Švietimas pastaruoju metu patyrė reikšmingų transformacijų. COVID-19 pandemija verčia pedagogus persikelti į nuotolinio mokymosi ir vertinimo metodus, o vienas profesorius atrado stebinančią priemonę mokinio darbui įvertinti. Atvirame visatos egzamine, kai studentai turi neribotą prieigą prie savo užrašų ir interneto, profesorius susidūrė su studentu, kuris naudojo OpenAI’s Chat GPT, kad sukurtų nepriekaištingą rašinį. Nors šis metodas studentus aprūpina realiam pasauliui ir atspindi, kaip jie veiks profesinėse aplinkose, jis taip pat kelia susirūpinimą dėl bendradarbiavimo ir plagiato.
Tradiciniu būdu sekti studentų darbą dėl plagiato buvo santykinai paprasta. Tačiau AI eros laikotarpiu tai tapo sudėtingesne. AI varomos rašymo pagalbos, tokią kaip Grammarly, ne tik taiso gramatiką ir rašybą, bet gali ir generuoti tekstą įvairiomis stilių. Be to, AI sistemos sparčiai evoliucionuoja, teikdamos skirtingus atsakymus į tą patį klausimą. Ši evoliucija kelia sunkumų tikrinti studentų darbų autentiškumą. Dėl šios priežasties universitetai privalo pritaikyti savo mokymo ir vertinimo metodus, kad būtų galima išspręsti šias problemas ir užtikrinti akademinį sąžiningumą.
Vienas AI plėtros padarinių yra galimybė akademinei nelygybei. Premium AI produktų versijos dažnai siūlo pažangesnes funkcijas, kurios gali suteikti pranašumą studentams, galintiems apmokėti jas. Tai sukuria skirtumą tarp skirtingų studentų darbo kokybės. Tačiau svarbu pripažinti, kad akademinė nelygybė visada egzistavo įvairiomis formomis, tokiomis kaip studentų mokymasis už privačių dėstytojų ar rašalų. AI įtaka švietimui tiesiog prideda naują aspektą šiai sudėtingai problemai.
Judant į priekį, mokytojams reikės pergalvoti savo vertinimo metodus. Nors daugiau pasirinktinio atsakymo formatas yra patogus ir taupo laiką, jis gali ne suteikti tikslaus studentų gebėjimų įvertinimo. Aukštesnio lygio kursams, esė ir skaičiavimo uždaviniai turėtų tapti sudėtingesni, reikalaujantys kritinio mąstymo ir problemų sprendimo įgūdžių. Gerai suprojektuotų klausimų ir temų rengimas reikalauja papildomo laiko ir pastangų iš pedagogų. Tokių darbų vertinimas taip pat taps laiko intensyvus.
Be to, tyrimų praktika dėl AI galimybių patirs reikšmingų pokyčių. AI sistemos dabar gali atlikti sudėtingą skaitinę analizę, rašyti kodą įvairiomis programavimo kalbomis, netgi kurti literatūros apžvalgas su citatais. Šie pažangūs dalykai suteikia vertingą paramą tyrėjams, tačiau kelia etinius klausimus ir riziką, kad referansų medžiagose gali būti įtvirtinta dezinformacija.
Nors AI atveria galimybes pažangai, kyla ir susirūpinimų. Kak;iose pačiose klaidose ir nepavykęs;iai, pavyzdžiui, pasišališkai klonuojant paveikslus ar suklastotų mokslinių citatų, sukėlė skeptiškumą dėl AI sistemų patikimumo. Tačiau svarbu šiuos įvykius vertinti kaip dalį AI evoliucinio proceso. Kuo toliau technologija tobulės, šios problemos tikėtina bus išspręstos.
Vis dėlto pagreitėjusią priklausomybę nuo AI skaičiavimu kyla klausimas dėl skaitmeninės raštingumo. Vis mažesnio žmonių skaičiaus turint įgūdžių nepriklausomai analizuoti ir patikrinti rezultatus, yra potencialių kritinių klaidų pavojus svarbių sprendimų priėmimo procesuose, tokiose kaip skrydžių maršrutų valdymas ar sudėtingų sistemų priežiūra.
Be to, AI integracija į tyrimų ir rašymo procesus kelia iššūkį atskirti faktą nuo dezinformacijos. Kadangi AI sugeneruotas turinys tampa didelės interneto referencinių medžiagų kūrinių dalimi, būtina šį turinį vertinti kritiškai. Aklas priėmimas AI rezultatų, ypač tokių, kuriuos priima tie, turintys ribotą istorinį žinių laipsnį, gali vesti prie dezinformacijos platinimo ir realybės iškraipymo.
Kol mes keliaujame šia neižvalgiom, svarbu apsvarstyti AI plėtros etinius aspektus. Vis didėjantis AI stebėjimo gebėjimų, tokių kaip veido atpažinimas ir tapatybės nustatymo technikos, kelia susirūpinimą dėl privatumo ir potencialaus technofašizmo. Atsinaujinančio balanso tarp AI potencialo teigiamoms permainoms ir individo teisių bei laisvės apsaugos uždavinys yra iššūkis, kurį visuomenė turi spręsti kolektyviai.
Išvada, AI naudojimas švietime transformuoja mokymo ir studentų vertinimo būdą. Nors jis neša daug privalumų, įskaitant pagerintą rašymo pagalbą ir supaprastintus tyrimų procesus, jis taip pat kelia etinius, socialinius ir švietimo iššūkius. Pedagogai turi pritaikyti savo vertinimo metodus, kad užtikrintų akademinį sąžiningumą ir įveiktų akademinę nelygybę. Be to, individai turi kritiškai vertinti AI sugeneruotą turinį ir būti sąmoningi dėl jo apribojimų ir potencialių iššūkių. Prisitaikydami prie AI potencialo ir išlaikydami atsargų požiūrį, galime formuoti švietimo ateitį, skatinančią intelektualinį augimą ir inovacijas.
Dažnai užduodami klausimai (DUK)
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar