Technologia i Nauczanie: Procesy uczenia się (kognitywne)

W ciągu ostatnich kilku lat byliśmy świadkami gwałtownego rozwoju technologii w nauczaniu poprzez e-learning i kształcenie na odległość (Bernard i in., 2009; Brown, 2006; Campbell, 2006; Clark, 2008; Jonassen, 1996; Jonassen i in., 1999; Larreamendy-Joerns i Leinhardt, 2006; Roblyer, 2006; Winn, 2002). Technologia często jest utożsamiana ze sprzętem (np. komputerami), ale jej znaczenie jest znacznie szersze. Technologia odnosi się do projektów i środowisk, które angażują uczniów (Jonassen i in., 1999). Prowadzone są coraz liczniejsze badania nad wpływem technologii na uczenie się, a także podejmowane są wysiłki w celu usunięcia barier włączania technologii do nauczania (Ertmer, 1999).

Technologia ma potencjał, by ułatwiać nauczanie w sposób, który wcześniej był niewyobrażalny. Niedawno zastosowania technologii w klasie ograniczały się do filmów, telewizorów, projektorów slajdów, radia i tym podobnych. Dziś uczniowie mogą doświadczać symulacji środowisk i wydarzeń, których nigdy nie mogliby doświadczyć w zwykłych klasach, otrzymywać instrukcje i komunikować się z innymi na duże odległości oraz wchodzić w interakcje z dużymi bazami wiedzy i eksperckimi systemami tutoringu.

Wyzwanie dla badaczy stanowi ustalenie, w jaki sposób technologia wpływa na procesy poznawcze uczniów podczas kodowania, przechowywania, transferu, rozwiązywania problemów i tak dalej. Materiał w tej sekcji dotyczący środowisk uczenia się opartych na komputerach i edukacji na odległość nie jest praktycznym przewodnikiem po tym, jak wykorzystywać technologię w edukacji. Raczej ta sekcja koncentruje się na roli, jaką technologia odgrywa w uczeniu się. Czytelnicy zainteresowani dogłębnymi zastosowaniami technologii powinni zapoznać się z innymi źródłami (Brown, 2006; Kovalchick i Dawson, 2004a, 2004b; Roblyer, 2006; Winn, 2002).

Studenci coraz częściej uczą się w środowiskach opartych na komputerach. Naukowcy są bardzo zainteresowani rolą, jaką komputery odgrywają w nauczaniu i uczeniu się. Chociaż uczenie się w środowiskach opartych na komputerach nie jest teorią uczenia się, ważne jest, aby wiedzieć, czy komputery poprawiają osiągnięcia szkolne i pomagają rozwijać krytyczne myślenie i umiejętności rozwiązywania problemów.

Pokusa oceny uczenia się opartego na komputerach poprzez porównanie go z uczeniem się niezwiązanym z komputerami jest silna, ale takie porównania mogą być mylące, ponieważ inne czynniki (np. autentyczność treści, interakcje nauczyciel-uczeń/uczeń-uczeń) również mogą się różnić. Zamiast koncentrować się na tym zagadnieniu, wydaje się bardziej produktywne analizowanie rodzajów procesów poznawczych, które mogą zachodzić w środowiskach opartych na komputerach i w innych zastosowaniach technologicznych.

Jonassen i in. (1999) przedstawili dynamiczną perspektywę na rolę technologii w uczeniu się. Maksymalne korzyści z technologii wynikają, gdy pobudza ona i ułatwia myślenie oraz konstruowanie wiedzy. W tej konceptualizacji technologia może pełnić funkcje przedstawione na liście celów 'Funkcje technologii'. Zastosowania technologiczne istotne dla uczenia się, opisane w tej sekcji, są różnie skuteczne w realizacji tych funkcji.

