Uniwersyteckie Czasopisma NaukowePodnoszenie alfabetyzmu sztucznej inteligencji jako element kształcenia przyszłych nauczycieli
DOI:
https://doi.org/10.26881/ae.2025.22.02Słowa kluczowe:
sztuczna inteligencja, nauczanie, alfabetyzacja medialna, multialfabetyzm, dydaktyka akademickaAbstrakt
Artykuł dotyczy problemu kształcenia (przyszłych) nauczycieli języka angielskiego do mądrego stosowania sztucznej inteligencji w edukacji. Zdefiniowana jako kompetencyjny konglomerat – multialfabetyzm – grupa umiejętności związanych z SI była przedmiotem kursu uniwersyteckiego, a następnie badania ankietowego przeprowadzonego wśród uczestników. Badanie miało charakter małoskalowy, a jego respondentami byli wyłącznie uczestnicy kursu, ponieważ celem opisanego tu studium była przede wszystkim ewaluacja skuteczności prowadzonych zajęć, zwłaszcza w obszarze nabywania przez student.w kompetencji z wyższych poziom.w wspomnianego multialfabetyzmu, szczególnie wrażliwości etycznej i namysłu krytycznego. Wyniki badania pokazują, że obie te składowe są obecne w postawach uczestników kursu w sposób zindywidualizowany. Artykuł stanowi odniesienie do tych wyników w formie refleksji na temat dydaktyki akademickiej wspomaganej SI i z takiej perspektywy powinien być czytany.
Downloads
Bibliografia
Chakravorti B., 2024, AI’s trust problem: Twelve persistent risks of AI that are driving skepticism, „Harvard Business Review”, nr 3.
Cukurova M., Miao F., 2024, AI competency framework for teachers, Paryż: UNESCO Publishing.
DeStefano D., LeFevre J.A., 2007, Cognitive load in hypertext reading: A review, „Computers in Human Behavior”, nr 3 (23), s. 1616–1641.
Godase V., 2025, Comprehensive Review on Explainable AI to Addresses the Black Box Challenge and Its Role in Trustworthy Systems, [w:] Artificial Intelligence Education and Innovation, Pune: Sinhgad College of Engineering, s. 127–132.
Mills K., Ruiz P., Lee K.W., Coenraad M., Fusco J., Roschelle J., Weisgrau J., 2024, AI literacy: A framework to understand, evaluate, and use emerging technology, Digital Promise (online), https://doi.org/10.51388/20.500.12265/218.
Mollick E., 2023, Centaurs and cyborgs on the jagged frontier. One Useful Thing, [Substack] www.oneusefulthing.org/p/centaurs-and-cyborgs-on-the-jagged [dostęp: 15.08.2025].
Mollick E.R., Mollick L., 2023, Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts, „The Wharton School Research Paper” (online), http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4475995.
Pegrum M., 2009, From Blogs to Bombs: The Future of Digital Technologies in Education, Crawley: UWA Publishing.
Pegrum M., 2014, Mobile Learning: Languages, Literacies and Cultures, Londyn: Palgrave Macmillan.
Pegrum M., 2025, From revolution to evolution: What generative AI really means for language learning, „Language Teaching”, t. 59, nr 2 (online), s. 180–196, https://doi.org/10.1017/S0261444825000151.
Salmerón L., Canas J.J., Kintsch W., Fajardo I., 2005, Reading strategies and hypertext comprehension, „Discourse Processes”, nr 3 (40), s. 171–191.
Thompson C., 2013, Smarter Than You Think: How Technology is Changing Our Minds for the Better, Nowy Jork: Penguin.
Turula A., 2024, Cyfrowy nauczyciel języka angielskiego. O kształceniu przyszłych nauczycieli do mądrego używania technologii informacyjno-komunikacyjnych, Kraków: Wydawnictwo Naukowe UKEN.
Von Eschenbach W.J., 2021, Transparency and the black box problem: Why we do not trust AI, „Philosophy & technology”, nr. 4 (34), s. 1607–1622.
