The AI Education Revolution is Coming – or is it? | Dr. Philippa Hardman | TEDxSantaBarbaraSalon

Summary

Dieses Video-Skript präsentiert einen Einblick in die Welt der Bildungstechnologie (EdTech) und reflektiert über die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) im Bildungssektor. Der Sprecher, Phil, ein Affiliated Scholar an der Universität Cambridge und EdTech-Gründer, diskutiert die historischen Bemühungen um das Finden der optimalen Lernbedingungen, wie sie von Benjamin Bloom 1984 beschrieben wurden, und kritisiert, dass EdTech häufig dazu dient, bestehende, ineffiziente Lehrmethoden zu verstärken, statt sie zu innovieren. Er betont die Notwendigkeit, KI nicht nur als Werkzeug zur Automatisierung, sondern als Katalysator für pädagogische Veränderung zu nutzen, um jedem Lernenden die gleichen Chancen zu bieten. Er ermutigt zu einer aktiven Akzeptanz von AI in der Bildung und zur Schaffung von Lernumgebungen, die individuell, interaktiv und von KI unterstützt sind.

Takeaways

• 🎓 Der Sprecher ist Phil, ein Affiliated Scholar an der Universität Cambridge, mit einem Hauptinteresse an EdTech und als Learning Scientist tätig.
• 🔍 Learning Science ist eine weitgehend unbekannte Disziplin, die über 30 Jahre Forschung über das menschliche Lernen umfasst, die jedoch oft nicht in die Praxis umgesetzt wird.
• 🏛️ Forschungsergebnisse in der Bildung bleiben oft hinter Paywalls und Ivory Towers eingeschlossen, was eine Diskrepanz zwischen Theorie und Praxis im Lerndesign verursacht.
• 🔑 Phils Arbeit zielt darauf ab, Technologien zu entwickeln, die diese Barrieren überwinden und jedem das Design von Lernereignissen ermöglichen, wie es ein Weltprofessor oder Learning Scientist tun würde.
• 📚 Die Geschichte von Benjamin Bloom aus dem Jahr 1984 zeigt, dass das optimale Lernumfeld für Menschen durch Aktivität, Projekte und individuellen Coaching stark verbessert werden kann.
• 👨‍🏫 Blooms Forschung betonte die Bedeutung von Problemorientiertem, aktivem Lernen und individueller Unterstützung für alle Lernenden, insbesondere für unterrepräsentierte Gruppen.
• 🛠️ Obwohl EdTech bereits seit 30-40 Jahren existiert, wurde sie bisher hauptsächlich verwendet, um das bestehende, ineffiziente Wissentransfersystem zu stärken, anstatt es zu innovieren.
• 🤖 Die Anwendung von KI in der Bildung hat in den letzten 60 Jahren und besonders in den letzten sechs Monaten dazu geführt, dass der Wissensträger-Prozess beschleunigt und automatisiert wird, anstatt pädagogische Innovationen zu fördern.
• 🚧 Der größte Risiko der KI in der Bildung ist, dass sie uns ineffiziente Praktiken effizienter macht, was von einigen Experten als Problematik erkannt wurde.
• 📚 Phil diskutiert, dass Technologien wie die Druckpresse ursprünglich verwendet wurden, um bestehende Systeme und Machtstrukturen zu stärken, anstatt sie zu innovieren.
• 🚀 Phil ist motiviert, darüber nachzudenken, wie wir Technologie besser nutzen können, um das Lernen zu optimieren und jedem Lernenden die gleichen Chancen zu geben, unabhängig von ihrem sozialen Status.
• 🤝 Die Diskussion um die Verwendung von AI in der Bildung ist aufgeladen, und Phil fragt, ob wir die Technologie nutzen werden, um die Vision von Bloom zu erfüllen und echte Veränderungen im Lernen zu bewirken.

Q & A

Was ist der Hauptantrieb hinter Phils Arbeit in der EdTech-Branche?

Phils Hauptantrieb ist die Überwindung der Lücke zwischen der Theorie des menschlichen Lernens und der Praxis der Gestaltung von Lernerlebnissen. Er möchte Technologien schaffen, die dabei helfen, diese Lücke zu überbrücken.

