În lumea de azi, dincolo de gânditori și autori de calibru, giganții sunt vastele biblioteci, imensele baze de date și resursele moderne disponibile imediat. Vedem mai departe astăzi nu pentru că avem o vedere mai ageră, ci pentru că avem la dispoziție toată cunoașterea celor care au fost înaintea noastră. La care adăugăm cunoștințele care sunt create chiar acum.
Deci, din nou, ce ai vrea să înveți? Abordări structurate în învățare
Accesul la o mulțime de informații și cursuri, cărți și reviste poate conduce la renumitul paralysis by analysis: am atâtea opțiuni încât nici nu știu de unde să încep. Poate că cel mai bine ar fi să plecăm de la structură, de la modul de învățare care ajută la navigarea prin cantitatea copleșitoare de informații disponibile.
Cât ești de curios? Cu cât ești mai curios, cu atât vei vrea să afli, să interacționezi, să te joci. Să vezi cum te poate ajuta AI. Sigur, poți să faci un „hack”: am văzut un tip într-un video care te învață pe ce clape să apeși să pară că știi să cânți la pian. Și mi-am adus aminte de metronom și de pian și de partituri și mă gândesc cât de ridicolă este ideea în sine, să te prefaci că știi să faci ceva. Avea milioane de vizualizări, deci probabil aici eu n-am înțeles cum stau lucrurile. Dar am făcut o paralelă între a învață un acord și a apăsa două clape ca să pară că știi să cânți la pian și a asculta un rezumat al unei cărți ca să pară că ai citit-o. Am făcut asocierea pentru că de multe ori așa funcționează mintea noastră, asociază.
Cu cât citești mai mult, cu cât vrei să înveți mai mult, cu atât ai nevoie de structură pentru a organiza cantitatea imensă de informație. Una dintre cele mai cunoscute, în diversele ei forme, este aceea de a folosi note sau fișe de lectură, flashcards. Avantajul lor este că odată ce ai început să scrii despre ceva informația se întipărește mai ușor. Apoi, poți oricând să le accesezi – trebuie doar să îți amintești subiectul sau autorul sau lucrarea sau… sau folosești o aplicație care are și un motor de căutare integrat.
Un model cunoscut printre studenți în general este Zettelkasten – un sistem de organizare a notițelor care te ajută să creezi legături între idei, similar cu modul în care funcționează mintea noastră. Fiecare notă este o unitate independentă de informație, iar prin conectarea lor poți dezvolta și explora concepte complexe, făcându-l un instrument eficient pentru învățare și gândire creativă. Concret, atunci când lucrăm spre exemplu la un material despre AI și învățare putem folosi acest sistem pentru a organiza ideile, conectând diferitele moduri în care subiectul poate fi abordat – metodologii, procese, surse, concluzii. Ulterior, pe măsură ce avansăm, consultăm notele și le grupăm astfel încât să obținem o imagine clară și coerentă asupra subiectului.
Ce este foarte important într-un sistem de tipul Zettelkasten – analog sau în versiunea lui digitală – este că promovează organizarea informației bazată pe asocieri, conexiuni între idei, curente, evenimente. Nu impune o ierarhie a importanței; toate notele sunt relevante și, pentru că atunci când notezi ceva, deja încerci să pui informația într-un sertar anume – adică să o asociezi cu alte informații, creierul tău va fi, deci, mai implicat în procesul de învățare. Aici accentul nu este pe memorare, ci pe învățare.
Sigur că nu este necesar să folosești hârtia și creionul, ai la dispoziție pe orice device o aplicație de luat notițe. Dacă la un moment dat consideri că ai nevoie de mai multă structură, atunci Notion și Roam Research, plus alternativele lor, pot ajuta la formarea de legături între concepte și idei diferite, într-o manieră avansată.
