Times Higher Education

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Еріка Цуя «Чотирьохетапна структура категоризації інструментів штучного інтелекту для досліджень».

У ній йдеться про те, як використовувати інструменти штучного інтелекту на кожному етапі процесу дослідження. Автор зазначає, що упродовж останніх трьох років було розроблено велику кількість інструментів штучного інтелекту, спеціально орієнтованих на науковців. Ці інструменти можуть покращити практично кожен етап дослідницького процесу, пропонуючи нові можливості – від опрацювання початкової концепції до підготовки публікації про отримані результати. Розуміння їх специфіки та опанування ними допомагає дослідникам коректно та ефективно упроваджувати інструменти штучного інтелекту там, де вони можуть забезпечити максимальну користь та пришвидшити темпи досліджень. Якщо розглядати внесок інструментів штучного інтелекту через призму основних етапів традиційного дослідницького процесу, то їх можна класифікувати наступним чином: для ранньої фази дослідження (перегляд літератури, ознайомлення з науковою літературою, формулювання ідей, окреслення дослідницької області та ключових питань); для етапу огляду літератури (підсумовування інформації щодо еволюції поглядів та сучасного стану дослідженості обраних напрямків, визначення ключових/ фундаментальних робіт і формулювання значення дослідження); для фази аналізу даних (узагальнення інформації та підготовка висновків на основі даних спостереження, аналіз зібраних даних, виявлення тенденцій чи закономірностей, перевірка гіпотез, формування креативних ідей); для етапу підготовки рукопису (опис та оформлення результатів своїх досліджень для поширення, зокрема- публікацій, презентацій, повідомлень у засобах масової інформації та соцмережах). Для кожної фази найкраще використовувати різні інструменти підтримки на основі генеративного штучного інтелекту.  Найбільш корисними виявляються інструменти ШІ для аналізу даних, оптимізації експериментального дизайну, поглибленого аналізу та відстеження цитувань, підготовки документації, підтримка рецензування, які можуть бути підлаштовані до специфіки конкретних дисциплін та їхньої методології. Автор вважає, що правильне використання інструментів штучного інтелекту може принести цілий ряд переваг дослідникам, а саме: прискорений початок дослідження; покращене генерування ідей; повне охоплення літератури; ефективність посилань. Разом із тим, використання інструментів штучного інтелекту має бути збалансованим з їхніми недоліками та обмеженнями, такими як алгоритмічні упередження, проблеми конфіденційності даних, неповнота пошуку, неточність інформації. Важливо критично оцінювати контент, створений штучним інтелектом, здійснювати постійний належний нагляд за результатами ШІ, використовувати його для доповнення, а не заміни людського судження. Ринковий ландшафт інструментів штучного інтелекту дуже мінливий, науковці мають захистити себе від негативних наслідків таких перманентних змін. Для цього потрібно здійснювати часте збереження результатів виконаної роботи (включаючи дані, підказки та відповіді), резервне копіювання, експорт в інші системи, найголовніше – постійно розвивати власне мислення, змінювати моделі та сервіси ШІ.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/ZQBTW

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект  #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини 

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Майкл Бюлер «Опір спокусам штучного інтелекту може бути неможливим».

У ній автор зазначає, що помічники вчителів роками вимагали справедливої оплати праці, але їх зусилля не призвели до позитивних змін. З появою ШІ величезна кількість пустих згенерованих текстів надається учнями на перевірку  і викладачам треба з цим щось робити. Таке додаткове навантаження спричинило  не кращу відповідь учителів – багато хто став більше покладатись на автоматизацію процесів при перевірці екзаменаційних робіт. Міністерство освіти Англії опублікувало рекомендації, які чітко дозволяють генеративний штучний інтелект для «оцінювання робіт з низькими ставками їх оплати, таких як тести та домашні завдання». Об’єднана рада з кваліфікацій також дозволяє використання штучного інтелекту для оцінювання есе за умови, що він не є «єдиним оцінювачем». Разом із тим, ряд університетів вважають оцінювання за допомогою штучного інтелекту таким, що суперечить не лише формальним правилам, але й неетичним за своєю суттю. Університет Лестера висловлює свою позицію таким чином: існує неявний контракт на викладання, який гарантує, що оцінювання проводиться «підготовленими експертами-людьми», що дозволяє уникати упередженості та забезпечувати «контекстуальне розуміння». Деякі інші університети наголошують, що оцінювання – це реляційний процес, який дозволяє викладачеві «пізнати» студента.  Суперечки щодо оплати за оцінювання постійно виникали у 2017, 2020, 2022 та 2023 роках. У навчальному році, що завершився, викладачі знову відмовилися оцінювати студентські роботи, посилаючись на неприйнятні тарифні ставки та складні умови праці: середній темп читання для англомовних дорослих становить 238 слів за хвилину, а згідно з навчальними планами зворотний зв’язок для оцінювання має містити приблизно 200 слів. Отже, «тариф на оцінювання …  становить 28,8 хвилин, що залишає менше 11 хвилин на оцінку студентської роботи, обмірковування доречного та корисного зворотного зв’язку, а також його чітке та лаконічне висловлювання, пов’язане з відповідними критеріями оцінювання». Стандартне навантаження на асистентів, які здійснюють оцінювання результатів навчання студентів – близько 300. Людина має витратити понад 23 повних робочих дні (безперервно оцінюючи вісім годин на день), тоді як GPT-3 обробляє ці дані  менше, ніж за 45 хвилин. Звісно, низькооплачуваним асистентам знадобиться незвичайна чеснота, щоб чинити опір автоматизації процесу оцінювання. Якщо керівники університетів хочуть створювати людиноцентричні установи, вони повинні бути готові фінансувати робочу силу, необхідну для людиноцентричної освіти. Наостанок Майкл Бюлер з гіркою іронією згадує слова Анатоля Франса «Закон, у своїй величній рівності, забороняє багатим і бідним спати під мостами, жебракувати на вулицях і красти їхній хліб».

Детальніше: https://qrpage.net/qr/zVUAE, https://qrpage.net/qr/hiKnC

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини