Artificial Intelligence

Автори наголошують на необхідності переосмислення навчальних матеріалів і програм з урахуванням майбутніх тенденцій на ринку праці. Через непередбачуваний характер розвитку технологій робоче місце через 7 років докорінно відрізнятиметься від нинішнього. З появою індустрії 5.0, розвитком метавсесвіту, прогресом у мережі інтернет і розвитку цифрових технологій з’являться робочі місця, яких не було в минулому. Отже, людям для досягнення успіху та кар’єрного зростання необхідно буде швидко набувати нових навичок. Очікується зростання попиту на аналітиків даних, спеціалістів з великих даних та експертів з автоматизації процесів. Такі навички, як ухвалення рішень, аналіз та оцінка систем, матимуть великий попит. Не менш важливими будуть і такі м’які навички, як комунікація, сторітелінг. Зважаючи на стрімкий розвиток штучного інтелекту затребуваним буде вміння працювати з ШІ, промпт-інжиніринг. Університети і надалі будуть відігравати важливу роль у підготовці майбутніх фахівців, але мають переосмислити програми власних курсів з огляду на нові тенденції, щоб своєчасно адаптуватися до мінливого світу. Наприклад, курс «Аналітика даних» має бути представлений не лише в ІТ, а й в управлінні людськими ресурсами. Майбутній робочій силі необхідні навички постійного навчання, які знадобляться більше, ніж будь-коли. Концепція безперервного навчання стане більш поширеною і важливою, і це має відбуватись за підтримки університетів.

Детальніше: https://is.gd/y0TBKE, https://is.gd/OoGa8s, https://is.gd/iN4wvQ

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Освітянам_новини

У ній наголошується, що зростання генеративного ШІ змусило університети переосмислити кількісну оцінку навчання. Пропонується чотири варіанти зміни дизайну оцінювання, які можна застосовувати у різних дисциплінах. Доступність інструментів генеративного штучного інтелекту, таких як ChatGPT, зробила ряд традиційних інструментів оцінювання (наприклад, курсові роботи, огляд наукової літератури) практично зайвими. Гонконзький політехнічний університет прийняв ГШІ та переосмислив як цілі навчання, так і дизайн оцінювання. Замість того, щоб забороняти використання ГШІ для перевірки знань студентів, університет з вересня цього року дозволяє його використання. Викладачі відповідно мають внести зміни до навчальних програм та завдань таким чином, щоб ГШІ залучався як допоміжний засіб, а не для виконання завдання замість студента. Двома основними керівними принципами, що визначають зміну дизайну оцінки, є наступні: оцінювання не може бути виконано в основному або повністю ГШІ; студенти повинні продемонструвати своє розуміння концепцій/навичок, які вони вивчали. Відповідно до цього пропонується застосовувати чотири напрямки змін. Перший – від письмового опису до мультимодального пояснення та застосування (студентам пропонується пояснити поняття або навички в конкретному контексті; бажано – локальному). Другий – від одного огляду літератури до посилань на лекції (від студентів вимагають посилатися у своїх курсових роботах не лише на літературу, але й на дискусії, які були організовані на лекціях та практичних заняттях). Третій – від представлення ідей до захисту поглядів (замість усної презентації та слайдів, згенерованих ШІ – сеанс питань та відповідей, коли студенти-доповідачі мають захищати свої погляди, методологію та висновок). Четвертий – від роботи поодинці до партнерства студентів і викладачів (залучити студентів як педагогічних партнерів для розгляду матеріалів, представлених ШІ). Джулія Чен зазначає, що поява ГШІ надала вищій освіті багато можливостей переглянути мету оцінювання і те, як вони збирають докази успішності навчання студентів. Модернізація системи оцінювання дозволить студентам більш повно використовувати всі доступні ресурси, включно з ГШІ, убезпечитись від повторення інформації та зробивши акцент на демонстрації студентами їхнього розуміння питання шляхом застосування знань у відповідних контекстах, використання критичного мислення та комунікативних навичок.

Детальніше: https://is.gd/TGFuIw, https://is.gd/yA83SH

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Освітянам_новини

Автор наголошує, що штучний інтелект може використовувати дані та алгоритми таким чином, щоб підтримувати цінності справедливості та якості освіти. Штучний інтелект безумовно стане потужним чинником трансформації університетської освіти. Він може допомогти університетам знаходити абітурієнтів; посилити утримання студентів під час навчання та допомагати їм успішно пройти весь курс підготовки; забезпечити персоналізоване викладання та навчання за допомогою віртуальних наставників; адаптувати навчальну програму до вимог ринку; оптимізувати операції для підвищення ефективності та зниження витрат. Ці можливості ШІ надзвичайно привабливі, отже адміністрація університетів та викладачі почали реалізовувати такі ініціативи. Разом із тим не можна ігнорувати «темну сторону» ШІ. Верн Глейзер звертає увагу на проблемні моменти реалізації описаних вище ініціатив. ШІ ставить раціональність та ефективність вище за людські цінності (так звана «механізація цінностей»). Пом’якшити проблеми може стратегія включення людини, створення спеціальних оціночних систем з багатьма різноплановими критеріями, критичний підхід до результатів роботи ШІ та його алгоритмів.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/campus/dark-side-ais-promised-efficiencies, https://is.gd/7McqzE

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Освітянам_новини

Поява ChatGPT та інших генеративних систем ШІ поставила під сумнів класичні способи аналізу результатів навчання та способів їх вимірювання. Системи оцінювання мають докорінно змінитись, щоб забезпечити академічну доброчесність, бути гнучкими і при цьому дозволяти студентам використовувати технологію ШІ для досягнення більш високого рівня когнітивних здібностей, отримання корисних навичок для майбутньої кар’єри. Ресурс містить дев’ятнадцять статей із порадами щодо переосмислення освіти в умовах стрімкого розвитку ШІ. Зокрема, автори розмірковують, чи є розвиток критичного мислення відповіддю на широке застосування генеративного ШІ; які можна застосувати ефективні методи оцінювання; редизайн оцінювання; як навчати та оцінювати за допомогою ChatGPT; як розробити автентичне оцінювання з низькими ставками, яке сприяє академічній доброчесності; дизайн оцінювання для перешкоджання шахрайству; які оціночні завдання мінімізують мотивацію учнів до списування тощо.

Детальніше: https://is.gd/9EToAk

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Освітянам_новини