Was ist die Bedeutung von Benjamin Blooms Forschung aus dem Jahr 1984 für Phils Arbeit?

Benjamin Blooms Forschung über die optimalen Lernbedingungen für Menschen hat Phil beeinflusst und inspiriert, da sie zeigte, dass ein aktives, problemorientiertes und individuells Lernen bessere Lernergebnisse erzielt als das traditionelle 'Sage auf der Bühne' Modell.

Wie bezeichnet Phil die Gruppe von Menschen, die versuchen, Generative AI in der Bildung zu vermeiden?

Phil bezeichnet diese Gruppe als 'Team Avoid', die aus Angst vor der Nutzung von AI in der Bildung auf traditionelle Lernmethoden zurückgreifen.

Was ist das Ziel von 'Team Bennett' in Bezug auf Generative AI?

Das Ziel von 'Team Bennett' ist es, die Verwendung von Generative AI in der Bildung zu erkennen und als Plagiat zu bekämpfen, indem sie Tools verwenden, um solche Verstöße zu erkennen.

Welche Rolle spielt die persönliche Unterstützung in Blooms Forschung?

In Blooms Forschung spielt die persönliche Unterstützung, wie z.B. ein-zu-eins Koaching, eine wichtige Rolle, da sie die Lernleistung aller, insbesondere aber von benachteiligten Gruppen, verbessert.

Wie beurteilt Phil die Verwendung von AI in der Bildung der letzten 60 Jahre?

Phil sieht, dass AI in der Bildung der letzten 60 Jahre hauptsächlich dazu verwendet wurde, den alten, ineffizienten Wissenstransfer-Prozess zu beschleunigen und zu automatisieren, anstatt pädagogische Innovationen zu fördern.

Was ist Phils Meinung über die Verwendung von AI in der Bildung der Zukunft?

Phil ist der Meinung, dass AI vollkommen in der Lage ist, die Bildung zu revolutionieren und die Vision von Bloom zu erfüllen, aber die entscheidende Frage ist, ob wir es zulassen werden.

Welche Rolle spielt die Khan Academy in der Integration von AI in den Lernprozess?

Die Khan Academy hat AI in den Lernprozess integriert, um interaktive, auf Fragen basierende und personalisierte Lernerlebnisse für Schüler zu bieten, was Phil als Beispiel für positive AI-Nutzung in der Bildung ansieht.

Was ist Phils Meinung über die Diskussion zwischen Bildungstechnologie und Bildungspraxis?

Phil glaubt, dass es notwendig ist, die Diskussion zwischen Bildungstechnologie und Bildungspraxis zu verstärken, um Technologien besser für pädagogische Innovationen einzusetzen.

Wie bezeichnet Phil die Gruppe, die Generative AI in der Bildung akzeptiert und nutzt?

Phil bezeichnet diese Gruppe als 'Team Embrace', die die Verwendung von Generative AI in der Bildung anerkennt und in den Unterricht integriert, um Lehrer und Schüler zu unterstützen.

Welche Bedeutung hat die Erkenntnis, dass perfekte AI-Erkennung unmöglich ist, für 'Team Bennett'?

Die Erkenntnis, dass perfekte AI-Erkennung unmöglich ist, zeigt 'Team Bennett', dass das Jagen nach Plagiat durch AI nicht nachhaltig ist und dass es notwendig ist, andere Ansätze zu suchen, um mit AI umzugehen.

Outlines

00:00

🎓 Die Rolle des Lernwissenschaftlers in der EdTech-Branche

Der erste Absatz stellt Phil vor, der als Affiliated Scholar an der Universität Cambridge und als Lernwissenschaftler tätig ist. Er betont das Versteckspiel der Lernforschung hinter Paywalls und Ivory Towers und die fehlende Intersektion zwischen dieser Theorie und der Praxis der Lerndesigns. Phils Motivation ist es, Technologien zu entwickeln, die diese Barrieren abbauen und jedem die Möglichkeit geben, Lernexperiences zu gestalten, als würden sie von einem Weltprofessor oder Lernwissenschaftler. Zudem erinnert er an die bedeutenden Erkenntnisse von Benjamin Bloom aus dem Jahr 1984 über die optimalen Lernbedingungen für Menschen und kritisiert, dass diese Erkenntnisse bisher nicht in der Praxis umgesetzt wurden.