Dacă ești mai degrabă un visual learner, adică te ajută să vezi informația, mind maps sau hărțile mentale pot fi o variantă foarte bună. În timp ce Zettelkasten creează legături între idei prin notițe individuale și referințe între ele, mind maps îți oferă o hartă vizuală a acestor relații, facilitând o înțelegere rapidă și intuitivă a modului în care conceptele se conectează. Astfel, mind maps pot fi folosite pentru a vizualiza și explora mai bine rețelele de idei create în Zettelkasten, ajutând la identificarea unor noi legături și la dezvoltarea unor perspective mai ample asupra subiectelor.
Mai toate aplicațiile încep să adauge componenta de AI, care să te ajute în procesul de învățare să descoperi mai ușor conexiuni, să găsești verigi lipsă, să testezi validitatea unor ipoteze.
Cum schimbă AI jocul învățării
AI merge dincolo de căutările Google: acționează ca un asistent de învățare, mai ales în cazul învățării abstracte sau exploratorii. Partenerul de învățare al multora dintre noi a fost motorul de căutare, pentru a găsi resurse, materiale, bibliografie. Dar avantajul și în egală măsură limitarea motoarelor de căutare îl constituie faptul că trebuie să știi exact ce să cauți. Ori a priori, în procesul de învățare, descoperi, afli lucruri pe care nu le știai. Deci, cum aș putea să caut și să găsesc ceva ce nu știu că vreau să caut? Aici intervine AI, care poate extrapola, crea legături și sugera conexiuni. Un alt aspect demn de luat în seamă în accesarea motoarelor de căutare este că rezultatele sunt influențate și de optimizarea pentru căutare și nu întotdeauna primele rezultate sunt și cele mai relevante.
Îmi place să mă gândesc la AI ca la un doctorand care a petrecut ani întregi studiind o varietate de domenii, acumulând o vastă cunoaștere teoretică. Când îi ceri informații despre un anumit subiect, AI-ul poate să îți ofere o sinteză rapidă a celor mai importante concepte și să găsească tipare între informațiile relevante. Însă, la fel ca un doctorand care învață permanent și nu este încă un expert desăvârșit, AI-ul este foarte eficient în a te ajuta să descoperi puncte cheie, dar nu poate înlocui studiul complet și profund al unui domeniu. AI-ul poate accelera procesul de învățare și poate oferi perspective noi, ajutându-te să găsești mai ușor legături între idei.
Un avantaj enorm este că AI-ul poate rezuma informații complexe într-o formă concisă și accesibilă, ceea ce este extrem de util atunci când vrei să obții o imagine de ansamblu rapidă asupra unui subiect. În câteva secunde, îți poate furniza un rezumat cu punctele esențiale, economisindu-ți timp și energie. AI-ul poate să ofere o hartă a cunoștințelor, dar trebuie să explorăm aceste teritorii singuri pentru a le înțelege în detaliu. Un motiv suplimentar este că uneori – deși mai rar în ultima vreme – răspunsurile generate de AI nu sunt 100% corecte sau complete.
Memoria internă și externă
Memoria noastră naturală este ca un mușchi, trebuie antrenată, iar instrumentele externe (precum AI) pot extinde și susține capacitatea noastră de a învăța.
Cu cât o folosim mai des și o supunem provocărilor, cu atât devine mai eficientă. Acest lucru poate însemna repetarea informațiilor noi, conectarea lor la cunoștințele existente sau utilizarea unor tehnici specifice precum mnemonicele sau repetiția activă. În procesul de învățare, memoria joacă un rol crucial, dar este limitată de natura sa biologică, cum ar fi capacitatea de stocare și rata de uitare.
În același timp, instrumentele externe, cum ar fi AI, pot extinde această capacitate naturală, oferindu-ne o memorie extinsă, ușor accesibilă. AI poate funcționa ca un suport pentru memoria noastră, stocând și organizând volume mari de informații pe care le putem accesa oricând. În acest mod, AI nu doar că ne susține în procesul de învățare, dar ne permite și să ne concentrăm mai mult pe creativitate și gândire critică, eliminând povara stocării unei mari cantități de date în memorie. Astfel, devine un partener care amplifică capacitatea noastră de a învăța și a reține informații esențiale. Eficiența cu care reușim să integrăm resursele externe în procesul de învățare si implicit în utilizarea ca o memorie externă depinde în mare măsura de sistemul structurat pe care îl folosim. Analogia cea mai la îndemână este ca atunci când faci sport urmezi un program de training, așa ar trebui să faci și atunci când înveți ceva – e un maraton, nu un sprint, ca să parafrazez din motivaționalele zilelor noastre.
