AI VET

Projekty UE

AI VET

Escola współtworzy europejski projekt AI VET, który uczy szkoły zawodowe korzystania ze sztucznej inteligencji. Jesteśmy jednym z siedmiu partnerów projektu AI VET (Artificial Intelligence for Vocational Education and Training), realizowanego w programie Erasmus+ w akcji Partnerstwa współpracy w sektorze kształcenia i szkolenia zawodowego, nr 2024-1-PL01-KA220-VET-000253747. Konsorcjum tworzą szkoły zawodowe, organizacje pozarządowe, małe i średnie firmy oraz specjaliści od e-learningu z Polski, Włoch, Hiszpanii i Belgii.

Założenie projektu

Nauczyciel kształcenia zawodowego nie musi być ekspertem od sztucznej inteligencji, żeby przygotować uczniów do pracy w świecie, w którym ta technologia jest już obecna. Potrzebuje narzędzi opisanych zrozumiałym językiem i osadzonych w jego codziennej pracy. Szkoły zawodowe w całej Europie mierzą się z tym samym problemem: kwalifikacje i programy nie nadążają za wymaganiami rynku pracy, a kadra szuka wsparcia nie tyle w wyjaśnieniu, czym jest AI, ile w pokazaniu, jak używać jej praktycznie, etycznie i bez poczucia ryzyka.
Prace zaczęły się od transnarodowego badania potrzeb instytucji kształcenia zawodowego w czterech krajach, które pokazało bariery cyfryzacji i luki kompetencyjne. Dopiero na tej podstawie powstały materiały.

Co jest dostępne

Wszystkie rezultaty zebrano na platformie http://www.aivet-training.eu/. Są bezpłatne, dostępne bez rejestracji w czterech językach (polskim, angielskim, hiszpańskim i włoskim) i opublikowane na licencji otwartych zasobów edukacyjnych, więc można je pobierać, dostosowywać i wykorzystywać we własnych zajęciach, podając źródło.

Na platformę składa się repozytorium 50 narzędzi AI podzielonych na cztery kategorie (tworzenie i przetwarzanie treści, wsparcie w nauce i szkoleniach, analiza danych i rozwiązywanie problemów, symulacje i technologie immersyjne), wyniki mapowania potrzeb, słownik pojęć oraz siedem modułów szkoleniowych:
1. Podstawowe koncepcje sztucznej inteligencji dla nauczycieli kształcenia zawodowego (FDSM).
2. Wykorzystanie narzędzi AI w połączony sposób dla efektywnych lekcji (IAL).
3. Wykorzystywanie danych do poprawy nauczania (ADN).
4. Tworzenie spersonalizowanej nauki za pomocą sztucznej inteligencji (Escola).
5. Ułatwianie pracy za pomocą narzędzi AI (ITSFA).
6. Odnowione podejście oparte na sztucznej inteligencji do analizy i inteligencji umiejętności (IHF).
7. Wprowadzanie innowacji do kształcenia i szkolenia zawodowego za pomocą sztucznej inteligencji (IDP).

Każdy moduł ma opisane efekty uczenia się, studia przypadków i odniesienia do ram DigComp 2.2 oraz EntreComp. Materiały można przejść online albo pobrać jako prezentację i dokument, a na końcu sprawdzić się w teście.

Wkład Escoli

Przygotowaliśmy moduł „Tworzenie spersonalizowanej nauki za pomocą sztucznej inteligencji”, dostępny pod adresem: https://www.aivet-training.eu/details_pl.php?id=103. Prowadzi on nauczyciela od podstaw personalizacji, przez anatomię ścieżki uczenia się adaptacyjnego i ocenianie wspierane przez AI, po pięcioetapowy plan wdrożenia narzędzia w szkole, wraz z etyką, prywatnością danych i najczęstszymi barierami. Osobna część dotyczy tego, co napędza personalizację, czyli danych zbieranych o postępach ucznia, oraz specjalistycznych narzędzi AI dla różnych branż kształcenia zawodowego.Opisaliśmy też polskie przykłady personalizacji nauczania, wśród nich InstaLing, Codility, ChatHeroes Academy oraz BASIĘ od MindEasy.

Dla kogo

Materiały są skierowane do nauczycieli i trenerów kształcenia zawodowego, instytucji szkoleniowych i placówek edukacji dorosłych, osób projektujących programy nauczania, a także decydentów odpowiedzialnych za edukację i rozwój kadr. Korzystać z nich mogą również uczniowie i osoby przekwalifikowujące się.

Co dalej

Szkolenie przechodzi walidację z udziałem 120 przedstawicieli sektora kształcenia zawodowego. Na podstawie ich opinii powstaną wytyczne dotyczące wdrażania AI w szkoleniach, a materiały pozostaną dostępne na platformie także po zakończeniu projektu.
Dla Escoli udział w AI VET to praca nad zastosowaniami sztucznej inteligencji w edukacji razem z instytucjami kształcenia zawodowego z czterech krajów i sprawdzanie w praktyce, które rozwiązania rzeczywiście pomagają nauczycielom.
Wsparcie Komisji Europejskiej przy tworzeniu tej publikacji nie stanowi poparcia dla treści, które odzwierciedlają jedynie poglądy autorów, a Komisja nie może być pociągana do odpowiedzialności za jakiekolwiek wykorzystanie zawartych w niej informacji.