• Narzędzie wspierające konstruowanie wiedzy
• Nośnik informacji do eksploracji wiedzy w celu wspierania uczenia się poprzez konstruowanie
• Kontekst wspierający uczenie się poprzez działanie
• Medium społecznościowe wspierające uczenie się poprzez konwersację
• Partner intelektualny wspierający uczenie się poprzez refleksję

Instrukcja oparta na komputerach (CBI)

Do niedawna, kiedy to została wyparta przez Internet, instrukcja oparta na komputerach (CBI) (lub CAI—instrukcja wspomagana komputerowo) była najczęstszym zastosowaniem uczenia się z użyciem komputerów w szkołach (Jonassen, 1996). CBI jest często używane do ćwiczeń i samouczków, które prezentują informacje i przekazują informacje zwrotne uczniom oraz reagują w oparciu o odpowiedzi uczniów.

Chociaż CBI jest ograniczona w tym, co może zrobić, kilka cech CBI jest mocno zakorzenionych w teorii uczenia się i badaniach (Lepper, 1985). Materiał może przyciągnąć uwagę uczniów i zapewnić natychmiastową informację zwrotną. Informacja zwrotna może być typu, który nie jest często udzielany w klasie, na przykład jak obecne wyniki uczniów wypadają w porównaniu z ich wcześniejszymi wynikami (aby pokazać postępy w uczeniu się). Komputery indywidualizują treść i tempo prezentacji.

Kolejną zaletą CBI jest to, że wiele programów umożliwia personalizację; uczniowie wprowadzają informacje o sobie, rodzicach i przyjaciołach, które są następnie uwzględniane w prezentacji instruktażowej. Personalizacja może prowadzić do wyższych osiągnięć niż inne formaty (Anand & Ross, 1987). Personalizacja instrukcji może poprawić zrozumiałość i ułatwić integrację treści z sieciami LTM. Konstruowanie wiedzy powinno być wspierane znanymi odniesieniami.

Symulacje i Gry

Symulacje przedstawiają rzeczywiste lub wyimaginowane sytuacje, których nie można przenieść do środowiska uczenia się. Przykładami są programy symulujące loty samolotów, podwodne ekspedycje i życie w fikcyjnym mieście. Uczący się mogą lepiej budować sieci pamięciowe, gdy podczas uczenia się mają namacalne odniesienia. Gry są zaprojektowane w celu stworzenia przyjemnego kontekstu uczenia się poprzez powiązanie materiału ze sportem, przygodą lub fantazją. Gry mogą kłaść nacisk na umiejętności myślenia i rozwiązywania problemów, ale mogą być również wykorzystywane do nauczania treści (np. gra w koszykówkę do nauczania ułamków).

Lepper (1985; Lepper & Hodell, 1989) zasugerował, że gry wpływają na uczenie się również poprzez zwiększanie motywacji. Motywacja jest większa, gdy istnieje endogenny (naturalny) związek między treścią a środkami („efekty specjalne”), za pomocą których gra lub symulacja prezentuje treść. Ułamki są endogennie powiązane z grą w koszykówkę, na przykład, gdy uczniowie są proszeni o określenie, jaka część boiska jest pokryta przez graczy kozłujących piłkę po podłodze. Taki endogenny związek wzmacnia sensowność oraz kodowanie i przechowywanie w LTM. W wielu grach i symulacjach związek między treścią a środkami jest jednak arbitralny, na przykład, gdy poprawna odpowiedź ucznia na pytanie generuje elementy fantastyczne (np. postacie z kreskówek). Gdy związek jest arbitralny, gra nie zapewnia lepszego uczenia się niż tradycyjne nauczanie, chociaż ta pierwsza może być bardziej interesująca.

Jako rodzaj środowiska opartego na komputerach, symulacje wydają się dobrze nadawać do uczenia się przez odkrywanie i dociekanie. W swoim przeglądzie badań wykorzystujących symulacje komputerowe w uczeniu się przez odkrywanie, de Jong i van Joolingen (1998) doszli do wniosku, że symulacje są bardziej efektywne niż tradycyjne nauczanie w wpajaniu uczniom „głębokiego” (intuicyjnego) przetwarzania poznawczego. Symulacje mogą być również korzystne dla rozwijania umiejętności rozwiązywania problemów. Podobnie jak w przypadku CBI, Moreno i Mayer (2004) odkryli, że spersonalizowane wiadomości od agenta ekranowego podczas symulacji poprawiały zapamiętywanie i rozwiązywanie problemów lepiej niż wiadomości niespersonalizowane. Woodward, Carnine i Gersten (1988) odkryli, że dodanie symulacji komputerowych do usystematyzowanego nauczania przyniosło korzyści w rozwiązywaniu problemów dla uczniów szkół średnich ze specjalnymi potrzebami edukacyjnymi w porównaniu z samym tradycyjnym nauczaniem. Autorzy zauważyli jednak, że mechanizm generujący te wyniki był niejasny, a wyniki mogą nie być uogólnione na samodzielne symulacje komputerowe.