05:02

🤖 AI in der Bildung: Innovation oder Automatisierung?

In diesem Absatz werden die langjährigen Bemühungen der Bildungstechnologie, die traditionelle Lehrmethoden zu stärken, anstatt neue, effektivere Ansätze einzuführen, kritisiert. Phil zeigt auf, wie AI-Technologien in der Bildung bisher dazu verwendet wurden, den ineffizienten Wissenstransfer-Prozess zu beschleunigen und zu automatisieren, anstatt pädagogische Innovationen zu fördern. Er zitiert Daniel Schwartz, der die Hauptgefahr der AI in der Bildung darin sieht, dass sie uns effizienter in ineffektive Praktiken macht. Phil betont die Notwendigkeit, über die tatsächliche Verwendung von AI nachzudenken und fragt, ob wir die Technologie nutzen werden, um die Vision von Bloom umzusetzen, oder ob wir stattdessen auf der Verstärkung bestehender Systeme bestehen.

10:02

🔍 Die drei Lager in der Reaktion auf generative AI in der Bildung

Der dritte Absatz beschreibt die verschiedenen Reaktionen der Bildungswelt auf die Herausforderungen, die mit generativer KI einhergehen. Es werden drei Lager identifiziert: Team Avoid, das auf die Vermeidung von AI in der Bildung setzt; Team Bennett, das sich auf die Erkennung und Verhinderung von AI-Plagiat konzentriert; und das aufkommende Team Embrace, das die Integration von AI in den Unterricht anstrebt. Phil diskutiert die Schwierigkeiten und das Potenzial dieser Ansätze und betont die Bedeutung der kritischen Reflexion über die Rolle von AI in der Bildung.

15:04

🚀 Die Zukunft der Bildung mit AI: Akzeptanz und Anwendung

In diesem letzten Absatz geht Phil auf die zunehmende Akzeptanz von AI in der Bildung ein und hebt die Bedeutung hervor, die Pädagogen dabei spielen, um Schüler über die Verwendung und die Grenzen von AI zu erziehen. Er erwähnt Studien, die zeigen, wie AI die Effizienz von Menschen erheblich steigern kann, und betont, dass die Zukunft der Bildung wahrscheinlich von AI geprägt sein wird. Phil appelliert an die Bildungssektoren, die Chancen von AI zu nutzen, um die Lernprozesse zu personalisieren und zu optimieren, und nicht nur auf die Verstärkung bestehender Praktiken zu bestehen.

Keywords

💡Edtech

Edtech, kurz für 'Educational Technology', bezieht sich auf die Anwendung von Technologie im Bildungsbereich, um den Lehr- und Lernprozess zu verbessern. Im Video wird die Rolle von Edtech diskutiert, wie es die Barrieren zwischen wissenschaftlichen Erkenntnissen über das Lernen und der Praxis im Unterricht überwinden kann. Ein Beispiel ist die Verwendung von AI, um personalisierte und adaptive Lernpfade zu ermöglichen.

💡Lernwissenschaft

Lernwissenschaft ist ein interdisziplinäres Forschungsfeld, das sich mit dem menschlichen Lernprozess befasst. Im Video wird darauf hingewiesen, dass die Lernwissenschaft trotz über 30 Jahre Forschung noch verborgen hinter 'Ivory Towers' ist und nicht genutzt wird, um Lernexperiences zu gestalten. Der Sprecher ist selbst als 'Learning Scientist' tätig und engagiert sich für die Anwendung dieser Forschung im Edtech-Bereich.

💡Bloom

Benjamin Bloom war ein US-amerikanischer Pädagoge, der für seine Forschung über die optimalen Bedingungen für menschliches Lernen bekannt ist. Im Video wird auf seine Arbeit verwiesen, die besagt, dass ein aktives, problemspezifisches Lernen bessere Lernergebnisse erzielt als das traditionelle 'Sage on the Stage' Modell. Blooms Forschung ist für die Diskussion um die Verwendung von AI im Bildungsbereich von zentraler Bedeutung.

