Generative Artificial Intelligence in Learning Analytics: Contextualising Opportunities and Challenges through the Learning Analytics Cycle

บทสรุปของบทความวิจัย : Generative Artificial Intelligence in Learning Analytics: Contextualising Opportunities and Challenges through the Learning Analytics Cycle

บทความวิจัยนี้นำเสนอถึงโอกาสและความท้าทายของ ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (GenAI) โดยเฉพาะอย่างยิ่งแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น ChatGPT และแบบจำลองการแพร่กระจายเช่น Midjourney ที่มีต่อวงจรการวิเคราะห์การเรียนรู้ (LA)

กระบวนการวิจัย:

• บทความเริ่มต้นด้วยการให้ภาพรวมของเทคโนโลยี GenAI ในปัจจุบัน

• จากนั้นนำเสนอถึงโอกาสและความท้าทายของ GenAI ที่มีต่อ LA ในแต่ละขั้นตอนของวงจร LA ของ Clow

• สุดท้าย บทความได้สรุปถึงหกประเด็นสำคัญสำหรับการวิจัยในอนาคต

สิ่งที่ค้นพบ:

บทความนี้ชี้ให้เห็นว่า GenAI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลง LA โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านต่อไปนี้:

• การวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: เช่น บันทึกข้อความ เสียง วิดีโอ

• การสร้างข้อมูลจำลองของผู้เรียน: สำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง LA

• การสร้างการโต้ตอบกับผู้เรียนแบบหลายรูปแบบ: เช่น ภาพ เสียง วิดีโอ

• การพัฒนาการวิเคราะห์แบบโต้ตอบและอธิบายได้: ทำให้ LA dashboard มีประสิทธิภาพมากขึ้น

• การส่งเสริมการปรับแต่งและการแทรกแซงแบบปรับตัว: ตอบสนองความต้องการของผู้เรียนแต่ละคนได้ดียิ่งขึ้น

อย่างไรก็ตาม บทความนี้ได้เน้นย้ำถึงความท้าทายที่สำคัญที่เกี่ยวข้องกับ GenAI ใน LA เช่น:

• การระบุตัวผู้เรียน: เส้นแบ่งระหว่างผู้เรียนกับเครื่องมือ GenAI เช่น ChatGPT เริ่มเลือนลาง

• การมีความลำเอียง: แบบจำลอง GenAI อาจมีความลำเอียง ซึ่งอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ของ LA

• ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: การใช้ GenAI ใน LA ทำให้เกิดคำถามด้านจริยธรรมเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

• ความเท่าเทียมทางการศึกษา: การเข้าถึง GenAI ที่ไม่เท่าเทียมกัน อาจขยายช่องว่างทางดิจิทัลในวงการศึกษา

สรุป: บทความนี้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับศักยภาพและความท้าทายของ GenAI ใน LA เป็นการปูทางสำหรับการวิจัยและการปฏิบัติในอนาคต

Summary of the Research Article in English: Generative Artificial Intelligence in Learning Analytics: Contextualising Opportunities and Challenges through the Learning Analytics Cycle

This research article presents the opportunities and challenges of Generative Artificial Intelligence (GenAI), particularly large language models (LLMs) like ChatGPT and diffusion models like Midjourney, for the field of Learning Analytics (LA).

Research Process:

• The article begins with an overview of the current GenAI landscape.

• It then contextualizes the opportunities and challenges of GenAI within each step of Clow’s LA cycle.

• Finally, it summarizes six key endeavors for future research.

Findings:

The article highlights that GenAI has the potential to transform LA, particularly in the following areas:

• Analyzing unstructured data: Such as text, audio, and video recordings.

• Generating synthetic learner data: For training LA models.

• Creating multimodal learner interactions: Incorporating visuals, audio, and video.

• Developing interactive and explanatory analytics: Making LA dashboards more effective.

• Facilitating personalization and adaptive interventions: Tailoring to individual learner needs.

However, the article also emphasizes significant challenges associated with GenAI in LA, including:

• Learner identification: The blurring lines between learners and GenAI tools like ChatGPT.

• Bias: Potential biases within GenAI models, which can influence LA outcomes.

• Data privacy: Ethical considerations regarding data privacy when using GenAI in LA.

• Educational equity: Unequal access to GenAI could exacerbate the digital divide in education.

Conclusion: This article provides a comprehensive overview of the potential and challenges of GenAI in LA, paving the way for future research and practice.

ที่มา : Generative Artificial Intelligence in Learning Analytics: Contextualising Opportunities and Challenges through the Learning Analytics Cycle