Pe măsură ce acumulăm cunoștințe, unele informații pot fi uitate sau se pot pierde în timp. Aceasta este o limitare naturală a memoriei umane. Cu toate acestea, AI ne poate ajuta în mod semnificativ să gestionăm aceste pierderi de memorie. AI stochează informațiile la care am lucrat anterior și le poate recupera rapid atunci când avem nevoie de ele. Astfel, chiar și dacă am uitat detalii importante, AI poate să ne amintească și să ne ofere acele informații într-un mod organizat și accesibil.
Acest proces de stocare și recuperare face învățarea mult mai eficientă. În loc să investim energie în a ne aminti permanent detalii pe care le-am studiat anterior, putem folosi AI pentru a accesa acele informații atunci când avem nevoie. Astfel, putem să ne concentrăm pe învățarea de concepte noi și mai avansate, știind că informațiile anterioare sunt disponibile pentru a fi recuperate oricând dorim.
Exemple practice de învățare asistată de AI
În literatura Science Fiction, conceptul de „minte de tip stup” (hive mind) apare adesea ca un motiv fascinant. Este o manifestare a imaginației noastre care explorează ce s-ar întâmpla dacă toate mințile ar fi conectate între ele, formând o entitate colectivă. În acest scenariu, puterea combinată a gândirii umane ar deveni de neimaginat. Capacitatea de a analiza, crea și descifra ar fi amplificată la un nivel extraordinar, oferindu-ne soluții și perspective pe care un individ izolat nu le-ar putea atinge.
Acest concept Science Fiction nu este foarte departe de ceea ce începem să experimentăm în lumea reală prin utilizarea tehnologiei AI. Fără a ne conecta mințile literalmente, AI reușește să devină un partener care ne ajută să gestionăm și să extindem cunoașterea individuală, în timp ce face parte dintr-o rețea globală de date și informații. Practic, AI acționează ca un hub colectiv de informații pe care îl putem accesa pentru a ne îmbunătăți performanțele intelectuale, similar unei „minți de stup” tehnologice. De la traduceri instantanee care păstrează subtilitățile lingvistice, la organizarea eficientă a sarcinilor și notițelor, AI ne oferă exemple concrete despre cum tehnologia poate amplifica capacitățile noastre cognitive și organizaționale.
Prin urmare, în loc să ne gândim la AI ca la un înlocuitor al minții umane, îl putem vedea ca pe o extensie care transformă modul în care lucrăm, învățăm și interacționăm cu informațiile.
AI-ul poate funcționa ca un traducător universal, capabil să traducă texte în mod precis și să mențină subtilitățile lingvistice care sunt de multe ori pierdute în traducerile convenționale. Într-o lume globalizată, capacitatea de a traduce eficient între mai multe limbi este esențială pentru comunicare, afaceri și educație. Spre deosebire de traducerile automate simple, care doar înlocuiesc cuvintele cu echivalente din alte limbi, AI-ul are capacitatea de a înțelege contextul și sensul unui text. Astfel, poate menține nuanțele lingvistice și culturale, oferind o traducere care păstrează acuratețea și tonul originalului.
Pe lângă traducerea textelor scrise, AI-ul poate face față și traducerilor în timp real, facilitând interacțiunea directă între oameni care vorbesc limbi diferite. Acest lucru nu doar economisește timp, dar deschide noi oportunități de colaborare internațională fără bariere de limbă. Prin urmare, AI devine un instrument esențial pentru eliminarea acestor bariere, îmbunătățind accesul la cunoaștere și interacțiunile culturale.