Multimedia/Hipermedia

Multimedia odnoszą się do technologii, które łączą możliwości różnych mediów, takich jak komputery, filmy, wideo, dźwięk, muzyka i tekst (Galbreath, 1992); hipermedia odnoszą się do mediów połączonych lub interaktywnych (Roblyer, 2006). Uczenie się za pomocą multimediów i hipermediów ma miejsce, gdy uczniowie wchodzą w interakcje z informacjami prezentowanymi w więcej niż jednym trybie (np. słowa i obrazy; Mayer, 1997). Zdolności komputerów do interakcji z innymi mediami szybko się rozwijają. Streaming wideo, płyty CD i DVD są powszechnie używane z komputerami w celach instruktażowych (Hannafin & Peck, 1988; Roblyer, 2006).

Multimedia i hipermedia mają istotne implikacje dla nauczania, ponieważ oferują wiele możliwości wprowadzenia technologii do instrukcji (Roblyer, 2006). Dowody z badań naukowych potwierdzają korzyści płynące z multimediów dla uczenia się. W swoim przeglądzie badań, Mayer (1997) stwierdził, że multimedia wzmacniają rozwiązywanie problemów i transfer wiedzy przez studentów; jednak efekty były najsilniejsze dla studentów z niewielką wcześniejszą wiedzą i wysokimi zdolnościami przestrzennymi. Dillon i Gabbard (1998) również doszli do wniosku z ich przeglądu, że efekty zależą częściowo od zdolności: studenci z niższymi ogólnymi zdolnościami mieli największe trudności z multimediami. Styl uczenia się był ważny: studenci chętni do eksploracji uzyskali największe korzyści. Multimedia wydają się szczególnie korzystne w konkretnych zadaniach wymagających szybkiego przeszukiwania informacji.

Badacze analizowali warunki sprzyjające uczeniu się z multimediów. Kiedy werbalne i wizualne (np. narracja i animacja) informacje są łączone podczas instrukcji, uczniowie korzystają z podwójnego kodowania (Paivio, 1986). Jednoczesna prezentacja pomaga uczącym się tworzyć powiązania między słowami i obrazami, ponieważ znajdują się one w pamięci roboczej (WM) w tym samym czasie (Mayer, Moreno, Boire, & Vagge, 1999). Multimedia mogą ułatwiać uczenie się lepiej niż dostosowywanie mediów do indywidualnych różnic uczniów (Reed, 2006). Używając różnych mediów, nauczyciele zwiększają prawdopodobieństwo, że przynajmniej jeden typ będzie skuteczny dla każdego ucznia. Niektóre urządzenia instruktażowe, które wspomagają uczenie się z multimediów to: sygnały tekstowe, które podkreślają strukturę treści i jej związek z innymi materiałami (Mautone & Mayer, 2001); spersonalizowane wiadomości, które zwracają się do uczniów i sprawiają, że czują się uczestnikami lekcji (Mayer, Fennell, Farmer, & Campbell, 2004; Moreno & Mayer, 2000); umożliwienie uczącym się sprawowania kontroli nad tempem instrukcji (Mayer & Chandler, 2001); animacje, które obejmują ruch i symulacje (Mayer & Moreno, 2002); możliwość interakcji z mówcą na ekranie (Mayer, Dow, & Mayer, 2003); wykonanie testu praktycznego z materiału (Johnson & Mayer, 2009); i kontakt z mówcą-człowiekiem, a nie maszynowo wygenerowanym (Mayer, Sobko, & Mantone, 2003).