💡AI in Bildung

Künstliche Intelligenz (AI) im Bildungssektor bezieht sich auf die Anwendung von Algorithmen und Machine Learning, um den Lehr- und Lernprozess zu personalisieren und zu optimieren. Im Video wird kritisiert, dass AI oft dazu verwendet wird, den bestehenden, ineffizienten Wissenstransfer-Prozess zu beschleunigen, anstatt echtes Lerninnovation zu fördern.

💡Aktives Lernen

Aktives Lernen ist eine Methode, bei der Schüler durch Projekte, Forschung und interaktive Aufgaben anstatt durch passives Wissenswertes lernen. Im Video wird betont, dass actives Lernen nach Blooms Forschung zu besseren Lernergebnissen führt und dass es durch AI in der Bildung unterstützt werden kann.

💡Personalisiertes Lernen

Personalisiertes Lernen bedeutet, dass der Lehrplan und die Lernmethoden den individuellen Bedürfnissen und Fähigkeiten jedes Schülers angepasst werden. Im Video wird dies als eines der Ziele der Anwendung von AI in der Bildung beschrieben, um jeden Schüler effektiver zu unterrichten.

💡Adaptives Lernen

Adaptives Lernen ist eine Form des Lernens, bei der die Lerninhalte und -geschwindigkeit basierend auf den Leistungen und der Fortschrittsgeschwindigkeit des Lernenden angepasst werden. Im Video wird erwähnt, dass AI in der Bildung dazu verwendet werden kann, adaptive Lernpfade zu erstellen.

💡Ivory Tower

Der Ausdruck 'Ivory Tower' wird verwendet, um die Abgeschiedenheit der akademischen Welt von der Praxis zu beschreiben. Im Video wird darauf hingewiesen, dass die Forschung der Lernwissenschaft oft in solchen 'Ivory Towers' verborgen ist und nicht genutzt wird, um die Praxis im Unterricht zu verbessern.

💡Chat GPT

Chat GPT ist ein Beispiel für ein AI-Tool, das in der Diskussion im Video erwähnt wird. Es ist ein Chatbot, der in der Lage ist, Texte zu generieren, und löst Debatten über Plagiat und die Verwendung von AI in der Bildung aus. Im Video wird diskutiert, wie verschiedene Gruppen in der Bildung mit Chat GPT umgehen: einige meiden es, andere versuchen, es zu bannen, und einige andere akzeptieren es und integrieren es in den Unterricht.

💡Team Embrace

Team Embrace ist eine der 'Teams', die im Video beschrieben werden, die eine Gruppe von Pädagogen und Bildungstechnologen darstellen, die AI in der Bildung akzeptieren und nutzen, um den Lehr- und Lernprozess zu verbessern. Im Gegensatz zu anderen Gruppen, die AI meiden oder bannen, sieht Team Embrace die Chancen, die AI bietet, und arbeitet daran, sie im Unterricht einzusetzen.

Highlights

Phil introduces himself as an Affiliated Scholar at Cambridge University and a learning scientist with a focus on edtech.

Learning science has over 30 years of research but remains largely inaccessible due to paywalls and lack of integration with learning design.

Phil's work is driven by the desire to bridge the gap between learning theory and the design of learning experiences.

Bloom's 1984 research on optimal conditions for human learning emphasized the importance of active learning over traditional teaching methods.

Bloom found that problem-based, active learning significantly improves outcomes, especially for non-traditional learners.

Despite Bloom's findings, educational technology has been used to reinforce traditional teaching rather than innovate learning practices.

AI in education has been around for 60 years but has been used to automate and accelerate ineffective teaching methods.

Phil argues that AI has the potential to disrupt education but questions whether we will allow it to fulfill its promise.

The rise of generative AI has led to three camps: Team Avoid, Team Bennett, and Team Embrace, each with different responses to AI in education.

Team Embrace seeks to integrate AI into the classroom, recognizing its potential to enhance learning efficiency.

Sal Khan's integration of AI at Khan Academy exemplifies innovative use of AI for personalized and adaptive learning.

Microsoft's Reading Coach is another example of AI being used to support personalized learning in the classroom.

Phil emphasizes the need for discourse between education and technology to innovate pedagogy rather than just delivery.

AI detection tools for plagiarism are biased and not foolproof, leading to a cat-and-mouse game between institutions and students.

