Как вы уже могли заметить, сильная сторона GPT — это широкая эрудиция, экспертность, а также способность к сворачиванию и структурированию смыслов.
Всё это может помочь нам, когда мы создаем образовательную программу или придумываем, как провести результативное занятие.
Разработку образовательной программы можно разбить на три шага:
- формулирование образовательных результатов и целей;
- конструирование образовательного опыта студентов;
- формирование систем оценивания, рефлексии и обратной связи.
Разберём их подробнее.
Цели и результаты
Если вкратце — тут нам нужно определить, что наши студенты будут уметь после завершения программы или образовательного события.
Здесь GPT может собрать перечень компетенций по той или иной профессиональной (и не только) деятельности. То есть её ответ будет заготовкой, от которой вы сможете оттолкнуться.
Пример. Совместное проектирование образовательных результатов
Запрос для сбора:
Ответь как преподаватель университета. Какими компетенциями должен владеть разработчик на Python на уровне junior?
Ещё один вариант совместной работы с GPT на этом этапе — работа с таксономиями.
Таксономии — это специально спроектированные справочники учебных действий и глаголов, которые можно использовать для формулировки результата.
Преподаватели часто в своей практике используют их при сборке результатов. Это позволяет не только быстро находить подходящие формулировки, но и фиксировать уровень и типы умений, которые мы развиваем.
Пример. Использование таксономий при проектировании образовательных результатов
Запрос:
Ответь с позиции опытного преподавателя университета.
Сформулируй образовательный результат на шестом уровне таксономии Блума по теме «Работа с файлами: чтение и запись файлов, различные форматы (txt, csv, json), обработка ошибок при работе с файлами». Используй пример.
Пример:
Тема: Python. Структуры данных: списки, кортежи, множества, словари, методы работы с данными структурами.
Уровень таксономии Блума 4. Анализ.
Образовательный результат: анализировать плюсы и минусы использования списков при решении конкретных задач.
Большие языковые модели хорошо знакомы с учебными таксономиями, например таксономией Бенджамина Блума, как одной из самых распространённых. В промте мы можем попросить модель сформулировать (или переформулировать) наши образовательные результаты под конкретный уровень таксономии.
Образовательный опыт
Образовательный опыт — то, как именно студент будет получать знания. Проектирование и настройка такого будущего опыта включают несколько важных моментов:
- Какие образовательные технологии и форматы будем использовать?
- Какой контент подготовим для достижения результатов?
- Как структурируем и спланируем образовательное движение студентов?
Здесь GPT может помочь со многими задачами, но особенно будет полезна для структурирования и организации программы или события. Имея необходимые вводные, модель может составить план курса или сценарий занятия.
Ключевым фактором качества сборки будет исходное знание и контексты, которые мы предоставим. Тут стоит использовать стратегию «Актуализация знаний» в варианте, когда мы сами предоставляем часть таких знаний. Наиболее ценными для GPT могут оказаться:
Знания о курсе или событии:
- образовательные результаты;
- указание тематики, тематической области;
- контент или ссылки на контент.
Знания о студенте:
- описание нашего студента (опыт, возраст, интересы);
- необходимые пререквизиты (что надо знать заранее).
Знания о том, как мы видим курс или событие:
- предпочитаемые образовательные технологии;
- параметры курса или события (длительность).
Пример. Совместное проектирование образовательного опыта
Запрос:
Ответь с позиции опытного преподавателя университета. Ты составляешь сценарий вводного занятия по C++ для студентов первого курса без опыта.
Длительность занятия — 2 часа.
В результате занятия студенты должны уметь определять уместность использования C++ для конкретной задачи, указывая плюсы и минусы данного языка программирования.
Сконструируй сценарий образовательного события согласно примеру, приведённому ниже.
Как и на предыдущем шаге, мы можем привлекать различные рамки и модели, которыми пользуются педагоги. Например — цикл Колба, популярной четырёхшаговой схемы, при создании сценария события.
Цикл Колба говорит нам, что освоение всякого умения начинается с вовлечения опыта студента и только потом с представления теоретических моделей, концептов.
Мы можем просить языковую модель сконструировать конкретные части занятия по разным этапам. Например, придумать вопросы для осмысления опыта студентов по конкретной теме.
Оценки и обратная связь
Когда мы создаём программы или даже отдельные тренинги и воркшопы, нам важно зафиксировать движение студентов и их результаты. То есть оценить, удалось ли им сформировать запланированные компетенции, овладеть конкретными умениями.
Кроме этого, чрезвычайно важно, чтобы мы могли собрать отклики, ощущения, идеи — всю обратную связь о том опыте, что прожили студенты.
Заметную часть работы при проектировании этого шага нам предстоит делать самим, но GPT может помочь:
- соотнести результаты и форматы оценивания;
- сформировать картотеки заданий и учебных задач (это функция на стыке с генерацией контента);
- создать опросники для сбора обратной связи.
Аналогично первому и второму шагу мы можем просить нашу модель помочь, используя уже существующие рамки. Например, при рефлексии — рамку Гиббса:
Пример. Совместное проектирование систем оценивания, рефлексии и обратной связи
Сформулируй 3 вопроса для проведения рефлексии образовательного события.
Создай N вопросов для организации рефлексии занятия со студентами первого курса по GO, используя рамку Гиббса.
И вот ещё несколько идей, где вы можете применить GPT при разработке образовательной программы:
- подбор дополнительных материалов для изучения (статей, видео, книг);
- написание брифа или создание расширенного описания (можно сделать в различных стилях и форматах подачи);
- суммаризация и подготовка аннотаций по отдельным темам для включения в структуру учебного плана;
- генерация названий (программы, разделов, тем и так далее).
Вот и всё — составление сценариев с помощью GPT мы обсудили.
А в следующем параграфе поговорим о том, как создавать образовательный контент вместе с GPT.