Wsparcie Komisji Europejskiej przy tworzeniu tej publikacji nie stanowi poparcia dla treści, które odzwierciedlają jedynie poglądy autorów, a Komisja nie może być pociągana do odpowiedzialności za jakiekolwiek wykorzystanie zawartych w niej informacji.

Rekomender 2.0

Escola S.A. realizuje projekt dofinansowany z Funduszy Europejskich pt. Opracowanie systemu pn. "Rekomender 2.0" wykorzystującego sztuczną inteligencję, w celu poprawy jakości i skuteczności nauczania online.
‍

Projekt realizujemy, aby wzmocnić potencjał dydaktyczny i innowacyjność w obszarze nauczania online poprzez opracowanie zaawansowanego systemu opartego na sztucznej inteligencji (AI). Naszym głównym celem jest podniesienie jakości i efektywności edukacji synchronicznej dzięki zastosowaniu analizy atencji i emocji uczestników w czasie rzeczywistym. Projekt pozwoli na wprowadzenie nowych standardów w procesach nauczania, takich jak lepsze dostosowanie treści zajęć do aktualnych potrzeb uczestników, poprawę ich zaangażowania oraz stworzenie bardziej przyjaznego i interaktywnego środowiska edukacyjnego.

W projekcie planujemy (zaplanowane zadania w projekcie):

Opracowanie formatu danych treningowych dla modeli, środowiska do ich zbierania oraz znakowanie danych.
Wytrenowanie modelu rozpoznającego atencję.
Wytrenowanie modelu rozpoznającego emocje (np. złość, smutek, radość, obawę, zaskoczenie, zniesmaczenie, neutralność).
Badanie wzorców atencji i emocji podczas zajęć dydaktycznych - wytworzenie modelu, który na podstawie zmieniającego się w czasie strumienia atencji i emocji będzie prognozował wyniki przeprowadzonej po zajęciach ankiety.
Implementacja modeli rozpoznających emocje i atencję z systemem LMS.
Opracowanie i rozwój prototypu systemu.
Zakup środków trwałych - zestawy komputerowe.
Wprowadzenie na rynek produktu: system Rekomender 2.0.

Z projektu korzystać będą (grupy docelowe):

Dydaktycy i szkoleniowcy, którzy dzięki systemowi otrzymają dane w czasie rzeczywistym na temat nastrojów i uwagi uczestników, co pozwoli na bardziej efektywne prowadzenie zajęć.
Uczestnicy szkoleń i kursów, którzy zyskają bardziej dostosowane i angażujące treści, a także przyjazne środowisko nauki sprzyjające redukcji stresu.
Managerowie, dyrektorzy i właściciele firm szkoleniowych, którzy będą mogli analizować dane dotyczące jakości prowadzonych szkoleń i optymalizować ich formę.
Instytucje edukacyjne, które dzięki wdrożeniu nowoczesnego systemu zwiększą konkurencyjność swoich programów edukacyjnych.

Efekt realizacji projektu

Będzie to stworzenie innowacyjnego systemu edukacyjnego opartego na sztucznej inteligencji, który zrewolucjonizuje sposób prowadzenia zajęć online poprzez zastosowanie analizy emocji i atencji uczestników w czasie rzeczywistym. System ten przyczyni się do:

Poprawy jakości nauczania - umożliwi dydaktykom bieżące monitorowanie zaangażowania, nastroju i uwagi uczestników zajęć na podstawie analizy twarzy. Pozwoli na lepsze dostosowanie formy i treści zajęć do aktualnych potrzeb uczestników, co przełoży się na większą efektywność przekazywania wiedzy.
Usprawnienia procesów dydaktycznych - dzięki zastosowaniu zaawansowanego modelu uczenia maszynowego system dostarczy dydaktykom informacji zwrotnych w czasie rzeczywistym, pozwalając na dynamiczne dostosowywanie przebiegu zajęć. Ułatwi prowadzącym planowanie odpowiedniej ilości przerw oraz dobór metod nauczania, co wpłynie na poprawę komfortu uczestników oraz skuteczność sesji edukacyjnych.
Rozwoju interaktywności zajęć online - system zwiększy poziom interakcji między prowadzącym a uczestnikami poprzez umożliwienie szybkiego reagowania na sygnały emocjonalne, takie jak zainteresowanie, skupienie czy rozproszenie. Uczestnicy zajęć zyskają bardziej spersonalizowane podejście do procesu nauczania.
Wdrożenia innowacji w edukacji online - integracja technologii rozpoznawania emocji i uwagi z procesem nauczania online stanowi przełom w podejściu do edukacji zdalnej. Projekt wykracza poza tradycyjne paradygmaty edukacyjne, wprowadzając nowe standardy personalizacji nauki i zrozumienia potrzeb uczestników.
Możliwości dalszego rozwoju i zastosowania technologii - zastosowanie technologii AI w analizie emocji i uwagi może znaleźć zastosowanie w innych dziedzinach, takich jak szkolenia biznesowe, wydarzenia online czy terapia zdalna. Opracowana innowacja ma potencjał wdrożenia na szerszą skalę, stając się fundamentem przyszłych rozwiązań edukacyjnych i technologicznych.

Wartość projektu: 5 430 710,55 PLN
Wysokość wkładu Funduszy Europejskich: 3 180 825,80 PLN