Kāpēc tā joprojām ir svarīga? Tā sniedz pedagogiem skaidru kognitīvo karti mācīšanās procesa dizainam un augstākas pakāpes domāšanas aizsardzībai.
Blūma taksonomija projektā tiek izmantota kā stratēģija dinamiskai kursu veidošanai. Tā ļauj AI sistēmām sakārtot mācību mērķus pēc sarežģītības, veidot pedagoģiski pamatotus uzdevumus un radīt personalizētus mācību rīkus.
1. Cilvēka un MI lomu strukturēšana
MI Deleģētie Uzdevumi
Zemākie taksonomijas līmeņi:
Atcerēšanās (Remembering)
Pamata izpratne (Understanding)
"Apgrieztā mācīšanās": MI veic rutīnas uzdevumus pirms nodarbības.
Cilvēka Domāšana
Augstākie taksonomijas līmeņi:
Analīze (Analyzing)
Vērtēšana (Evaluating)
Radīšana (Creating)
Nodarbību laiks atbrīvots diskusijām un projektiem.
Lietošanas Piemēri
Mērķis
Blūma taksonomijas loma ar MI
Avoti
Vērtēšanas dizains
Veidot autentiskus uzdevumus līmenī "analizēt–vērtēt–radīt", kur MI ir vājākais.
(Thanh et al., 2023; Vivian, 2025)
MI uzvedņu vadīšana
Strukturēt studentu uzvednes (prompts) pa līmeņiem (atcerēties → radīt).
(Hui, 2024; Elim, 2024)
Kognitīvās slodzes sadale
Ļaut MI veikt rutīnas uzdevumus, cilvēki koncentrējas uz spriedumiem un radošumu.
(Kwan et al., 2025; Lubbe et al., 2025)
2. Kritiskās domāšanas aizsardzība
Ģeneratīvais MI var kārdināt apiet izpratni. Blūma taksonomija kalpo kā "kritiskās domāšanas objektīvs":
Studentiem jāvērtē un jāapšauba MI rezultāti.
"Reversed Bloom": Sākt ar MI produktu, tad to analizēt.
3. Gudrāku MI rīku darbināšana
Blūma taksonomija ir iebūvēta MI sistēmās, lai:
Klasificētu jautājumus.
Ģenerētu līmenim atbilstošus elementus.
Automatizētu vērtēšanu sistemātiski.
Secinājums
MI vidē Blūma taksonomija ir nevis relikvija, bet vadības panelis. Tā palīdz izlemt, kāda veida domāšana jāveic cilvēkiem un kā dizainēt aktivitātes, kas veido neatkarīgu domāšanu.