The future of education is likely to be AI-powered, necessitating a shift in educator roles to guide students on AI usage and its limitations.

Phil's concept of 'three teams' illustrates the varying reactions to AI in education and the evolving landscape of edtech.

The study showing a 35% increase in human efficiency with AI use highlights the potential transformative impact of AI on productivity.

Transcripts

hi Mark and hi everyone like thanks so

much for inviting me I'm very excited to

be here so yeah I'm Phil

um as you say I'm an Affiliated scholar

at Cambridge University uh but most of

all I am a uh someone who's been very

interested in edtech for an awfully long

time now as you as you mentioned I am

incredibly old

um I am like my official title is

learning scientist if that means nothing

to you then you can be absolutely

forgiven uh because learning science is

really one of the world's best kept

secrets

um we have now over 30 years of research

into how humans learn

um and yet that research remains locked

behind Ivory Towers behind paywalls and

for lots of very interesting reasons

that perhaps we will get into tonight

um but that I love to talk about

um there is a lack of intersection

between that theory and the way that we

design learning experiences and so

that's really what is driving my work

and as you say I am both a researcher

and an educator myself

um but also an edtech founder looking to

kind of explore how we can build

technologies that somehow help to break

down those those barriers and that lack

of intersection and make it easier for

anybody to design a learning experience

like like the world's best Professor or

learning scientist

um and if I may I just like to tell a

short story at the beginning

um take everybody back to 1984. uh I was

about four years old everyone else was

probably not born yet because as I say

I'm very old uh but yeah educational

psychologist uh Benjamin Bloom at this

point in time was doing had been

researching for around about two years

uh this really interesting research

question which I've since picked up uh

which is which was what is the optimal

conditions for human learning

uh Bloom kind of observed that through a

combination of precedent uh tradition

practicality we have inherited a system

of teaching and learning which I'm sure

is all very like familiar to all of us

which is all about uh a sage on the

stage

uh the teacher is the conveyor of

information

the student is the person who absorbs

the information and regurgitates it and

or perhaps uh restructures it reframes

it but that is the fundamental basis of

The Learning Experience what Bloom found

and got very excited about was actually

that the optimal learning experience for

a human is very different

and what he found is that for all

Learners and for me doubly excitingly

the um the effect was very significant

on all learners but especially

significant for

um non-traditional I don't like that

term but excluded Learners

um

if we change from this stage on the

stage uh knowledge transfer system to a

system of instruction that is more about

um

proposing problems projects learning not

by being told something but by being

asked something learning by exploration

by research learning by getting things

wrong and then correcting them learning

through comparison and discussion that

problem-based Active Learning approach

and importantly also uh increase support

ideally one-to-one coach support

transformed learning outcomes for

everybody but as I say especially

um for um kind of underrepresented

groups

and so we have this really great moment

where we're all like amazing we've

cracked the code let's change how we

teach and learn Bloom's like okay kind

of mic drop let's go uh change the world

and what's really interesting to me is

that that didn't happen

and so we have had education technology

for you know this concept of Education

technology we've had now for 30 40 years

so since bloom

but that technology has consistently

been used not to introduce this new

system which we know works better but to

reinforce the old system so to make us

better and faster at ineffective

practice effectively so if you think

about I mean this is not an impressive

list of stuff but if you think about Ed

Tech as like for example the overhead

projector or the PowerPoint or the

interactive whiteboard all of these

things uh they don't help us to deliver

more active personalized and adaptive

learning they help us to

right like deliver lectures

and what we're seeing is

the same Trend with AI

so

ai's been around in education now for

like 60 years

uh as we all know it has uh with the

with the rise of open Ai and generative

AI

um over the last six months it's really

come on to everybody's radar and it's

given everybody access to it which means

that you know discussion of it is

unprecedented but what we've seen over

the last 60 years that we've been using

AI in education and particularly the

last six months is that we're doing the

same thing we are building AI technology

not to innovate our pedagogy and

innovate our impact on outcomes but to

accelerate and automate this broken

knowledge transfer process so we're

seeing AI tools uh you know I'm sure

you've all seen them all but like make

more content faster uh generate a quiz

from content all of these things

um and there's a huge risk here and I

think this Daniel Schwartz who is I

think the head of Education technology

at Stanford something like he's a

professor said recently and it really

resonated with me that the biggest risk

of AI in education is that it makes us

much more efficient at ineffective

practice

and so yeah I'm really interested to

think about why that is I'm also very

interested to

to put on people's radar the fact that I

think often we think of Technologies

like AI as inevitably Innovative and

disruptive but that isn't the case

um and as a historian I'm really

interested in things like uh the rise of

the the printing press in the 15th

century sometimes we celebrate that as

this great Innovative moment when things

really changed and we started to see

modernization whereas in fact the

research shows that for the first 200

years that we have the printing press it

was used to perpetuate existing ideas

existing behaviors existing systems of

power

so we're really like in this really

interesting situation and what really

motivates me in this space is to think

about if we know these formulas are

great what great learning looks like uh

why aren't we using technology better

to achieve those scenarios to give every

learner the same opportunities that you

know privileged people who get to go to

Cambridge and wherever else also get

um and when people ask me this question

like Phil is AI finally going to disrupt

education

I think my answer is always that

I I don't doubt for a second that AI is

able to disrupt education AI is

absolutely able right now

to deliver on Bloom's Vision on this

vision of where every student achieves

more faster

the question is more like the bigger

question I think the more interesting

question is will we allow it to do that

because we've been in a position where

we could do that now for maybe 30 years

and for whatever reason we've used

technology as a force for shoring things

up

as a force for continuity rather than a

force for change

um and so yeah that's that's why this AI

Revolution you know TBC is so

interesting to me are we going to see

Faster Horses

or are we going to you know see finally

uh the evolution of the car and and and

and with that

um the delivery on the promise that we

will actually you know serve every

single student as well as we can in the

classroom

you've you've dropped like 800 questions

in there and that was all perfect thank

you so much and I want to remind people

they can ask questions in the chat we'll

get to those later

um what's Bloom doing now by the way

um I don't actually know if Bloom is

still with us lots of people lots of

people since Bloom and me included have

continued that research and so now we

know conclusively In Bloom like was the

the forefather of this that

um a learning experience that is active

uh and personalized and individually

coached is chef's kiss

um I guess is still he's still around on

the scene but very much is like the

forefather of this movement

so when when you started by saying you

know all of this is kept in the Ivory

Tower

what needs to happen because it feels

like we're in this perfect opportunity

for people in edtech to reinvent the The

Learning Experience

um two weeks ago at Ted Sal Khan uh

founder of the Khan Academy showed how

they had integrated AI into the learning

experience for kids and I think it just

floored everybody we we showed that just

last Saturday uh that it is very

interactive very experience based very

question based and it's and it wasn't

just for the student it was also for the

teacher and so that looked like a best

practice of ways to go forward did you

are you aware of the work he's doing

yeah absolutely

like when I watched that Ted Talk Back

it's like yes it's like finally are we

is it happening because what um Sal Khan

described is exactly what Bloom

recommended in 1984. it's this perfect

individual coaching encouragement

personalized pathways through to a

shared outcome

um and so yeah and we're seeing other

examples too so I know that Microsoft

have released a Reading Coach which

again which scene so where Khan Academy

is um car meago I think it's called is

designed to be used at home as a kind of

pre-class or a post-class extension to

learning

um there are more and more tools

um appearing like the Microsoft tools

the Reading Coach to be used which is

designed to be used by teachers in the

classroom to deliver the same sort of

again we all have one goal but we sit

and we pursue that goal powered by AI

um and take very personalized adaptive

paths to it and get different sorts of

feedback which drive us through

um different paths to the same goal so

you're right in that there is you know

it there are examples of innovation out

there there are examples of AI being

used in ways which drives learner

outcomes but I think we're also in a

situation where and this has been the

case ever since edtech existed where

there is still a thinker lack of

discourse between education technology

I've said it before and I will say it

again I'm sure after this but like one

of my one of my uh kind of taglines is

that we need to put the ad back into Ed

Tech I think often we we end up building

technology uh to solve an immediate pain

hair on fire pain because that's the

thing that sells it's like I need to you

know design a lecture tomorrow so let's

build a tool that will do that in

seconds

