Η ανθρώπινη φύση μας ωθεί συνεχώς να κοιτάζουμε μπροστά, να προβλέπουμε το μέλλον, να προετοιμαζόμαστε καλύτερα στις αλλαγές, να αναγνωρίζουμε ευκαιρίες, να αποφεύγουμε κινδύνους, να σχεδιάζουμε μακροπρόθεσμους στόχους και στρατηγικές, να σκεφτόμαστε δημιουργικά, να αναπτύσσουμε νέες ιδέες και τεχνολογίες, να λαμβάνουμε αποφάσεις σχετικές με επενδύσεις, τόσο σε προσωπικό όσο και σε επιχειρηματικό επίπεδο και να διαμορφώνουμε πολιτικές που θα αντιμετωπίσουν αποτελεσματικότερα τις προκλήσεις του μέλλοντος. Όμως, πόσο εύκολα είναι όλα τούτα σε μια εποχή ραγδαίων αλλαγών, όπου η τεχνολογία, η κοινωνία και η οικονομία μεταμορφώνονται με πρωτόγνωρο ρυθμό;

Η πληροφορία αποτελεί τον ακρογωνιαίο λίθο της πρόβλεψης. Όσο περισσότερα δεδομένα έχουμε στη διάθεσή μας, τόσο πιο ακριβείς μπορούν να είναι οι προβλέψεις μας. Η πληροφορία, υπό τη μορφή δεδομένων, αποτελεί το "καύσιμο" που τροφοδοτεί τους αλγόριθμους πρόβλεψης. Όσο μεγαλύτερη και ποικιλόμορφη είναι η βάση δεδομένων, τόσο πιο ακριβείς και αξιόπιστες μπορούν να είναι οι προβλέψεις. Η ποιότητα των δεδομένων είναι εξίσου σημαντική με την ποσότητά τους. Αν τα δεδομένα είναι ελλιπή, ανεπαρκή ή περιέχουν σφάλματα, οι προβλέψεις θα είναι αναπόφευκτα ανακριβείς.

Η σχέση μεταξύ πληροφορίας και πρόβλεψης είναι τόσο παλιά όσο και η ίδια η ανθρώπινη συνείδηση. Από τις πρώτες κοινωνίες, οι άνθρωποι συγκέντρωναν πληροφορίες για το περιβάλλον τους - για τις εποχές, τα ζώα, τα φυτά - προκειμένου να προβλέψουν πότε να σπείρουν, πότε να κυνηγήσουν και πότε να καταφύγουν σε ασφαλέστερα μέρη. Αυτή η βαθιά ριζωμένη ανάγκη για πρόβλεψη είναι αυτό που μας ώθησε να αναπτύξουμε γλώσσες, να δημιουργήσουμε ιστορίες και να καταγράψουμε πληροφορίες με διάφορους τρόπους.

Η ανάγκη να προβλέψουμε το μέλλον είναι εγγενής στην ανθρώπινη φύση. Από τις απαρχές της ιστορίας μας, οι άνθρωποι συγκέντρωναν πληροφορίες για τον κόσμο γύρω τους, τις επεξεργάζονταν και τις χρησιμοποιούσαν για να προβλέψουν μελλοντικά γεγονότα. Αυτή η διαδικασία, αν και ασυνείδητη στις αρχές, αποτελεί τη βάση των σύγχρονων επιστημονικών μεθόδων πρόβλεψης. Οι πρώτες προσπάθειες να καταγραφούν και να ερμηνευθούν πληροφορίες βρίσκονται στα σπήλαια. Οι προϊστορικοί άνθρωποι ζωγράφιζαν ζώα, φυτά και αστρονομικά φαινόμενα, δημιουργώντας έτσι τα πρώτα "μοντέλα" του κόσμου τους. Αυτά τα μοντέλα τους βοηθούσαν να κατανοήσουν τους κύκλους της φύσης και να προβλέψουν πότε θα υπήρχε άφθονη τροφή. Οι αρχαίοι πολιτισμοί παρατηρούσαν τον ουρανό και χαρτογραφούσαν την κίνηση των άστρων και των πλανητών. Τέτοιου είδους παρατηρήσεις τους επέτρεψαν να δημιουργήσουν ημερολόγια και να προβλέψουν εποχιακές αλλαγές, εκλείψεις και άλλα ουράνια φαινόμενα. Οι αγρότες ανέπτυξαν εμπειρικούς κανόνες για τη σπορά, τη συγκομιδή και την κτηνοτροφία, βασισμένοι στις παρατηρήσεις τους για τον καιρό, το έδαφος και τις συμπεριφορές των ζώων.

