Umělá Inteligence ve vzdělávání

JingXian Lin

Bachelor's thesis

Artificial intelligence in education

Abstract:

Bakalářská práce se zaměřuje na využití umělé inteligence ve vzdělávání. Práce obsahuje podrobný přehled literatury o relevantním výzkumu na toto téma, včetně studií o účinnosti AI při zlepšování výsledků studentů. V teoretické části se první dvě kapitoly věnují definici a vývoje umělé inteligence. Další kapitola pojednává o možností rozdělení umělé inteligence na typy podle různých kritérií. Kapitola čtvrtá pojednává o různých algoritmech a výpočetních modelech, které jsou běžně v dnešní světě využívané. Poslední část teoretické části této práce byly uvedeny možnosti využití umělé inteligence ve vzdělávání, jejich příklady včetně vysvětlení principu CAT. Na závěr teoretické práce jsou zdůrazněny možná negativa umělé inteligence ve vzdělávání. V praktické části byly řešeny problematiky s využitím znalostí získané v teoretické části. Tato část přináší vytvoření scénáře, ve kterém byly realizovány testy CAT a lineárního testu s tématikou z oblasti vzdělávání implementovány do webové stránky. Tyto testy byly následně testovány na studentech, jejichž výsledky jsou dále zhodnoceny a porovnány. Závěr práce obsahuje doporučení pro využití umělé inteligence ve vzdělávání.

Abstract:

The bachelor thesis focuses on the use of artificial intelligence in education. The thesis includes a detailed literature review of relevant research on the topic, including studies on the effectiveness of AI in improving student achievement. In the theoretical part, the first two chapters are devoted to the definition and development of AI. The next chapter discusses the possibility of dividing AI into types according to different criteria. Chapter four discusses the various algorithms and computational models that are commonly used in today's world. The last part of the theoretical part of this thesis presented the possible applications of artificial intelligence in education, examples of them including an explanation of the CAT principle. At the end of the theoretical work, possible negatives of artificial intelligence in education are highlighted. In the practical part, problems were solved using the knowledge gained in the theoretical part. This part presents the creation of a scenario in which CAT and linear tests with topics from the field of education were implemented in a website. These tests were then tested on students and the results are further evaluated and compared. The paper concludes with recommendations for the use of artificial intelligence in education.

Keywords

umělá inteligence, vzdělávání, modely umělé inteligence, technologie, testování, testovací scénář, počítačové adaptivní testování (CAT)

Keywords

testing, test scenario, computer adaptive testing (CAT), artificial intelligence, education, artificial intelligence models, technology

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 17. 3. 2023

Thesis defence

• Date of defence: 18. 5. 2023
• Supervisor: Ing. Michal Stočes, Ph.D.
• Reader: Eva Kánská, Ph.D.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Economics and Management

Bachelor programme:
Informatics