Az Arkhangelszkben található Északi (Északi Féderációs) Szövetségi Egyetemen tett progresszív lépés szerint a hallgatóknak lehetőségük van mestermunkájuk akár 40%-ának elkészítéséhez mesterséges intelligencia eszközök segítségével.
Másutt az Állami Közgazdasági Egyetemen (HSE) arra kihívást intéz, hogy hallgatóik építsenek be neurális hálózatokat záróvizsgájuk elkészítésébe. Indítottak egy versenyt annak értékelésére, hogy milyen hatékonysággal alkalmazzák a hallgatók a generatív modell alapú eszközöket 2024-ben végzendő disszertációik elkészítésében. A részt vevő hallgatóknak dokumentálniuk kell a specifikus AI eszközöket, melyeket alkalmaztak, a kitűzött célokat, valamint azt, hogy elérték-e ezeket a célokat.
Az ITMO Egyetemen belül megértik, hogy ha egy végzett hallgató képes kódot létrehozni AI segítségével, ez a teljesítmény kvalifikálja a BSc fokozathoz.
Azonban az AI használata az akadémiai munkákban vitatott ügy. Egy eset, amely heves vitákat váltott ki, másfél évvel ezelőtt történt, amikor Alexander Zhdan, egy hallgató az Orosz Állami Humán Tudományok Egyetemén (RSUH) bejelentette, hogy teljes szakdolgozatát egy általa programozott neurális hálózat algoritmusával írta. Ezt követően az AI használata a diplomamunkában betiltották az intézményben.
Ezzel ellentétben a VOENMEH reakciója feltűnően kritikus volt az AI integrálásával szemben az akadémiai munkákban. A VOENMEH hatóságai szerint a záró vizsgamunkának egy független erőfeszítésnek kell lennie a hallgató részéről egy tudományos tanácsadó felügyelete mellett, ami megerősíti a hallgató tudását. Úgy vélik, hogy az AI bármilyen alkalmazása arra kényszerítene egy hallgatót, hogy alaposan átdolgozza szakdolgozatát.
Kiemelt kérdések és válaszok:
– Milyen álláspontot képviselnek különböző orosz egyetemek az AI használatával kapcsolatban a diplomamunkák írásakor?
Az álláspontok változóak: az Északi (Északi Féderációs) Szövetségi Egyetem akár 40% AI-generált tartalom használatát engedélyezi a szakdolgozatokban, az HSE támogatja az AI használatát verseny keretében, az ITMO Egyetem elfogadja az AI-segítését minősítő munkaként, az RSUH tiltotta annak használatát egy vitát követően, míg a VOENMEH igen kritikus az AI-val szemben az akadémiai írásokban.
– Milyen fő kihívások kapcsolódnak az AI használatához az akadémiai írásokban?
Az akadémiai integritás biztosítása, a tudományos kutatás minőségének fenntartása és a hallgató saját hozzájárulásának helyes értékelése az AI hozzájárulásánakhoz képest központi kérdések. Emellett ott van az akadémiai szempontrendszer frissítésének kihívása az új technológiákra való alkalmazkodás során, anélkül, hogy az oktatási szabványok veszélybe kerülnének.
– Milyen vitákat váltott ki az AI használata a diplomamunkák írásában?
Az RSUH-nál egy hallgató egy saját neurális hálózattal befejezett egy szakdolgozatot, aminek következtében betiltották az AI használatát a diplomamunkákban az akadémiai integritásra vonatkozó aggodalmak miatt. Ez hangsúlyozza a szélesebb vitát az AI szerepéről az oktatásban és az emberi erőfeszítés fontosságát az akadémiai eredményekben.
Az AI előnyei az akadémiai írásban:
– Segítség a adatelemzési és irodalom feltárásában.
– Segíthet a hallgatóknak a kritikai elemzésre és értelmezésre összpontosítani.
– Ösztönözheti az új kutatási módszerek kifejlesztését.
– Szolgálhat tanulóeszközként az AI és adattudományi készségek fejlesztésében.
Az AI hátrányai az akadémiai írásban:
– Esélye lehet, hogy aláássa a független kutatási készségek fejlődését.
– Felveti azon kérdést, hogy az hallgató munkája eredeti-e.
– Nehézségeket okozhat a hallgató teljesítményének pontos értékelésében.
– Csökkentheti az akadémiai kvalifikációk értékét.
Kapcsolódó linkek:
Az legújabb fejlesztésekhez és vitákhoz az mesterséges intelligenciában: AI.org
Az orosz felsőoktatás általános információiért: Edu.ru
Kiemelten fontos fontolgatni, hogy az AI integrálásának döntése a felsőoktatásban jelentősen változó a különböző intézmények és szakágak között. Az egyensúly megtalálása az AI használata mint eszköz és a hallgatók számára elengedhetetlen készségek fenntartása között kényes. Az különböző orosz egyetemek példázzák a lehetséges álláspontok skáláját, tükrözve a globális vitákat a technológia szerepéről az oktatásban.