Kunstlik intelligentsus muudab akadeemilist tööd Tomski Ülikoolis
Tomski Riiklik Ülikool (TSU) on omaks võtnud tipptasemel kunstliku intelligentsuse (AI), et aidata nii üliõpilasi kui ka töötajaid erinevates akadeemilistes ülesannetes, nagu artiklite otsimine, statistika koostamine ja keele tõlkimine. AI põhivõimed on olulised ülikoolis töökoormuse tõhusamaks muutmisel.
TSU koostöö Ülikoolide Konsortsiumiga Suurandmete Teadlased ja Andmete Sukeldumise Akadeemia on toonud kaasa innovaatilise tööriista “RosNavyk”, mis navigeerib efektiivselt läbi tuhandeid töökuulutusi, et tuvastada hetke turusuundumused ja tööandjate ootused. See teenus on põhimõtteliselt muutnud lähenemist tööturu analüüsile, pakkudes tohutuid aja säästmise eeliseid.
Hariduskeskse rakenduse korral tegeleb TSU aktiivselt mitme AI-ga integreeritud haridustoodetega. Kõige rohkem kasutatav on õppejõudude poolt rakendus, mis on mõeldud AI integreerimiseks hariduse kavandamise eri etappides. See toimib digitaalse abivahendina, vähendades igapäevaste ülesannete koormust ja innustades loovat mõtlemist õppekava kavandamisel. See rakendus on võtmetähtsusega üheksa põhioskuse edendamisel, et rakendada AI-d pedagoogilistes ettevõtmistes, sealhulgas plagiaadi vastu võitlemine õpilaste ülesannetes algoritmiliste vahendite abil.
AI ja eetilised kaalutlused TSU-s
AI integreerimine akadeemiasse kaasneb eetiliste muredega tegelemisega. Näiteks võib empaatiapuudus AI algoritmides tuua kaasa riskid seoses eelarvamuste, diskrimineerimise ja andmekaitsega. Siiski teeb TSU jõupingutusi eetilise juhendamise kaasamiseks tehnilise koolituse kõrval, valmistades üliõpilasi hoolikalt ette AI uuendustega teadlikult suhtlemiseks.
Isiklikult jagavad lõpetajad oma tarkvara nagu ChatGPT mõjutusest nende õppimiskogemustes. Alates keeruliste teabeotsingutest kuni põhjalike kokkuvõteteni ja isegi tarkvara probleemide lahendamiseni on need tehnoloogiad pakkunud efektiivsete probleemide lahendamise ja loovuse kvalitatiivset hüpet.
Tulevikku vaadates tunnistavad TSU üliõpilased AI suurenevat hädavajalikkust akadeemiliste uuringute kavandamisel. Mõttetööle kulutatud aja drastilise vähendamisega näitab AI potentsiaali intellektuaalsete võimete laiendamiseks ning avab võimalused mitmekesisteks rakendusteks, alates keele töötlemisest kuni ideede genereerimiseni.
AI omaksvõtmine on TSU jaoks rohkem kui lihtsalt tehnoloogia kasutuselevõtt; see on ühtne sulandumine õpetamise ja õppimisega, tagades, et ülikool jääb haridusinnovatsioonis esirinnas olema.
Tomski Riikliku Ülikooli (TSU) teostatud kunstliku intelligentsuse rakendamine akadeemilise edendamise jaoks sobib laiemasse suunda ülikoolides üle maailma, kus AI-d kasutatakse üha enam õpetamise, õppimise ja teadustöö toetamiseks. Lisainformatsioon, mis võib artiklis puududa, kuid täiendab antud teavet, on järgmine:
1. Masinõpe, AI alamhulk, on eriti kasulik suurte andmehulkade analüüsimisel, mis võivad aidata uurimistöös eri valdkondades.
2. Loomuliku keele töötlemine (NLP), veel üks AI-tehnoloogia, võimaldab artiklis mainitud tõlketeenuseid, aidates murda keelebarjääre akadeemias.
3. AI poolt võimendatud ennustuslik analüütika võib aidata vastuvõtu halduses ja üliõpilaste edukuse algatusi, ennustades üliõpilaste sooritust ja väljalangemisriski.
Põhiküsimused ja vastused:
Küsimus: Mis on peamised väljakutsed seotud AI integreerimisega akadeemilistesse keskkondadesse, nagu TSU?
Vastus: Peamised väljakutsed hõlmavad arenduse ja rakendamise kulude, andmekaitse ja turvalisuse tagamise, võimalike eelarvamuste AI-algoritmidesse, samuti digitaalse kirjaoskuse vajadust nii üliõpilaste kui ka õppejõudude seas AI tööriistade tõhusaks kasutamiseks.
Küsimus: Kuidas AI võib mõjutada akadeemilist ausust ja üliõpilaste õpitulemusi?
Vastus: Kuigi AI võib võidelda plagiaadiga, on oht, et õpilased toetuvad ülesannete täitmisel liiga palju AI-le, mis võib potentsiaalselt õõnestada kriitilist mõtlemist ja probleemide lahendamise oskusi. Haridusjuhtide jaoks on oluline tasakaalustada AI mugavus pedagoogiliste strateegiatega, mis soodustavad iseseisvat õppimist.
Eelised ja puudused:
Eelised:
– Suurendab uuringute ja andmeanalüüsi tõhusust.
– Vähendab õppejõudude kulutatud aega rutiinsetele ülesannetele, võimaldades rohkem aega interaktiivseks õppimiseks.
– Võimaldab isikupärastatud haridust adaptiivsete õppesüsteemide kaudu.
– Lihtsustab ressursside ja õppematerjalide suuremat kättesaadavust erinevates keeltes.
Puudused:
– Potentsiaalselt vähendab traditsiooniliste õppemeetodite väärtust.
– Riskid seotud andmekaitse ja algoritmide eelarvamustega.
– Kõrged algkulud AI süsteemide rakendamiseks ja hooldamiseks.
– Nõuab pidevat uuendamist, et jääda sammu pidama kiiresti areneva AI tehnoloogiaga.
Seotud lingid:
Kui tehnoloogiana ei saa ma URL-ide kehtivust garanteerida pärast minu teadmisteperioodi ennetamist. Siiski saate külastada sarnaste tuntud asutustega seotud ametlike veebisaitide, mis tegelevad AI arendamisega, et leida seotud teavet.
– Massachusetts Institute of Technology
– Stanfordi Ülikool
– Harvardi Ülikool
Need asutused tegelevad sageli tipptasemel AI-uuringutega ja selle rakendamisega akadeemias, pakkudes rikkalikku teavet ja edasist lugemist teemal.
The source of the article is from the blog mgz.com.tw