Maksymalne korzyści z multimediów wymagają rozwiązania pewnych kwestii logistycznych i administracyjnych. Możliwości interaktywne są drogie w opracowaniu i produkcji, chociaż są bardzo skuteczne (Moreno & Mayer, 2007). Koszty mogą uniemożliwić wielu systemom szkolnym zakup komponentów. Interaktywne wideo może wymagać dodatkowego czasu na instrukcję, ponieważ prezentuje więcej materiału i wymaga więcej czasu od ucznia. Ale interaktywne, multimodalne środowiska uczenia się zapewniają ogromny potencjał zwiększania motywacji uczniów (Scheiter & Gerjets, 2007). Większa kontrola uczącego się, która jest możliwa, przynosi lepsze korzyści w uczeniu się i może wspierać samoregulację (Azevedo, 2005b).

Pomimo potencjalnych problemów związanych z kosztami i potrzebnymi umiejętnościami technologicznymi, multimedia i hipermedia wydają się przynosić korzyści uczeniu się uczniów, a badania coraz częściej pokazują, że ta technologia może pomóc w rozwijaniu samoregulowanego uczenia się uczniów (Azevedo, 2005a, 2005b; Azevedo & Cromley, 2004; Azevedo, Guthrie, & Siebert, 2004). Aplikacje będą nadal rozwijane wraz z postępem technologicznym (Roblyer, 2006). Potrzebne są dalsze badania nad wpływem multimediów na motywację i sposobem powiązania ich z sekwencją nabywania umiejętności samoregulacyjnych (np. wpływ społeczny na samowpływ; Zimmerman & Tsikalas, 2005).

E-learning

E-learning odnosi się do uczenia się za pomocą środków dostarczanych elektronicznie. Termin ten jest często używany w odniesieniu do każdego rodzaju komunikacji elektronicznej (np. wideokonferencje, e-mail); jednak tutaj jest używany w węższym znaczeniu instrukcji internetowej (opartej na sieci Web).

Internet (międzynarodowa kolekcja sieci komputerowych) to system współdzielonych zasobów, którego nikt nie jest właścicielem. Internet zapewnia dostęp do innych osób (użytkowników) poprzez e-mail i konferencje (czaty), pliki i World Wide Web (WWW) — interaktywny zasób multimedialny na wielu komputerach. Przechowuje również informacje, które można kopiować do użytku osobistego.

Internet jest wspaniałym źródłem informacji, ale istotną kwestią jest jego rola w uczeniu się. Na pierwszy rzut oka Internet ma zalety. Instrukcje oparte na sieci Web zapewniają uczniom dostęp do większej ilości zasobów w krótszym czasie niż jest to możliwe w tradycyjny sposób; jednak więcej zasobów nie oznacza automatycznie lepszego uczenia się. To ostatnie osiąga się tylko wtedy, gdy uczniowie nabywają nowe umiejętności, takie jak metody prowadzenia badań na dany temat lub krytyczne myślenie o dokładności materiałów w Internecie. Zasoby internetowe mogą również promować uczenie się, gdy uczniowie pobierają informacje z Internetu i włączają je do zajęć lekcyjnych (np. uczenie się przez odkrywanie).

Nauczyciele mogą wspierać rozwój umiejętności internetowych uczniów za pomocą rusztowania. Uczniowie muszą być uczeni strategii wyszukiwania (np. sposobów korzystania z przeglądarek), ale nauczyciele mogą również przeprowadzić wstępne wyszukiwanie w Internecie i podać uczniom nazwy pomocnych stron internetowych. Grabe i Grabe (1998) oferują inne sugestie.

Zagrożeniem dla uczniów korzystających z Internetu jest to, że duży zasób dostępnych informacji może zaszczepić przekonanie, że wszystko jest ważne i wiarygodne. Uczniowie mogą wtedy angażować się w “pisanie asocjacyjne”, próbując zawrzeć zbyt wiele informacji w raportach i pracach. W zakresie, w jakim e-learning pomaga uczyć uczniów umiejętności analizy i syntezy wyższego poziomu, nabędą oni strategie określania, co jest ważne, i łączenia informacji w spójny produkt.