Un alt avantaj major al AI este integrarea acestuia în fluxurile noastre zilnice de lucru, inclusiv gestionarea listelor de sarcini și a notițelor. AI poate organiza și prioritiza sarcinile în funcție de importanță și urgență, ajutându-te să fii mai eficient în gestionarea timpului. În loc să parcurgi manual o listă lungă de activități, AI-ul poate analiza și recomanda ce să faci mai întâi pe baza unor factori precum termenele limită sau complexitatea sarcinilor, ținând cont de preferințele tale. De asemenea, poate monitoriza progresul și te poate notifica atunci când ai omis ceva sau când se apropie o sarcină importantă.
Pe lângă listele de sarcini, AI-ul poate gestiona și notițele tale, creând un ecosistem bine structurat în care toate informațiile tale sunt accesibile și interconectate. Notițele luate pe parcursul unei întâlniri, lecturi sau brainstorming pot fi organizate automat, etichetate și chiar legate între ele pentru a forma o structură coerentă. Acest lucru îți permite să rămâi organizat fără a pierde timp prețios căutând informații în mai multe locuri.
Una dintre funcționalitățile practice ale AI-ului este capacitatea de a prelua notițe vocale și de a transforma aceste înregistrări în texte bine structurate. Într-o lume în care suntem adesea în mișcare, abilitatea de a lua notițe vocale rapid este extrem de valoroasă. Fie că ești în drum spre birou sau participi la o întâlnire, AI-ul îți poate înregistra gândurile (mă refer la note vocale, desigur, nu la citit gândurile în sensul clasic) și le poate transforma în texte ușor de citit și folosit mai târziu. Astfel, poți captura idei importante fără să fii nevoit să le scrii manual pe loc.
Mai mult, după ce ai dictat o idee, AI-ul poate organiza notițele într-o structură clară și logică. Poate genera un rezumat sau chiar o listă de puncte importante, eliminând nevoia de a edita manual tot ce ai înregistrat. Acest lucru nu doar îți economisește timp, dar te ajută și să nu pierzi idei valoroase care pot apărea în momentele în care nu ai acces la metodele tradiționale de a lua notițe.
Curiozitatea și AI ca instrument de descoperire
Curiozitatea este esențială pentru orice proces de învățare. Fie că este vorba despre o dorință de a descoperi ceva nou sau de a înțelege mai profund un subiect cunoscut, curiozitatea ne motivează să explorăm dincolo de ceea ce știm deja. AI poate juca un rol important în acest proces, deoarece îți oferă acces la o multitudine de resurse și idei, instantaneu. De exemplu, dacă ești curios în legătură cu un anumit concept, AI-ul poate să îți prezinte atât fundamentele, cât și direcții avansate de cercetare. Cu cât pui mai multe întrebări și îți lași curiozitatea să te ghideze, cu atât mai multe oportunități de învățare vor apărea.
Cu AI ca partener, curiozitatea poate duce la descoperiri neașteptate. De multe ori, în timp ce explorezi un subiect, AI-ul îți poate sugera conexiuni la idei sau informații la care nu te-ai fi gândit. Acest aspect este valoros, deoarece îți permite să te extinzi dincolo de zona de confort a cunoștințelor tale și să explorezi domenii noi care îți pot îmbogăți înțelegerea generală. Cu cât folosești mai mult AI pentru a răspunde curiozității tale, cu atât mai vast devine orizontul tău intelectual. Nivelul de detaliu al prompt-urilor, adică personalizarea avansată a unei cereri către AI influențează semnificativ modul în care va răspunde. Ca exemplu, îi putem cere să ne editeze acest text ca și cum ar fi editorul unei publicații londoneze sau un copywriter dintr-o agenție de publicitate de pe Madison Avenue in anii ‘60. Am citi două texte diferite.
AI poate schimba felul în care te gândești la anumite subiecte, deschizând căi noi de explorare intelectuală. Uneori, avem tendința de a ne limita la perspectivele cu care suntem familiarizați, dar AI poate să ne scoată din această buclă de gândire. AI poate să sugereze soluții neobișnuite sau să prezinte abordări alternative pe care nu le-ai considerat anterior. În acest fel, AI nu doar că îți furnizează informații, dar poate schimba și modul în care abordezi o problemă sau înveți un concept.