Με το πέρασμα των αιώνων και την ωρίμανση της σκέψης τα Μοντέλα εξελίχθηκαν. Οι αρχαίοι Έλληνες και οι Βαβυλώνιοι χρησιμοποίησαν ως βάση τα Μαθηματικά και ανέπτυξαν περίπλοκα μαθηματικά συστήματα που τους επέτρεψαν να προβλέψουν αστρονομικά φαινόμενα και αντίστοιχες οικονομικές τάσεις των κοινωνιών τους. Με την επιστημονική επανάσταση, η χρήση μαθηματικών μοντέλων για την περιγραφή φυσικών φαινομένων έγινε πιο συστηματική. Νόμοι όπως ο νόμος της βαρύτητας του Νεύτωνα και οι νόμοι της κίνησης του Κέπλερ επέτρεψαν στους επιστήμονες να προβλέψουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τον φυσικό κόσμο. Η ανάπτυξη της στατιστικής και της θεωρίας των πιθανοτήτων τον 19^ο αιώνα, επέτρεψε στους επιστήμονες να αναλύσουν μεγάλα σύνολα δεδομένων και να κάνουν προβλέψεις για κοινωνικά και οικονομικά φαινόμενα. Σήμερα, τα μαθηματικά μοντέλα χρησιμοποιούνται σε ένα ευρύ φάσμα πεδίων, από την οικονομία και τη χρηματοοικονομική μέχρι την κλιματική μοντελοποίηση και την Τεχνητή Νοημοσύνη (Artificial Intelligence) (ΑΙ). Αυτά τα μοντέλα είναι πολύ πιο περίπλοκα από τα πρώτα μοντέλα που αναπτύχθηκαν από τους προγόνους μας, αλλά βασίζονται στις ίδιες βασικές αρχές: τη συλλογή δεδομένων, την ανάπτυξη μαθηματικών σχέσεων και τη χρήση αυτών των σχέσεων για να προβλέψουμε μελλοντικές καταστάσεις.

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) και τα μαθηματικά μοντέλα αποτελούν έναν αχώριστο συνδυασμό που οδηγεί σε πρωτοποριακές ανακαλύψεις και εφαρμογές σε πολλούς τομείς. Τα μαθηματικά μοντέλα παρέχουν τη θεωρητική βάση για τους αλγόριθμους της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΑΙ). Από την Γραμμική Άλγεβρα και τη Μαθηματική Ανάλυση μέχρι τη Στατιστική και τη Θεωρία Πιθανοτήτων, τα μαθηματικά καθίστανται απαραίτητα για την ανάπτυξη και την κατανόηση των αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης (Machine learning) . Τα μαθηματικά μοντέλα χρησιμοποιούνται για να εκπαιδεύσουν τα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΑΙ). Για παράδειγμα, τα νευρωνικά δίκτυα, που αποτελούν τη βάση της Βαθιάς Μάθησης (Deep learning), είναι στην ουσία μαθηματικές συναρτήσεις που βελτιστοποιούνται μέσω της εκπαίδευσης σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Ακόμα, τα μαθηματικά μοντέλα επιτρέπουν στα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΑΙ) να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τα δεδομένα που έχουν επεξεργαστεί. Για παράδειγμα, τα συστήματα αναγνώρισης εικόνων χρησιμοποιούν μαθηματικά μοντέλα για να ταξινομήσουν τις εικόνες σε διάφορες κατηγορίες.

Κατ’ αυτόν τον τρόπο Τεχνητή Νοημοσύνη και Πληροφορία διαμορφώνουν μια Νέα Παράμετρο στη Ζωή μας και εισβάλουν δυναμικά στην καθημερινότητά μας, μεταμορφώνοντας τον τρόπο που ζούμε, εργαζόμαστε και αλληλεπιδρούμε με τον κόσμο.