Kształcenie na odległość (edukacja na odległość) ma miejsce, gdy instrukcja pochodząca z jednej lokalizacji jest przekazywana uczniom w jednej lub wielu odległych lokalizacjach. Interaktywne możliwości pozwalają na dwukierunkową informację zwrotną i dyskusje, które stają się częścią procesu uczenia się. Kształcenie na odległość oszczędza czas, wysiłek i pieniądze, ponieważ instruktorzy i uczniowie nie muszą odbywać długich podróży na zajęcia. Uniwersytety, na przykład, mogą rekrutować studentów z szerokiego obszaru geograficznego. Mniejsze jest zmartwienie, że studenci pokonują duże odległości, aby uczęszczać na zajęcia. Okręgi szkolne mogą prowadzić programy doskonalenia zawodowego, transmitując z centralnego miejsca do wszystkich szkół. Kształcenie na odległość poświęca bezpośredni kontakt z instruktorami, chociaż jeśli używany jest dwukierunkowy interaktywny obraz wideo, interakcje odbywają się w czasie rzeczywistym (synchronicznie). W swoim przeglądzie programów edukacji na odległość, Bernard i in. (2004) stwierdzili, że ich wpływ na uczenie się i retencję studentów jest porównywalny z wpływem tradycyjnego nauczania. Efekty dla nauczania synchronicznego faworyzowały nauczanie w klasie, podczas gdy edukacja na odległość była bardziej skuteczna w przypadku aplikacji asynchronicznych (obejmujących opóźnienie czasowe).

Inną aplikacją sieciową jest elektroniczna tablica ogłoszeń (konferencja). Osoby połączone w sieć za pomocą komputerów mogą publikować wiadomości, ale co ważniejsze dla uczenia się, mogą być częścią grupy dyskusyjnej (czat). Uczestnicy zadają pytania i podnoszą kwestie, a także odpowiadają na komentarze innych. Przeprowadzono sporo badań sprawdzających, czy takie wymiany ułatwiają nabywanie umiejętności pisania (Fabos & Young, 1999). To, czy ten asynchroniczny sposób wymiany telekomunikacyjnej sprzyja uczeniu się lepiej niż interakcja bezpośrednia, jest problematyczne, ponieważ wiele badań jest sprzecznych lub niejednoznacznych (Fabos & Young, 1999); jednak przegląd Bernarda i in. (2004) sugeruje, że edukacja na odległość może być bardziej efektywna w przypadku uczenia się asynchronicznego. Telekomunikacja ma tę zaletę, że jest wygodna, ponieważ ludzie mogą odpowiadać w dowolnym momencie, a nie tylko wtedy, gdy są razem zebrani. Odbiorcze środowisko uczenia się może pośrednio promować uczenie się.

Będąc formami komunikacji za pośrednictwem komputera (CMC), kształcenie na odległość i konferencje komputerowe znacznie rozszerzają możliwości uczenia się poprzez interakcje społeczne. Potrzebne są dalsze badania, aby ustalić, czy osobiste cechy uczniów i rodzaje treści nauczania mogą wpływać na uczenie się i motywację uczniów.

Uczenie się oparte na sieci (online) jest powszechnie włączane do tradycyjnego nauczania jako model mieszany (tj. część nauczania bezpośredniego i reszta online). Uczenie się oparte na sieci jest również przydatne w połączeniu z projektami multimedialnymi. W wielu programach przygotowania nauczycieli, przyszli nauczyciele korzystają z sieci, aby uzyskać zasoby, a następnie selektywnie włączają je do projektów multimedialnych w ramach planów lekcji.

W swoim przeglądzie kursów online, Tallent-Runnels i in. (2006) stwierdzili, że uczniowie lubili poruszać się we własnym tempie, studenci z większym doświadczeniem komputerowym wyrażali większą satysfakcję, a komunikacja asynchroniczna ułatwiała pogłębione dyskusje. Edukacja na odległość, która uwzględnia interakcje (uczeń–uczeń, uczeń–nauczyciel, uczeń–treść), pomaga zwiększyć osiągnięcia uczniów (Bernard i in., 2009). Inne rodzaje interakcji (np. wiki, blogi) również mogą być przydatne. Wprowadzanie prezentacji multimedialnych do edukacji na odległość zwiększa jej personalizację, a tym samym upodabnia ją do nauczania bezpośredniego (Larreamendy-Joerns & Leinhardt, 2006), co może zwiększyć motywację uczniów.

