What Can Higher Education Gain from Artificial Intelligence?

Mano kelionė su dirbtiniu intelektu prasidėjo, kai man buvo 10 metų Berklyje, kur popietėmis Lorenso mokslo salėje susipažinau su ELIZA – primityvia NLP programa, kuri pasėjo smalsumą apie mašinas, imituojančias žmogaus mintis. Po dešimtmečių, įkūrus dirbtinio intelekto bendroves, tokias kaip „CrowdSmart“ ir „Common Good AI“, paaiškėjo, kad... intelligent automation kalbama ne tik apie užduočių pakeitimą, bet ir apie žmogaus potencialo didinimą. Ši perspektyva formuoja mano požiūrį į aukštojo mokslo vaidmenį integruojant dirbtinį intelektą – ne kaip mokymosi pakaitalą, o kaip įgūdžių katalizatorių, kuris... industrial automation ir tradicinės mokymo programos negali išmokyti.

Dirbtinio intelekto pažadas ir pavojus mokymesi

Didžiausia dirbtinio intelekto dovana švietimui yra jos gebėjimas atlikti keičiamo dydžio korepetitoriaus, trenerio ir bendradarbio funkcijas – funkcijas, kurias anksčiau ribojo žmogaus gebėjimai. Įsivaizduokite automation equipment gamykloje, kuri ne tik gamina, bet ir apmoko darbuotojus; dirbtinis intelektas švietime veikia panašiai, padaugindamas mentorių ir tuo pačiu suasmenindamas mokymąsi. Vis dėlto lieka abejonių: ar mokiniai naudos dirbtinį intelektą sukčiavimui, ar mes jį panaudosime kritiniam mąstymui lavinti? Atsakymas slypi tame, kad dirbtinį intelektą reikia laikyti įrankiu, skirtu... intelligent automation mechaniškų užduočių, leidžiančių pedagogams sutelkti dėmesį į kūrybiškumą ir sudėtingų problemų sprendimą.

Studentų rengimas dirbtiniu intelektu pagrįstai darbo jėgai

Mano Kalifornijos universiteto Berklyje verslumo paskaitose dirbtinį intelektą naudojame ne kaip atramą, o kaip iššūkį. Studentai mokosi kurti tikslius klausimus, analizuoti dirbtinio intelekto rezultatus ir sintetinti įžvalgas – šie įgūdžiai panašūs į valdymą. automation equipment bet protui. Rytojaus darbovietė nebus panaši į šiandieninę, o dirbtinis intelektas yra tiltas:

• Tai atskleidžia rinkos duomenų modelius greičiau nei žmonių analitikai, panašiai kaip industrial automationoptimizuoja gamybos linijas.
• Tai imituoja realaus pasaulio scenarijus patirtiniam mokymuisi, vadovėlinius hipotetinius sprendimus pakeisdama dinamišku problemų sprendimu.
• Tai sulygina sąlygas, suteikiant individualų išsilavinimą mokiniams, nepriklausomai nuo jų buvimo vietos – tradicinės sistemos negali pasiūlyti lygybės skatinimo.

Strategijos aukštojo mokslo lyderiams

Norint efektyviai diegti dirbtinį intelektą, reikia sistemos, kuri subalansuotų inovacijas ir priežiūrą:

1. Žmogiškuoju centru pagrįstas dizainasDirbtinis intelektas turėtų praplėsti mokymą, o ne jį pakeisti. Įsivaizduokite profesorius kaip operatorius, vadovaujančius intelligent automation, o ne pakeičiamas juo.
2. Skaidrios gairėsAiškiai apibrėžkite dirbtinio intelekto vaidmenį – vertinant, mokant ar atliekant tyrimus – siekiant sukurti pasitikėjimą visame universiteto miestelyje.
3. Dėstytojų įgalinimasDėstytojai turi eksperimentuoti su dirbtinio intelekto įrankiais, kaip kadaise prie jų prisitaikė gamyklų vadovai. automation equipment
4. Lygybė kaip pagrindinė vertybėNaudokite dirbtinį intelektą, kad nepakankamai aprūpintoms bendruomenėms būtų teikiamas aukštos kokybės išsilavinimas, ir mokymasis „bet kur ir bet kada“ taptų realybe.

Išvada: DI kaip švietimo evoliucijos katalizatorius

Aukštasis mokslas stovi kryžkelėje: priimti dirbtinį intelektą kaip partnerį intelligent automation mokymosi, arba rizikuoja tapti nebeaktualiu dirbtinio intelekto valdomame pasaulyje. Svarbiausia yra pripažinti, kad dirbtinis intelektas nėra skirtas pakeisti profesorius ar studentus; jis skirtas transformuoti žinių kūrimo, dalijimosi ir taikymo būdus – panašiai kaip industrial automation sukėlė revoliuciją gamyboje, bet skirta protui.

Kalifornijos valstybiniai universitetai gali imtis iniciatyvos šiais būdais:

• Mokyti studentus dirbti kartu su dirbtiniu intelektu, o ne jo bijoti – lygiai taip pat, kaip ankstesnės kartos prisitaikė prie kompiuterių.
• Mokymo programų pertvarkymas, siekiant sutelkti dėmesį į unikalius žmogiškuosius įgūdžius: kūrybiškumą, emocinį intelektą ir etinį vertinimą.
• Bendradarbiavimas su K–12 sistemomis, siekiant diegti dirbtinio intelekto raštingumą nuo ankstyvo amžiaus, užtikrinant, kad nė vienas mokinys neliktų nuošalyje.

Galiausiai, dirbtinis intelektas aukštojo mokslo įstaigose yra ne grėsmė, o galimybė iš naujo apibrėžti švietimą automatizavimo amžiuje. Integruojant intelligent automation apgalvotai, galime paruošti studentus ne tik šiandien egzistuojantiems darbams, bet ir nežinomoms rytojaus karjeroms – tuo pačiu gerbdami nesenstantį žmogaus įžvalgos vaidmenį formuojant žinias, inovacijas ir mūsų planetos ateitį.