Όλες οι αποφάσεις μας, από τις πιο απλές έως τις πιο σύνθετες, βασίζονται στις πληροφορίες που έχουμε στη διάθεσή μας και η ΑΙ παίζει έναν καθοριστικό ρόλο στη διαχείριση αυτής της πληροφορίας με τρόπους που ήταν αδιανόητοι μέχρι πρόσφατα.

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΑΙ) δεν είναι πλέον μια έννοια του μέλλοντος, αλλά μια πραγματικότητα που διαμορφώνει τον τρόπο που ζούμε και εργαζόμαστε. Ένας από τους τομείς που επηρεάζεται βαθιά από την ΑΙ είναι η Εκπαίδευση. Πώς η ΑΙ εισέρχεται στην εκπαίδευση; Πώς αλλάζει η εκπαίδευση με την ΑΙ ; Ποιες είναι οι προκλήσεις; Πως αντιλαμβανόμαστε τελικά τη δυναμική της εξέλιξης για το μέλλον της εκπαίδευσης στον 21^ο αιώνα;

Ζούμε σε μια εποχή ραγδαίων αλλαγών, όπου η γνώση εξελίσσεται με ταχύτατους ρυθμούς. Η εκπαίδευση, ως πυλώνας της κοινωνίας, καλείται να προσαρμοστεί σε αυτό το νέο περιβάλλον. Η τεχνολογία, και ειδικότερα η τεχνητή νοημοσύνη, προσφέρουν εργαλεία που μπορούν να μεταμορφώσουν τον τρόπο που μαθαίνουμε. Ωστόσο, η μετάβαση από το παραδοσιακό μοντέλο σε ένα νέο, που θα αξιοποιεί πλήρως τις δυνατότητες της ΑΙ, απαιτεί προσεκτικό σχεδιασμό και εφαρμογή. Πως θα μπορούσαμε στο πλαίσιο που διαμορφώνει ο ερχομός της τεχνητής νοημοσύνης να περιγράψουμε ένα νέο εκπαιδευτικό μοντέλο;

Η τεχνητή νοημοσύνη ως μέσον, διαμορφώνει ένα νέο μαθησιακό πλαίσιο αναφοράς το οποίο βασίζεται σε πέντε βασικές αρχές:

1. Στην Εξατομίκευση, που σημαίνει ότι κάθε μαθητής είναι μοναδικός και έχει διαφορετικές ανάγκες και ταλέντα. Η τεχνολογία επιτρέπει τη δημιουργία εξατομικευμένων προγραμμάτων σπουδών, που προσαρμόζονται στον ρυθμό και το στυλ μάθησης του κάθε μαθητή.

2. Στην Διαδραστικότητα, που σημαίνει ότι η μάθηση δεν είναι παθητική διαδικασία. Η τεχνολογία προσφέρει εργαλεία που κάνουν τη μάθηση πιο ελκυστική, πιο διασκεδαστική και αποτελεσματική, όπως είναι η εικονική και η επαυξημένη πραγματικότητα, τα διαδραστικά παιχνίδια και οι προσομοιώσεις.

3. Στη Συνεργασία, η οποία είναι απαραίτητη για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων και την ανάπτυξη καινοτόμων ιδεών. Η τεχνολογία διευκολύνει τη συνεργασία μεταξύ των μαθητών, ανεξαρτήτως γεωγραφικής θέσης.

4. Στην Διά βίου μάθηση, η οποία δεν περιορίζει τη μάθηση μόνο στα σχολικά χρόνια φοίτησης. Η τεχνολογία παρέχει πρόσβαση σε εκπαιδευτικό υλικό και προγράμματα σε όλη τη διάρκεια της ζωής, επιτρέποντας στους ανθρώπους να εξελίσσονται συνεχώς.

5. Στην Ανάπτυξη κριτικής σκέψης, δηλαδή στην ανάπτυξη της ικανότητας των μαθητών να συλλέγουν, να επεξεργάζονται και να αξιολογούν κριτικά πληροφορίες, να λύνουν προβλήματα και να παίρνουν αποφάσεις. Η τεχνολογία σήμερα βοηθά ιδιαίτερα προς αυτή την κατεύθυνση.

