“Artificial Intelligence (AI) and Science Education Pedagogy”

Artificial Intelligence (AI) offers promise for strengthening science education by extending the practices of experienced teachers and exploring novel opportunities. Our partnership including teachers, computer scientists, and learning scientists has developed and refined AI solutions for science education guided by Knowledge Integration (KI) pedagogy. Initially, the partners designed AI tools to guide students’ written explanations. Students using the tools were more likely to revise their explanations and improve their reasoning than students receiving typical guidance, especially if they followed suggestions to reconsider the implications of the interactive models in the curriculum. Subsequently, we designed AI tools to identify the ideas in students’ explanations and collaborated with teachers to figure out which student ideas to select. Guiding on ideas resulted in further increases in the proportion of students who revised. This talk illustrates ways that AI can transform science education and how exploring uses of AI spurs refinement of KI pedagogy. The talk concludes with a vision for future roles for AI in education.

Achieving Epistemic Aims of STEM Education in the Era of AI

本次演講將聚焦教育的認識論目標，反思其在科學教育、STEM教育以及AI素養教育中的重要性。講者將分享在科教與STEM教育研究有關「科學表徵」與「資料視覺化」等主題的研究經驗與啟發，並反思在AI科技時代下，這些領域的相關教育研究可以如何發展。演講內容由教科書的科學表徵為起點，延伸至學生在科學探究與建模中的表徵能力，並探討影響這些能力的重要因素—學生對科學表徵的認識論與知識觀。講者並將介紹其研究團隊發展的線上同儕評論活動，分析該活動如何幫助學生培養認識論與知識觀，以達成教育的認識論目標。除此之外，還將探討同儕評論與同儕評量、後設認知與知識觀等相關議題，並介紹Epistemic Network Analysis (ENA) 在知識觀研究中的應用。

培養AI時代的關鍵人才：淺談創造力的測量、認知機制、個別差異及教學方案

創造力乃是教育最高層次的認知目標，也是人類文明進步的動力，以及AI世代學生必需具備的素養。本次講座將分享團隊一系列與創造力有關的研究成果。首先，本團隊以大數據語料建立最大規模之中文聯想資料庫，並發展具本土特色的的多層次多階段中文遠距聯想測驗，方便快速有效的評量學生的創造力潛能。接著，則使用眼動儀、fMRI以及DTI等認知神經技術剖析創造思考中的表徵轉換、擴散思考以及遠距聯想的大腦綱絡及機制。再者，本團隊提出「多元文化促創意的互動模式」，預測並證實了新住民子女的創造力優勢以及其可能的中介文化因素。並且確認注意力缺失過動症(ADHD)學童的特定創意優勢及抑制因素。最後，則提出「創造力適配教學模式」，主張提升創造力的教學應該要融入每個學科領域中，但應該依據學科及群組的屬性調配不同的策略與技法，並以一系列教學實驗支持此模式的主張。期待經由上述四個層面的研究達成篩選、診斷、培育、發掘極速易變時代AI不可取代的未來人才的目標。