Próba porównania kursów online z tradycyjnymi jest trudna, ponieważ istnieje tak wiele różnic, z których jedną jest to, że do tej pory większość kursów online zapisała głównie osoby nietradycyjne i białych Amerykanów. Ta demografia zmieni się, gdy kursy online staną się bardziej powszechne, co pozwoli na lepszą ocenę wyników uczenia się online i cech środowiskowych, które ułatwiają uczenie się.

Na podstawie przedstawionych dowodów możemy stwierdzić, że technologia może wzmacniać proces uczenia się. Porównanie wpływu instrukcji wzbogaconych technologią z tradycyjnymi metodami nauczania jest trudne, a porównania mogą prowadzić do mylnych wniosków (Oppenheimer, 1997). Żadne medium instruktażowe nie jest konsekwentnie lepsze od innych, niezależnie od treści, uczniów czy otoczenia (Clark & Salomon, 1986). Technologia nie jest przyczyną uczenia się; jest raczej środkiem do stosowania zasad skutecznego nauczania i uczenia się.

Clark i Salomon (1986) zalecili, aby badacze określili warunki, w których komputery ułatwiają nauczanie i uczenie się. Jest to nadal aktualne i można to odnieść do technologii w ogóle. Użycie technologii powinno zależeć od celów uczenia się. Chociaż technologia ma potencjał do wspierania różnych celów uczenia się, może nie być najlepszym sposobem na promowanie interakcji uczniów poprzez nauczanie rówieśnicze, dyskusje grupowe lub uczenie się oparte na współpracy.

Potrzebne są dalsze badania oceniające skuteczność środowisk uczenia się opartych na komputerach i kształcenia na odległość. Niektóre badania pokazują, że rozwiązywanie problemów oparte na komputerach jest różnie skuteczne dla uczniów płci męskiej i żeńskiej (Littleton, Light, Joiner, Messer i Barnes, 1998). Badanie różnic płciowych i etnicznych powinno być priorytetem badawczym.

Kolejnym obszarem, który należy zbadać, jest wpływ motywacyjny technologii na nauczycieli i uczniów (Ertmer, 1999; Lepper & Gurtner, 1989). Lepper i Malone (1987) zauważyli, że komputery mogą skupić uwagę na zadaniu poprzez wzmocnienia motywacyjne, utrzymać poziom pobudzenia na optymalnym poziomie i kierować uczniów do angażowania się w przetwarzanie informacji ukierunkowane na zadanie, zamiast skupiać się na nieistotnych aspektach zadania. Chodzi o to, że skuteczne zasady motywacyjne mogą wzmocnić głębokie (a nie powierzchowne) przetwarzanie (Hooper & Hannafin, 1991).

Przewidywanie przyszłości technologii w edukacji jest trudne. Jeszcze kilka lat temu niewielu przewidziałoby, że laptopy wyprą komputery stacjonarne lub że urządzenia przenośne mogą ostatecznie zastąpić laptopy. W miarę jak technologia staje się bardziej złożona, będzie oferować znacznie większy zakres możliwości edukacyjnych (Brown, 2006). Będziemy mogli uzyskiwać dostęp do wiedzy i tworzyć ją w nowy, zaawansowany sposób. Badania będą badać wpływ tych zmian na uczenie się uczniów, a także skuteczne sposoby wprowadzania technologii do nauczania.