Πώς μπορούμε όμως να υλοποιήσουμε αυτό το νέο μοντέλο; Ο σχεδιασμός και η υλοποίηση ενός τέτοιου εκπαιδευτικού μοντέλου απαιτεί: κατάρτιση των εκπαιδευτικών στις δυνατότητες της τεχνολογίας, δημιουργία υποδομών και κατάλληλο τεχνολογικό εξοπλισμό των σχολείων προκειμένου να διασφαλιστεί η πρόσβαση όλων των μαθητών σε αυτόν, συνεργασία μεταξύ όλων των εμπλεκομένων όπως είναι οι εκπαιδευτικοί, οι γονείς, οι παραγωγικοί και ευρύτερα οι κοινωνικοί φορείς ενός τόπου. Η μετάβαση σε ένα νέο εκπαιδευτικό μοντέλο θα είναι σταδιακή και θα απαιτήσει προσεκτικό σχεδιασμό και αξιολόγηση.

Ποια είναι τα οφέλη ενός τέτοιου εκπαιδευτικού μοντέλου; Τα οφέλη ενός τέτοιου μοντέλου είναι πολλαπλά:

Η τεχνολογία δεν είναι απειλή, αλλά μια ευκαιρία. Με τη σωστή χρήση της, μπορούμε να δημιουργήσουμε ένα εκπαιδευτικό σύστημα που θα εμπνέει τους μαθητές, θα καλλιεργεί την κριτική τους σκέψη και θα τους ανοίγει δρόμους προβληματισμού και αναζήτησης.

Κάθε τι νέο δημιουργεί πολλές φορές ανησυχίες, αμφιβολίες και αρκετά συχνά φοβίες, που στην περίπτωση της εκπαίδευσης και ιδιαίτερα του εκπαιδευτικού, θα μπορούσε να διατυπωθεί με το ερώτημα: διδάχθηκα και σπούδασα μέσα σε ένα παραδοσιακό εκπαιδευτικό σύστημα. Πως μπορώ να ανταπεξέλθω ως εκπαιδευτικός στις νέες απαιτήσεις που δημιουργεί η τεχνολογία και ακόμα περισσότερο η τεχνητή νοημοσύνη;

Ερώτηση απολύτως κατανοητή μια και ο εκπαιδευτικός καλείται να προσαρμοστεί σε ένα εκπαιδευτικό περιβάλλον που μεταμορφώνεται ραγδαία από την τεχνολογία, να γνωρίσει νέα εργαλεία και να αναγνωρίσει τις νέες εκπαιδευτικές ανάγκες τις οποίες αφενός μεν πρέπει να υιοθετήσει και αφετέρου με βάση αυτές να σχεδιάσει νέες μεθόδους διδακτικών προσεγγίσεων.

Ο Homo Sapiens είναι είδος «προθετικό» αυτό σημαίνει ότι προβάλλει τις προθέσεις του και δημιουργεί διαρκώς νέες ανάγκες στον ίδιο του τον εαυτό, τις οποίες με πολύ κόπο πολλές φορές τείνει να εκπληρώσει. Από την πρώτη φορά που χρησιμοποίησε την πέτρα για να σπάσει τον καρπό που αδυνατούσαν τα χέρια του και τα δόντια του να σπάσουν, και στη συνέχεια βρήκε τρόπο να οργώσει τη γη ώστε να παράγει μαζική τροφή, ως την ανακάλυψη της τυπογραφικής μηχανής του Γουτεμβέργιου που γέννησε τη λογοτεχνία και διάχυσε τη γνώση στην κοινότητα των ανθρώπων, μέχρι τον ερχομό του διαδικτύου και της Τεχνητής Νοημοσύνης, κατασκευάζει διαρκώς «εργαλεία» που επεκτείνουν τις μυϊκές και πνευματικές του δυνάμεις. Τα εργαλεία αυτά ορίζουν ένα πεδίο έρευνας που το λέμε Τεχνολογία. Αξιοποιώντας κάθε φορά την Τεχνολογία κάνει βήματα μπροστά ανακαλύπτοντας νέα πράγματα τα οποία έχουν ως στόχο την ποιοτική και ποσοτική βελτίωση της ζωής του, ενώ παράλληλα ικανοποιούν την ανησυχία του και την περιέργεια του. Ωστόσο όμως, αυτά δημιουργούν νέες προϋποθέσεις συγκρότησης της κοινωνίας του. Χαράσσουν νέες όψεις στον Πολιτισμό του, και μέσα σ’ αυτό το νέο πολιτισμικό πλαίσιο οφείλει να αναστοχαστεί και να επαναπροσδιορίσει την πορεία του. Η Τεχνολογία λοιπόν είναι σύμφυτη με την ίδια μας την ύπαρξη.

