Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует образовательную область, предлагая персонализированные образовательные опыты и эффективную ассистентскую поддержку. В замечательном примере из 2016 года, ИИ сделал значительное влияние в Университете Джорджии, где виртуальный учебный ассистент по имени Джилл Уотсон оказывал поддержку на форумах обсуждений и отвечал на запросы студентов. В течение всего дня этот ассистент уверенно обрабатывал более 40 000 вопросов, заданных 300 студентами, достигая впечатляющей точности более 90%. Это открытие случилось только после того, как один студент предположил, что Джилл может быть не человеком.
Точно так же в Китае развертывание Squirrel AI с 2014 года имело ключевое значение в совершенствовании индивидуализированного обучения, обслуживая более миллиона студентов путем анализа их сильных и слабых сторон. Эти разработки подчеркивают продолжение пионерских вызовов, изначально предложенных Аланом Тьюрингом и продвигаемых крупными технологическими гигантами, такими как IBM, DeepMind и OpenAI. Широкий доступ к генеративной модели ИИ GPT от OpenAI к концу 2022 года — свидетельство достижений в области возможностей ИИ.
Принятие ИИ распространяется на область высшего образования, охватывая исследования и обучение, соответствующие потребностям мира, где центральное место занимает ИИ. Педагогический всплеск производительности, приписываемый ассистентам по ИИ, охватывает несколько аспектов, включая планирование, оценку, обучение студентов с помощью чат-ботов и выявление и устранение образовательных пробелов.
Кроме того, платформы адаптивного обучения могут потенциально решить образовательные диспропорции, выявленные в рамках «2σ Образовательного разрыва» Блума, предполагая, что индивидуальная поддержка может значительно повысить успеваемость среднего студента. Кроме того, интегрированные аналитические средства ИИ укладывают дорогу для революционных изменений в подходах к педагогической деятельности и обеспечивают проактивное управление.
Глубокие исследования, подобные Исследованию Microsoft о применении ИИ в образовании в ноябре 2023 года, изучают использование ИИ руководителями, учителями и студентами, предоставляя понимание текущих практик, определяющих стратегии внедрения, политики и механизмы мониторинга. Эти умозаключения крайне важны для университетов, чтобы придерживаться своих гуманистических ценностей, сопровождая цифровую трансформацию в образовании.
Преимущества применения ИИ в высшем образовании:
— Персонализация: ИИ делает образовательные опыты более персонализированными, адаптируясь к индивидуальному темпу и стилю обучения каждого студента, подобно усилиям Squirrel AI в Китае, создающем индивидуальные образовательные пути на основе успехов студентов.
— Доступность и Инклюзивность: Студенты с ограниченными возможностями могут воспользоваться преимуществами ИИ через доступные образовательные материалы и технологии поддержки.
— Эффективность: ИИ может автоматизировать административные задачи, оценивание и обратную связь, освобождая педагогов для более сложных и креативных образовательных занятий.
— Повышение учебных результатов: Как показал Джилл Уотсон в Университете Джорджии, ИИ способен улучшить учебные результаты, обеспечивая постоянную поддержку и мгновенную обратную связь.
— Информированные данными догадки: ИИ-инструменты способны анализировать огромные объемы образовательных данных для предоставления понимания лучших программ обучения и методик преподавания.
Задачи и споры:
— Утрата рабочих мест: Существует опасение, что ИИ может вытеснить академический персонал, особенно тех, кто занимает административные должности, подверженные автоматизации.
— Приватность: Обширное сбор данных, необходимое для персонализированного обучения, вызывает серьезные вопросы о приватности и обработке и безопасности данных.
— Этические решения: Отказ отделиться от ИИ в оценках и тестах может вызвать этические вопросы в отношении справедливости и прозрачности.
— Качество образования: Чрезмерное полагание на ИИ может привести к поверхностному пониманию, если машины сделают процесс обучения слишком простым или менее сложным.
Недостатки применения ИИ в высшем образовании:
— Технологические расходы: Внедрение ИИ, например, платформ адаптивного обучения, требует значительных инвестиций и постоянного обслуживания, что может быть барьером для некоторых учреждений.
— Зависимость от технологий: Есть риск чрезмерной зависимости от технологий, что может повлиять на способности студентов учиться и решать задачи без поддержки ИИ.
— Цифровой разрыв: Может происходить углубление разрыва между хорошо финансированными учреждениями, которые могут позволить себе технологии ИИ, и теми, которые не могут.
Важные вопросы:
1. Каково влияние ИИ на должности преподавателей и занятость? Хотя ИИ может снизить рутинные задачи, существует опасение, как это может повлиять на безопасность рабочих мест преподавателей и характер академической карьеры.
2. Как ИИ влияет на обучение студентов и развитие навыков критического мышления? Учебные ассистенты ИИ могут предложить персонализированное обучение, но некоторые беспокоятся, что они могут затруднить развитие самостоятельного мышления.
3. Каковы этические аспекты относительно конфиденциальности данных в образовании, интегрированном с ИИ? Поскольку ИИ полагается на данные студентов для эффективного обучения, обеспечение конфиденциальности и безопасности имеет первостепенное значение.
Вот несколько связанных ссылок:
— ИИ в образовании: Улучшения и вызовы — Microsoft
— Тенденции в персонализированном обучении — IBM
— Инновации в исследованиях ИИ — DeepMind
— Усовершенствования в языковых моделях — OpenAI
В заключение, хотя ИИ революционизирует высшее образование, обеспечивая персонализированное обучение, эффективность и улучшенные результаты, он также приносит вызовы в виде этических аспектов, расходов и потенциального влияния на образовательную справедливость и рабочую безопасность. Стороны должны внимательно навигировать по этим сложностям, чтобы максимизировать преимущества, минимизируя недостатки.