James Cantonwine već duže želi da nastavnici u njegovom distriktu, naročito u manjim školama sa 250 učenika ili manje, dobiju vrstu ličnog nastavnog mentorstva koje imaju nastavnici u većim kampusima distrikta.
Dakle, Cantonwine, direktor za istraživanje i ocenjivanje u distriktu Peninsula sa oko 9.000 učenika u blizini Sijetla, iskoristio je veštačku inteligenciju da stvori sledeće najbolje rešenje: LessonLens, koji ocenjuje nastavne časove na osnovu snimaka koje nastavnici učitavaju u alat.
LessonLens je delimično inspirisan softverskom demonstracijom koju je Cantonwine video, koja je nastavnicima davala povratne informacije o broju pitanja sa otvorenim odgovorom koje postavljaju u časovima (što može podstaći kreativno razmišljanje) u poređenju sa pitanjima sa zatvorenim odgovorima (gde je dovoljan jednostavan odgovor „da“, „ne“, „tačno“ ili „netačno“).
„I pomislio sam, to je stvarno kul, ali [to] je takođe ostavilo mnogo vrednosti na stolu,“ rekao je Cantonwine.
Voleo je da AI nastavnicima ponudi detaljnije povratne informacije koje im pomažu da razmisle o svojoj nastavnoj praksi—bez osećaja osuđivanja koji prati ljudsku kritiku, čak i kada dolazi od podržavajućeg mentora.
Nastavnici mogu da učitaju video snimke svojih časova u alat, a zatim da izaberu skup smernica po kojima žele da budu mereni.
Opcije uključuju popularne okvire za najbolju praksu, kao što su Okvir za nastavu Čarlota Danielsona, Uči kao šampion Douga Lemova, ili Univerzalni dizajn za učenje, kao i sopstvene smernice distrikta za nastavu.
Nastavnica biologije, na primer, je učitala video svog časa o DNK u LessonLens i zatražila povratne informacije o tome koliko je tačno sledila ono što distrikta smatra najboljom nastavnom praksom.
LessonLens ju je pohvalio zbog podsticanja saradnje među vršnjacima i pružanja jasnih uputstava, ali je predložio da razmotri procenu koliko su pojedinačni učenici razumeli čas, umesto da postavlja pitanja celom odeljenju.
Jedna nastavnica koja radi na nacionalnom sertifikatu odbora zamolila je LessonLens da proceni čas koji planira da podnese radi sticanja tog priznanja.
Upotreba alata je „potpuno izborna“ i nije deo procene učiteljskog rada, rekao je Cantonwine. Rukovodioci distrikta mogu da vide koliko je nastavnika koristilo alat, ali ne identitete. I ne mogu da pristupe povratnim informacijama koje alat pruža, iako su neki nastavnici to dobrovoljno podelili kako bi Cantonwine testirao i usavršio platformu.
Nedostatak vidljivosti za rukovodioce distrikta i škola „bio je nameran,“ rekao je Cantonwine, bivši nastavnik scientist u srednjoj školi, koji se prisećao sopstvenih iskustava sa mentorima prilikom osmišljavanja alata.
„Jedan od velikih izazova za svakog instruktivnog kouča jeste: Kako osigurati da nastavnik razume da niste ‘Veliki brat’? Da niste tu da špijunirate u ime direktora, već da ste tu da pomognete kolegi da postane bolji?“ rekao je Cantonwine. „I ako ćemo imati AI alat koji pomaže u mentorstvu, on mora da bude u stanju da radi isto.“
Vibe kodiranje može biti problematično, ali može donositi plodove
Cantonwine je razvio alat koristeći Claude Code, široko dostupnu AI aplikaciju za kodiranje. (Konkuretni alati uključuju: Codez, Cursor, Replit i Loveable.)
Pristup, poznat kao „vibe kodiranje,“ omogućio je distriktu da stvori platformu za mentorstvo koja je prilagođenija—and cheaper—nego šta je dostupno na slobodnom tržištu.
Alati napravljeni korišćenjem vibe-kodiranja mogu biti nestabilniji i podložniji sigurnosnim ranjivostima nego oni koje su kodirali ljudi, kažu stručnjaci. Ali rukovodioci distrikta sa značajnim računarstvom iskustvom mogu da ublaže te probleme.
Cantonwine nema tu vrstu pozadine, ali je usko sarađivao sa Kris Hagelom, glavnim informatičkim službenikom distrikta, i drugim zaposlenima sa dubljim iskustvom u kodiranju.
Distrik je razvio niz drugih alata koristeći vibe-kodiranje. Jedan je alat koji može da pretražuje internet za stipendije za koje učenici Peninsula mogu biti podobni i da te informacije doda u distriktova obaveštenja i pakete za planiranje studija za decu i porodice. Drugi je aplikacija koja pomaže roditeljima da uporede akademske performanse Peninsula sa performansama drugih distrikta u državi Vašington sa sličnom demografijom.
Cantonwine zna da LessonLens ima nekoliko mana. Na primer, kada je jedna nastavnica poslala audio zapis časa, umesto video snimka, alat joj je rekao da mora da bude bliže učenicima ili da se više kreće po učionici.
U stvari, nastavnik je koristio tu strategiju „blizine“, ali LessonLens to nije mogao da uoči kada nije imao vizuelne snimke za analizu i napravio je kritiku bez relevantnih informacija.
Štaviše, koliko Cantonwine zna, LessonLens je prvenstveno koristio nekoliko od najboljih nastavnika distrikta.
Nije siguran još kako bi alat reagovao na čas koji stvarno kaska—ili da li bi nastavnik uopšte želeo da zabeleži i podeli svoje neuspehe, bez obzira na to koliko privatnosti je zajamčeno.
„Ne mislim da postoji autentičan način da uzmem uzorak od nastavnika koji se stvarno muče na času na način na koji bih voleo da mogu,“ rekao je Cantonwine, da bi testirao kako bi alat reagovao.
Ali čak i ako LessonLens treba usavršavanja, raduje ga mogućnost alata da pruži „vrlo Peninsula-specifičnu verziju“ profesionalnog razvoja.
„To nije nešto što bismo mogli kupiti gotovo na polici,“ rekao je Cantonwine.
