă o provocare, în special în absența interacțiunii umane directe (Hong, 2023; Al Ghazali et al., 2024).
Aspectul personalizării învățării reprezintă unul dintre cele mai promițătoare beneficii ale agenților IA. Capacitatea acestora de a adapta conținutul și ritmul învățării la nevoile individuale ale elevilor poate contribui semnificativ la îmbunătățirea rezultatelor educaționale. Studiile arată că elevii cu nevoi educaționale speciale pot beneficia în mod deosebit de această personalizare (Iniesto & Bossu, 2023).
Una dintre cele mai semnificative provocări este dezvoltarea competențelor socio-emoționale. Deși agenții IA pot simula empatie și suport emoțional, elevii percep aceste interacțiuni ca fiind artificiale și insuficiente pentru dezvoltarea lor socio-emoțională completă (Rienties et al., 2023).
O altă provocare majoră este legată de acuratețea și fiabilitatea informațiilor generate de agenții IA. Fenomenul „halucinațiilor IA”, în care sistemele generează informații incorecte sau inconsistente, reprezintă o preocupare serioasă în contextul educațional. Cercetările indică necesitatea unei supervizări umane continue pentru a asigura calitatea și corectitudinea conținutului educațional (Lee & Soylu, 2023).
În ceea ce privește evaluarea și feedback-ul, agenții IA prezintă limitări în capacitatea de a evalua răspunsuri complexe care necesită gândire critică și creativitate. Un studiu recent a arătat că, deși pot evalua eficient răspunsuri factuale și aplicații simple, agenții IA întâmpină dificultăți în evaluarea argumentării și a gândirii originale (Halaweh, 2023).
Perspectivele de viitor sugerează o evoluție către modele hibride de educație, în care agenții IA complementarizează și augmentează rolul profesorilor. Cercetările viitoare ar trebui să se concentreze pe:
- dezvoltarea unor modele mai robuste de integrare a agenților IA în procesul educațional;
- îmbunătățirea capacităților de evaluare și feedback pentru capacități cognitive de ordin superior;
- explorarea modalităților de utilizare a agenților IA pentru sprijinirea dezvoltării socio-emoționale;
- investigarea impactului pe termen lung al utilizării agenților IA în educație.
Concluzii
Analiza literaturii de specialitate relevă o unanimitate în a aprecia că, în prezent, agenții IA nu pot înlocui complet rolul complex al profesorilor în procesul educațional. Cu toate acestea, ei reprezintă instrumente valoroase care pot eficientiza semnificativ anumite aspecte ale predării și învățării.
Deși agenții IA demonstrează capacități impresionante în anumite aspecte ale procesului educațional, complexitatea actului pedagogic necesită o abordare nuanțată a integrării acestor tehnologii. Viitorul educației pare să se îndrepte către un model hibrid, în care tehnologia și factorul uman se completează reciproc pentru a optimiza experiența educațională. O abordare optimă implică integrarea acestor tehnologii ca instrumente complementare, care să permită profesorilor să se concentreze pe aspectele calitative și pe cele care necesită interacțiune umană directă.
Meet Captcha, the AI robot teacher at a German school. REUTERS, 20 dec. 2024 (youtube.com/watch?v=ISyVwPbCQUU)
Bibliografie
AgentLayer (20 Mar. 2024). Revolutionizing Collaboration: The Rise of AI Agents in the Workforce. Medium. https://agentlayer.medium.com/revolutionizing-collaboration-the-rise-of-ai-agents-in-the-workforce-430d7e7b73ac
Al Ghazali, S., Zaki, N., Ali L. & Harous, S. (2024). Exploring the potential of ChatGPT as a substitute teacher: A case study. International Journal of Information and Education Technology, 14(2), 271–278. https://10.0.71.2/ijiet.2024.14.2.2048
Bennett, M.T., Perrier, E. (24 dec. 2024). An AI system has reached human level on a test for ‘general intelligence’. Here’s what that means. The Conversation. https://theconversation.com/an-ai-system-has-reached-human-level-on-a-test-for-general-intelligence-heres-what-that-means-246529
Berdik, C. (18 July 2024). AI Can’t Replace Teaching, but It Can Make It Better. Wired. https://www.wired.com/story/what-aspects-of-teaching-should-remain-human/
Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., et al. (2024a). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(1), 4. https://dx.doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z
Bond, M., Oxley, E., & Lymperis, L. (2024b). AI applications in Initial Teacher Education: A systematic mapping review. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.13880129
Chen, Cloris (23 dec. 2024). AI Agents 101: The Future Of Agentic Web And Onchain AI. Forbes. https://www.forbes.com/sites/clorischen/2024/12/23/ai-agents-101-the-future-of-agentic-web-and-onchain-ai/
D’Mello, S.K., & Graesser, A.C. (2023). Intelligent tutoring systems: How computers achieve learning gains that rival human tutors. In P. Shutz and K.R. Muis (Eds), Handbook of Educational Psychology, vol. 4 (pp. 603-629). Washington, D.C.: American Psychological Association. https://www.taylorfrancis.com/chapters/edit/10.4324/9780429433726-31/intelligent-tutoring-systems-sidney-mello-art-graesser
Dziubaniuk, O., Ivanova-Gongne, M. & Nyholm, M. (2023). Learning and teaching sustainable business in the digital era: a connectivism theory approach. Int J Educ Technol High Educ 20, 20. https://doi.org/10.1186/s41239-023-00390-w
Dziubaniuk, O., & Nyholm, M. (2020). Constructivist approach in teaching sustainability and business ethics: A case study. International Journal of Sustainability in Higher Education, 22(1), 177–197. https://doi.org/10.1108/IJSHE-02-2020-0081
ElSayary, A. (2024). An investigation of teachers’ perceptions of using ChatGPT as a supporting tool for teaching and learning in the digital era. Journal of Computer Assisted Learning, 40(3), 931-945. https://doi.org/10.1111/jcal.12926
Fadelli, I. (17 June 2024). A simpler method to teach robots new skills. TechXplore. https://techxplore.com/news/2024-06-simpler-method-robots-skills.html
Feathers, T. (19 dec. 2024). Arizona School’s Curriculum Will Be Taught by AI, No Teachers. Gizmodo. https://gizmodo.com/arizona-schools-curriculum-will-be-taught-by-ai-no-teachers-2000540905
Halaweh, M. (2023). ChatGPT in education: Strategies for responsible implementation. Contemporary Educational Technology, 15(2), 1-11. https://doi.org/10.30935/cedtech/13036
Heikkilla, M. (5 July 2024). What are AI agents?. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2024/07/05/1094711/what-are-ai-agents/amp/
Hong, W.C.H. (2023). The impact of ChatGPT on foreign language teaching and learning: opportunities in education and research. Journal of Educational Technology and Innovation (JETI), 5(1) 2023. https://dx.doi.org/10.61414/jeti.v5i1.103
Iniesto, F., & Bossu, C. (2023). Equity, diversity, and inclusion in open education: A systematic literature review. Distance Education, 44(4), 694–711. https://doi.org/10.1080/01587919.2023.2267472
Istrate, O. (2024). Inovare în educație cu ajutorul inteligenței artificiale. iTeach: Experiențe didactice, nov. 2024. https://iteach.ro/experientedidactice/inovare-in-educatie-cu-ajutorul-inteligentei-artificiale
Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D. et al. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences 103. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274
Koehler, M. J., & Mishra, P. (2008). Introducing TPCK. In AACTE Committee on Innovation& Technology (Eds.). Handbook of technological pedagogical content knowledge foreducators (pp. 3-29). New York, NY: Routledge.
Lee, J. & Soylu, M.Y. (2023). ChatGPT and assessment in higher education. https://c21u.gatech.edu/sites/default/files/publication/2023/03/C21U%20ChatGPT%20White%20Paper_Final.pdf
Macneil, S., Tran, A., Mogil, D., Bernstein, S., Ross, E., & Huang, Z. (2022). Generating diverse code explanations using the gpt-3 large language model. Proceedings of the 2022 [ACM – Conference on International Computing Education Research] v. 2, p. 37-39. https://dx.doi.org/10.1145/3501709.3544280
Ravaglia, R. (26 Dec. 2024). AI Agents Will Shape Every Aspect Of Education In 2025. Forbes. https://www.forbes.com/sites/rayravaglia/2024/12/26/ai-agents-will-shape-every-aspect-of-education-in-2025/
REUTERS (2024). Meet Captcha, the AI robot teacher at a German school. youtube.com/watch?v=ISyVwPbCQUU
REUTERS (2022). Avatar robot goes to school for ill German boy. https://www.reuters.com/technology/avatar-robot-goes-school-ill-german-boy-2022-01-14/
Rienties, B., Divjak, B., Iniesto, F. et al. (2023). Online work-based learning: A systematic literature review. Int Rev Educ 69, 551–570. https://doi.org/10.1007/s11159-023-10008-y
Sheikh, H. (3 July 2024). A Comprehensive Guide to Collaborative AI Agents in Practice. Medium. https://towardsdatascience.com/a-comprehensive-guide-to-collaborative-ai-agents-in-practice-1f4048947d9c
Singh, H. (2024). Multi-Modal and Multi-AI Agent Systems to Revolutionize Education and Training. https://www.instancy.com/multi-modal-and-multi-ai-agent-systems-to-revolutionize-education-and-training/
Zamanian, K. (7 July 2024). Collaborative AI Agents Will Change How We Work. https://www.researchgate.net/publication/381305716
Zawacki-Richter, O., Marín, V.I., Bond, M. et al. (2019). Systematic review of research on artificial intelligence applications in higher education – where are the educators?. Int J Educ Technol High Educ 16, 39. https://doi.org/10.1186/s41239-019-0171-0
Wilichowski, T., & Cono, C. (2023). How to use CHATGPT to support teachers: The good, the bad, and the ugly. World Bank Blogs. https://blogs.worldbank.org/education/how-use-chatgpt-support-teachers-good-bad-and-ugly
* * *
În procesul de elaborare a textului au fost consultați asistenți digitali cu IA (Sharly, Claude, ResearchRabbit, Elicit) pentru găsirea surselor suplimentare de informare, pentru completări, pentru îmbunătățirea coerenței, clarității și acurateței. Toate sugestiile IA au fost evaluate și selectate de autor, căruia îi aparțin în întregime ideile și contribuția intelectuală din acest text.
* * *
Acest articol reproduce textul publicat în revista „iTeach: Experiențe didactice”, ediția noiembrie 2024: https://iteach.ro/experientedidactice/profesori-si-roboti-cum-si-cat-ajuta-agentii-cu-inteligenta-artificiala