Ακολουθώντας λοιπόν αυτή την διαχρονική σύζευξη «Άνθρωπος – Τεχνολογία» ας επιχειρήσουμε να προσεγγίσουμε το παραπάνω ερώτημα.

Ως πρώτο βήμα, θα λέγαμε ότι είναι η ενημέρωση. Αυτή θα μπορούσε να πραγματοποιηθεί με τη συμμετοχή σε σεμινάρια και συνέδρια, όπου κάποιος μπορεί να ενημερωθεί για τις τελευταίες εξελίξεις στον τομέα της εκπαίδευσης και της τεχνολογίας. Επίσης, η παρακολούθηση διαδικτυακών μαθημάτων, πολλά από τα οποία είναι διαθέσιμα με μορφή On Line μαθημάτων και τα οποία καλύπτουν διάφορα θέματα σχετικά με την ενσωμάτωση της τεχνολογίας στην εκπαίδευση. Σημαντική είναι και η συζήτηση με άλλους εκπαιδευτικούς που έχουν ήδη υιοθετήσει νέες τεχνολογίες στην τάξη τους και μπορούμε με αυτούς να ανταλλάξουμε εμπειρίες.

Ως δεύτερο βήμα, θα λέγαμε ότι είναι η επιλογή κάποιων απλών εφαρμογών και πλατφορμών και η πορεία με απλά βήματα. Αυτό σημαίνει ότι ξεκινάμε με ένα απλό εργαλείο, όπως μια πλατφόρμα διαμοιρασμού αρχείων ή μια εφαρμογή για δημιουργία παρουσιάσεων, χωρίς να αλλάξουμε όλη τη διδασκαλία μας από τη μια μέρα στην άλλη. Αρχίζουμε με μικρές αλλαγές και αυξάνουμε σταδιακά τη χρήση της τεχνολογίας, γνωρίζοντας παράλληλα τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να αξιοποιηθούν στην εκπαίδευση. Οι εφαρμογές-πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στη δημιουργία ποιοτικού εκπαιδευτικού υλικού, στην προσέγγιση μιας προσωποποιημένης μάθησης η οποία θα επιτρέπει στους μαθητές να εργάζονται με τον δικό τους ρυθμό και να εξερευνούν θέματα που τους ενδιαφέρουν, καθώς και στην αξιολόγηση των γνώσεων των μαθητών μέσα από μια άμεση ανατροφοδότηση.

Ως τρίτο βήμα, θα λέγαμε ότι είναι ο πειραματισμός χωρίς φόβο και η επικέντρωση στον ανθρώπινο παράγοντα. Σύμφωνα με τη Νευροεπιστήμη το «λάθος είναι η τροφή της σκέψης». Μέσω του πειραματισμού δοκιμάζουμε διαφορετικές μεθόδους και εργαλεία προκειμένου να βρούμε τι λειτουργεί καλύτερα για εμάς και τους μαθητές μας και δεν διστάζουμε να ζητήσουμε βοήθεια από συναδέλφους, τεχνικούς ή άλλους ειδικούς. Τέλος, επικεντρωνόμαστε στον ανθρώπινο παράγοντα.

Τα οφέλη μιας τέτοιας προσέγγισης η οποία ενσωματώνει την τεχνολογία και την τεχνητή νοημοσύνη στην εκπαίδευση, μπορεί να δημιουργήσει ένα πιο αποτελεσματικό, διαδραστικό και εξατομικευμένο εκπαιδευτικό περιβάλλον, προετοιμάζοντας τους μαθητές για τις προκλήσεις του 21ου αιώνα.