În procesul de învățare, identificarea lacunelor din cunoștințele proprii este esențială pentru progres. AI poate să îți ofere o imagine clară asupra acestor goluri, analizând informațiile pe care le cunoști deja și evidențiind domeniile pe care ai putea să le aprofundezi mai mult. De exemplu, învățând despre un anumit subiect, AI-ul poate să îți sugereze aspecte cheie pe care nu le-ai explorat încă sau să îți recomande resurse care completează ceea ce știi deja. Astfel, îți poți structura învățarea mai eficient și să abordezi în mod strategic aceste lacune.
Pe lângă identificarea lacunelor, AI poate recomanda domenii de învățare care se aliniază cu cunoștințele tale actuale. Pe baza modului în care ai interacționat cu anumite informații, AI poate să identifice teme sau subiecte conexe care ar putea să te intereseze sau să îți îmbunătățească înțelegerea generală. De exemplu, dacă ai studiat economie, AI-ul ar putea să îți sugereze să explorezi anumite concepte de psihologie comportamentală care influențează piața financiară. În acest mod, AI îți poate ghida progresul intelectual și te poate ajuta să explorezi noi domenii, construind pe baza cunoștințelor existente.
Căi de învățare personalizate
AI are capacitatea de a adapta experiențele de învățare în funcție de nevoile și cunoștințele fiecărui utilizator. Prin analiza datelor despre modul în care înveți și despre domeniile tale de interes, AI poate crea un program de învățare personalizat, care să îți ofere conținut și exerciții relevante. De exemplu, un program AI pentru antrenament pe bicicletă poate monitoriza performanțele tale și poate ajusta antrenamentele zilnice pentru a se potrivi nivelului tău actual, crescând treptat dificultatea pe măsură ce progresezi. Această abordare personalizată asigură că învățarea este eficientă și orientată spre obiectivele tale individuale.
Feedback și evaluare în timp real
Un alt mare avantaj al AI-ului în procesul de învățare este capacitatea de a oferi feedback instantaneu. Acesta este esențial pentru a corecta greșelile în momentul în care apar și pentru a învăța mai repede. De exemplu, în cazul unei platforme de învățare a unei limbi străine, AI poate să îți corecteze imediat erorile de gramatică sau pronunție, oferindu-ți sugestii de îmbunătățire. Acest tip de evaluare continuă îți permite să faci ajustări rapide în procesul de învățare, ceea ce duce la o progresie mai rapidă și o înțelegere mai solidă a materialului.
Învățarea colaborativă
AI poate facilita învățarea colaborativă, încurajând interacțiunile între cursanți prin platforme care permit împărtășirea ideilor și urmărirea progresului. De exemplu, într-o clasă virtuală gestionată de AI, cursanții pot colabora la proiecte comune, pot primi feedback de la colegi și pot accesa resurse de învățare recomandate de AI pe baza progresului fiecărui membru. Această formă de învățare socială, în care AI coordonează și facilitează interacțiunile, ajută la crearea unei comunități de învățare în care schimbul de cunoștințe și sprijinul reciproc devin parte integrantă a experienței de studiu.
Considerații etice
Utilizarea AI în procesul de învățare ridică, totodată, o serie de provocări etice. Unul dintre riscuri este părtinirea algoritmică, care poate influența conținutul și recomandările oferite în mod inconștient, favorizând anumite perspective sau grupuri. De exemplu, un algoritm de AI ar putea afișa un anumit tip de conținut mai des decât altul din cauza preferințelor programatorilor sau a datelor inițiale pe care a fost antrenat. Din acest motiv, este crucial ca utilizarea AI să fie asistată pentru a evita astfel de erori și pentru a ne asigura că învățarea rămâne echitabilă și diversificată, iar datele personale sunt bine protejate.