Prawdopodobne są ekscytujące zmiany na kilku frontach (Roblyer, 2006). Bezprzewodowa łączność jest obecnie powszechna, co znacznie zwiększa wygodę korzystania z laptopów w nauczaniu. Bezprzewodowość i przenośność urządzeń (np. laptopy, urządzenia przenośne) pomagają instruktorom wprowadzać technologię do nauczania. Fuzja technologii będzie kontynuowana (np. telefony komórkowe, które mogą wykonywać wiele funkcji), co może ostatecznie doprowadzić do tego, że uczniowie będą potrzebować minimalnego sprzętu do wykonywania różnych aplikacji. Postęp technologiczny będzie nadal poprawiał dostępność dla osób niepełnosprawnych, a technologie wspomagające powinny stać się bardziej powszechne w szkołach. Kształcenie na odległość i możliwości uczenia się online będą się zwiększać. Dziś mamy wirtualne uniwersytety i szkoły średnie, które mogą zostać rozszerzone na wcześniejsze poziomy (np. gimnazja, szkoły podstawowe). Wreszcie, w miarę jak wygoda technologii będzie się poprawiać, możemy zaobserwować stopniowe odchodzenie od tradycyjnego nauczania i przejście do modelu zawierającego mniej spotkań klasowych i więcej komunikacji elektronicznej.

Na podstawowym poziomie badawczym, badania nad sztuczną inteligencją (AI) mogą dostarczyć ważnych informacji na temat ludzkiego uczenia się, myślenia i rozwiązywania problemów. Sztuczna inteligencja odnosi się do programów komputerowych, które symulują ludzkie zdolności do wnioskowania, oceniania, rozumowania, rozwiązywania problemów, rozumienia mowy i uczenia się (Trappl, 1985). John McCarthy ukuł ten termin w 1956 roku jako temat konferencji.

Systemy eksperckie są zastosowaniem AI. Systemy eksperckie to duże programy komputerowe, które dostarczają wiedzę i procesy rozwiązywania problemów jednego lub więcej ekspertów (Anderson, 1990; Fischler & Firschein, 1987). Analogicznie do ludzkich konsultantów, systemy eksperckie zostały zastosowane w różnych dziedzinach, takich jak medycyna, chemia, elektronika i prawo. Systemy eksperckie mają rozległą bazę wiedzy składającą się z wiedzy deklaratywnej (fakty) i wiedzy proceduralnej (system reguł używanych do wyciągania wniosków). Interfejs zadaje pytania użytkownikom i udziela rekomendacji lub rozwiązań. Typowym zastosowaniem systemów eksperckich jest nauczanie poprzez zapewnienie wiedzy specjalistycznej studentom. Instrukcja często wykorzystuje kierowane odkrywanie; uczniowie formułują i testują hipotezy i doświadczają konsekwencji.

Przyszłe systemy eksperckie będą stosowane w szerszym zakresie dziedzin. Jednym z wyzwań jest poprawa zdolności systemów do rozumienia języków naturalnych, zwłaszcza mowy. Chociaż systemy eksperckie mogą wykonywać zadania rozpoznawania wzorców, większość z tych zadań obejmuje tylko bodźce wizualne. Ale systemy rozpoznawania głosu stale się poprawiają. Wykorzystanie technologii wspomagających w edukacji rozszerza się, ponieważ uczniowie z niepełnosprawnościami są integrowani w miarę możliwości w regularnych zajęciach klasowych. Systemy eksperckie powinny wzmacniać możliwości komputerów, tak aby były one dostępne dla wszystkich uczniów (np. słuchowych, wzrokowych, wielorakich upośledzeń).

AI niesie ze sobą ekscytujące możliwości pomagania nam w zrozumieniu ludzkich procesów myślowych. To zastosowanie obejmuje programowanie komputerów z pewną wiedzą i zasadami, które pozwalają im zmieniać i nabywać nową wiedzę i zasady w oparciu o doświadczenia. Na przykład w uczeniu się koncepcji komputer może być zaprogramowany z elementarną regułą, a następnie wystawiony na działanie instancji i nie-instancji koncepcji. Program modyfikuje się, przechowując nowe informacje w pamięci i zmieniając swoją regułę. Uczenie się może również następować poprzez zapoznanie się z historiami przypadków. Komputer można zaprogramować z faktami i historiami przypadków choroby. Gdy komputer analizuje te historie, zmienia swoją pamięć, aby uwzględnić etiologię, objawy i przebieg choroby. Kiedy komputer zdobędzie obszerną bazę wiedzy na temat konkretnej choroby, może diagnozować przyszłe przypadki z precyzją.