Dirbtinio intelekto (AI) įtaka aukštajam mokslui yra tema, kuri skatina gilias diskusijas įvairiose forumuose. Universitetai, ypač tie, kurie atlieka valdymo funkcijas, susijusias su švietimo struktūra, vertina diskusijos apimtį ir mastą. Diskusija dar nepasiekė savo potencialaus gilumo, atsižvelgiant į tai, kad AI vaidmuo formuojant jaunų profesionistų karjeros kryptis yra labai svarbus.
Plačiau žiūrint, daromos pastangos suprasti, kaip generatyvinis dirbtinis intelektas (Gen AI) transformuoja mokymosi ekosistemą. TAI atsakinėjant į tai, UNESCO išleido klausimyną dėl Gen AI taikymo švietimo ir tyrimų sektoriuose. Šis vadovas atsargiai pabrėžia, jog nors Gen AI švietime yra įtakingas, jis nėra universali išeitis iš globalaus švietimo sistemos iššūkių. Žmogiškos gebėjimų ir kolektyvinio veiksmo vertė viršija technologiją sprendžiant esminius visuomenės kliūčius, įskaitant universitetų instrukcijos sritį.
Švietimo programų turinio prisitaikymas prie AI sukeltų iššūkių yra labai svarbus. Daugelis ispanijos universitetų, ypač viešųjų, susiduria su kliūtimis prisitaikyti savo studijų programas. Nepaisant to, AI skatinamas vystymasis žymi reikšmingą pokytį, kaip universitetai priima klasikinį švietimo turinį.
Nepaisant šio vystymosi, tam tikros studijų sritys, ypač socialinių mokslų, tokių kaip antropologija, teisė, sociologija, geografija, istorija, politikos mokslas ir ryšiai, atsilieka nuo būtinų pokyčių įgyvendinimo. Tai vėluoja studentų susipažinimą su pertvarkinėmis technologijomis, taip paveikdamas jų akademines ir profesines sugebėjimus skaitmeninių darbo rinkos pokyčių aplinkoje.
Pranešime „AI universitetuose: iššūkiai ir galimybės” nurodoma būtinybė ispanijos universitetams įtraukti AI koncentruotas programas tiek bakalauro, tiek magistrantūros studijose, leidžiant išplitkiose žinių kombinacijos srityse. Iš tiesų tokia integracija vykdymo procese dabar yra labiau idėja nei realybė ir reikalauja aplinkos paramos kartu su:
1) Akseleruota įsipareigojimą iš akademinių departamentų, dekanų ir universitetų komitetų atnaujinti programas,
2) Švietėjų nustatymas ir integracija būtinų dalykų kiekvienoje srities disciplinoje,
3) Akreditavimo agentūrų palengvinimas greitam programų atnaujinimui ir modifikacijoms,
4) Adekvatus fakulteto mokymas pritaikyti programas,
5) Stebėjimo ir gerinimo komisijos kūrimas, kad būtų galima prižiūrėti ir pagerinti perdirbtų studijų planų, apimančios daugiapatį procesą, ypač dėl laipsnių modifikacijų.
Dėl šių sudėtingumų ir didelių paklausos kai kurie universitetai įsteigia naujas pasirinktines programas, kurios siekia AI nagrinėti iš daugiadisciplininės perspektyvos. Nors šios programos yra žingsnis teisinga kryptimi, jos priklauso nuo pagrindinių žinių, įgytų bakalauro lygio, ir ne visi studentai gali siekti tolesnių specializacijų. Todėl nuoširdus iššūkis slypi pertvarkant bakalauro laipsnių programas.
Pagrindiniai iššūkiai ir kontroversijos
– Studijų programų peržiūra: Greitai kintančių AI technologijų ir tradicinių lėtai besikeičiančių mokslinių planų suderinimas universitetinėje įstaigoje kelia didelį iššūkį. AI integravimui reikia atnaujinti mokslinius planus, kurti naujas programas ir pertreniruoti fakultetą, tai gali užimti daug laiko ir išteklių.
– Daugiakryptis balansas: Rasti tinkamą AI žinių balansą tarp disciplinų yra iššūkis, nes kiekviena sritis turi skirtingų poreikių ir taikymo galimybių AI. Taip pat yra rizika, kad pernelyg dėmesio skyrus AI gali atitrūkti nuo tam tikrų disciplinų pagrindinių elementų.
– Fakulteto mokymas:
Būtina turėti pakankamai apmokytą fakultetą, kuris efektyviai galėtų integruoti AI į kursus. Tai reikalauja didelių išteklių profesinei plėtrai ir nuolatinėms mokymosi galimybėms švietėjams.
– Pasiekiamumas ir lygybė: Integravus AI į aukštojo mokslo programas, gali padidėti atotrūkis tarp institucijų, turinčių išteklius prisitaikyti ir neturinčių jų. Tai gali lemti švietimo galimybių nelygybę skirtingos kilmės studentams.
Privalumai
– Darbingumas: Baigę AI gerai išmanantys absolventai tikriausiai bus konkurencingesni darbo rinkoje, atsižvelgiant į AI vis plačiai paplitusias įvairiose srityse.
– Inovacija: Įtraukiant AI į aukštąjį mokslą gali skatinti inovatyvų mąstymą ir mokslinius tyrimus, vedant prie pažangos skirtingose srityse.
– Efektyvumas: AI gali pagerinti švietimo procesų efektyvumą, nuo vertinimo iki individualizuotų mokymosi kelių studentams, optimizuodamas tiek mokymo, tiek mokymosi patirtis.
Trūkumai
– Resursų apribojimai: Ne visos institucijos turi finansinius ir žmogiškuosius išteklius integruoti ir palaikyti AI programas, gali atsirasti švietimo kokybės skirtumai.
– Etiniai svarstymai: AI integravimas kelia etinius klausimus dėl duomenų privatumo, AI algoritmų iššamų ir darbo ateities, nes užduotys tampa daugiau automatizuotos.
– Obsolescencijos rizika: Greitas AI plėtros tempas reiškia, kad programos gali greitai pasenusios, reikia nuolatinių atnaujinimų ir peržiūrų.
Susijęs nuoroda:
UNESCO
Sprendžiant kai kuriuos iš šių iššūkių, galimos sprendimų sąlygos gali apimti viešojo ir privataus sektorių partnerystės kūrimą, siekiant palaikyti AI integravimą į programas, kurti išskyras institucijų komitetus dalintis geriausiomis praktikomis ir skatinti politinius pokyčius, kurie skatina lankstesnius akreditavimo procesus. Be to, įtraukus AI etiką į visas aukštojo mokslo sritis gali padėti sumažinti kai kuriuos potencialius neigiamus poveikius visuomenei.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl