SLO

Search the repository

A- | A+ | Print

Query:	search in
	search in
	search in
	search in
Work type:	* old and bologna study programme
Language:
Search in:
Options:	Show only hits with full text
	Reset

1 - 2 / 2

Socialno in čustveno učenje ter generativna umetna inteligenca v visokošolskem izobraževanju
Alenka Lipovec, Katja Košir, Tina Vršnik Perše, Andreja Kozmus, Marta Licardo, 2025, independent scientific component part or a chapter in a monograph

Abstract: Namen poglavja je opisati povezave med socialnim in čustvenim učenjem ter generativno umetno inteligenco v visokem šolstvu, s poudarkom na možno stih, ki se ob tem ponujajo za izboljšanje pedagoških praks. Socialno in ču stveno učenje vključuje samozaznavanje, samoregulacijo, socialno zavedanje, odnosne spretnosti in odgovorno sprejemanje odločitev v izobraževalnih kon tekstih. Generativna umetna inteligenca ponuja priložnosti za personalizirano poučevanje, vendar so pri uporabi zaradi etičnih izzivov in tveganj, povezanih z zasebnostjo in s pristranskostjo, potrebni posebna znanja in previdnost. V pri spevku predstavljamo pregled spoznanj o uporabi umetne inteligence za iz boljšanje socialnih in čustvenih kompetenc. V okviru razvijajoče se socialne ge nerativne umetne inteligence predstavimo možnosti uporabe klepetalnikov, inteligentnih sistemov za poučevanje pa tudi socialnih robotov, ki omogočajo personalizacijo, socialno podporo ter simulacijo socialnih veščin. Poudarimo potrebo po celoviti strategiji in sodelovanju učiteljev, razvijalcev tehnologij ter oblikovalcev politik za ustvarjanje varnega in učinkovitega učnega okolja, ki spodbuja kritično razmišljanje in odgovorno uporabo UI v izobraževanju.
Keywords: socialno in čustveno učenje, socialna generativna umetna inteligenca, visoko šolstvo, personalizirano učenje
Published in RUP: 23.12.2025; Views: 430; Downloads: 5
Full text (168,63 KB)

Učinkovitost generativne umetne inteligence za personalizirano učenje matematike
Alenka Lipovec, Barbara Arcet, 2025, independent scientific component part or a chapter in a monograph

Abstract: Generativna umetna inteligenca (GUI) postaja nepogrešljivo orodje v izobraževanju tudi pri pouku matematike, saj omogoča prilagoditev nalog znanju posameznih učencev, s čimer spodbuja personalizirano učenje in izboljšuje učne dosežke. Med dodatnimi zaznanimi prednostmi so izboljšanje besedišča, povečanje radovednosti, okrepljene sposobnosti povezovanja, izboljšana sposobnost reformulacije vprašanj ter poglobljeno kritično vrednotenje odgovorov. Kljub temu naloge, ki jih ustvarja umetna inteligenca, pogosto ne odražajo kulturnih ali osebnih značilnosti učencev, kar lahko omejuje njihovo avtentičnost. Raziskave kažejo, da je GUI še posebej koristna za učence z nižjim predznanjem, saj jim omogoča hitrejše napredovanje, pri čemer je njena največja vrednost dosežena ob aktivni podpori učiteljev, ki usmerjajo delo in vrednotijo rezultate – pristop, znan kot hibridno tutorstvo. V šolskem okolju lahko GUI deluje v različnih vlogah – kot učenec, učitelj, mentor ali sošolec. Ključno za njeno uspešno uporabo je skrbno oblikovanje pozivov, ki naj bodo jasni, specifični, kontekstualizirani in prilagodljivi. Med učinkovitimi strategijami so »veriga misli«, ki spodbuja postopno in poglobljeno reševanje problemov, »negativni pozivi« za preprečevanje napak ter »metapozivi«, ki učence usmerjajo k refleksiji in h kritičnemu razmišljanju. Čeprav se članek osredotoča na uporabo pri pouku matematike, so njegove ugotovitve prenosljive na druge predmete ter širši izobraževalni proces.
Keywords: generativna umetna inteligenca (GUI), poučevanje matematike, oblikovanje pozivov, personalizirano učenje, učenje matematike
Published in RUP: 23.12.2025; Views: 517; Downloads: 2
Full text (160,03 KB)

Search done in 0 sec.