um and so it's you know most edtech

Works in that way but yeah Khan Academy

and Microsoft doing great work to really

highlight how we can use AI to innovate

pedagogy rather than just delivery if

that makes sense it makes total sense

and and one of the things that uh uh I

appreciated about your writing because I

follow the things that you're saying

because you're you're very good at

putting information out there for those

of us that are interested in this uh

this field but you have this concept of

three teams which I have repeated uh

since I first was exposed to it explain

to our our listeners here what the three

teams are

yeah so uh and in fact I think it might

now be two but let me let me give you

the story so yeah in formal education so

this is global it's K-12 it's he it's

further education as we would call it

it's education uh when uh generative AI

kind of caught fire at the end of last

year and came into the world we tended

to have like three camps emerge

um so the first Camp was uh Team avoid

um and so we saw an initial reaction

where

um Educators and it's understandable and

I was included in this you know it was

like the immediate response is like

shoot if uh if everyone can now use chat

GPT to uh write their essays then the

systems are broken so what we'll do is

uh we'll avoid this risk by getting

everyone back into the room so we saw

for example in Australia very rapid

change to higher education policy that

said okay from now on you write essays

and you do exams in a room and we'll

watch you the kind of you know

panoptican Bentham uh approach all the

other institutions uh did things like uh

require students to create images or

videos or have oral aspects to the

to the examinations

um I mean it gives you a sense of how

rapidly things are changing because now

we can create images using AI as well so

that's broken

so there's that there's that group

um and then there was team Bennett which

is really interesting and this is

ongoing this is a very interesting game

of cat and mouse going on which I've

been watching since about December where

um you know I guess I guess in line with

existing protocol

um a lot of Institutions education

institutions said hey if uh Chachi BT

can write essays then that's plagiarism

so let's detect it and then

um basically ban it so make that uh

misconduct and so we've seen a lot of

Institutions investing in in very

rapidly built ironically using AI uh

tools which can detect whether or not

your essay has been written by tragedy

BT so the GBP zero various turn it in

whatever

um and what's really interesting is that

as quickly as these things have been

built over here in December

uh Revenge of the Nerds were on YouTube

uh explaining to all the students how

you can actually kind of clean your data

so that it's not detectable anymore

um and this is ongoing and so now we

have at first it was kind of hacks

through YouTube and now we have uh

companies being built uh which are

student facing and they say like hey

we can answer it we can we can write any

essay and no one will ever know that

chat GPT wrote it and so this game of

cat and mouse is going on there's also

some really important research that's

happened to show that

um chat gbt detection Technologies are

biased they're biased towards certain

types of language certain types of

Concepts Etc so I think the key message

is that perfect AI detection is not

possible and team bannett are now kind

of starting to realize that that they're

caught in this cat and mouse game I

think some institutions are still in the

process of buying the tech and they're

now like what we're going to do

and then and then the emerging Group

which is getting bigger

um I would say by the month particularly

over the last two months is team Embrace

and this team instead of trying to

circumnavigate it or ban it kind of say

okay well what would it look like if we

embraced chat GPT in the classroom what

does that look like for me as a teacher

and for my students on the ground and

that really I think is if we had a

beautiful graph now it would be helpful

but I think I see the first two camps as

really having a very short shelf life

because it's not sustainable

here we have um so this team Embrace I

think is where the future is going

I am

people may have seen it but there was a

really interesting and one of the first

controlled studies that came out about

chat GPT came out maybe two three weeks

ago and what it found is that chat GPT

increased uh human efficiency by 35 some

people are saying that's a massive

underestimation now to put that into

context steam in the in the Victorian

period increased our productivity by 25

so there is there is no doubt in my mind

that the most likely future is one if AI

remains low cost or no cost is one where

our work and our lives are AI powered

and so team Embrace uh or the team that

kind of acknowledge this and acknowledge

that in that world we as Educators have

a really critical role to play in

educating our students like about what

AI is and how we use it and what its

weaknesses are what the risks are

um and that's that's exactly what I've

been doing and all the other members of

Team Embrace have been doing

um and yeah I'm going to get a T-shirt

and send it to you that says team

Embrace on it thank you for for helping

us understand this very complex and very

topical

conversation

absolutely