Штучний інтелект

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Алі Хінді «Як довго університети зможуть протестувати проти своєї релевантності на ринку праці в еру штучного інтелекту».

У ній професор Манчестерського університету розмірковує про те, як технології ШІ поступово змінюють роль університетського диплома як ключового кваліфікаційного маркера для працевлаштування. Упродовж всього ХХ століття університетський диплом служив найнадійнішим шляхом до престижної та оплачуваної роботи: роботодавці відбирали кандидатів саме за результатами освіти, а студенти планували життя, виходячи з очікувань про гарантовану кар’єру, уряди фінансували університети, виходячи з переконання, що вища освіта сприяє економічному зростанню та розвитку суспільства. А сьогодні великі компанії в галузях технологій, фінансів, медіа та дизайну дедалі частіше відмовляються від вимоги обов’язкового диплому при наймі. Apple, IBM, Google, глобальні консалтингові компанії замінили кваліфікаційні вимоги внутрішніми процедурами оцінювання компетентності, що дозволяє їм наймати таланти безвідносно наявності диплому про вищу освіту. Таке зрушення — не просто спроба «розширити пул талантів», а важливий сигнал від роботодавців: вони здатні самостійно виявляти й розвивати професійні навички без посередництва університетів. Сфери, які потребують офіційної ліцензії (медицина, фармація, право, інженерія) ймовірно збережуть прив’язку до формальних академічних шляхів. Натомість галузі, де компетентність можна продемонструвати через портфоліо або тестові проєкти (розробка програмного забезпечення, маркетинг або дизайн) можуть відійти від прив’язки до освіти при наймі співробітників. Ключовим стратегічним питанням для університетів наразі є усвідомлення своєї ролі: як інституції, що формує фундаментальну інтелектуальну освіту, або як формального «кадрового фільтру» для ринку праці. У першому випадку університети мають чітко аргументувати цінність такої освіти; у другому — показати, що їхні випускники отримують кращий практичний і професійний результат, ніж ті, хто пройшов коротшою, менш формалізованою дорогою. Тепер університети не можуть покладатися на минулу репутацію чи історичні моделі: якщо вони не адаптуються до швидких змін на ринку праці, вони ризикують стати менш релевантними, оскільки роботодавці й студенти дедалі частіше обиратимуть альтернативні шляхи підготовки і оцінювання компетентностей.

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

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини  #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джеремі Нокса «Університети мають реагувати на емоційну залежність студентів від штучного інтелекту».

У ній автор аналізує явище зростаючої емоційної прив’язаності студентів до інструментів штучного інтелекту та пояснює, чому ця проблема виходить далеко за межі академічної доброчесності й технологічної грамотності. Студент зізнається, що інколи звертається до ChatGPT не лише за допомогою в навчанні, а як до емоційної опори, яка «пам’ятає» його переживання і реагує стабільно та без осуду. Цей приклад вписується у більш широкий контекст зростання психологічних труднощів у студентів. За даними британських досліджень, серйозні проблеми з психічним здоров’ям у студентському середовищі майже утричі зросли з 2016 року, а відчуття самотності стало системною рисою університетського життя. У такій ситуації штучний інтелект легко сприймається як зручний замінник людської участі: він доступний цілодобово, відповідає ввічливо, не демонструє нетерпіння і створює ілюзію уваги. Але ж ми в курсі, що ШІ не має власної емпатії, розуміння контексту чи відповідальності за наслідки взаємодії з людиною. Його «підтримка» є результатом статистичного відтворення мовних шаблонів, а не реального розуміння людського стану. Особливу небезпеку становить те, що емоційно насичені відповіді ШІ можуть формувати хибне відчуття безпеки, особливо – у психологічно вразливих студентів. У критичних ситуаціях це може віддалити людину від живої підтримки, поглиблюючи її ізоляцію. Питання полягає не в забороні технологій, а в усвідомленні меж їхнього застосування. Джеремі підкреслює, що університети мають реагувати системно: розвивати у студентів здатність критично осмислювати власні емоційні очікування від технологій, відрізняти автоматизовані відповіді від людської взаємодії та не делегувати емоційну роботу машинам. Освітні інституції повинні інвестувати у живі форми підтримки, культуру взаємної уваги й розвиток емоційної компетентності. У підсумку автор робить висновок, що емоційна залежність від штучного інтелекту є симптомом більш глибоких  проблем сучасного університетського середовища. Відповідь на неї має полягати не в технологічному оптимізмі чи побоюванні, а у відновленні людського виміру освіти як простору підтримки, відповідальності й живих соціальних зв’язків.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/7N8Um

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини  #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю П. Варнестала «Оцінювання потребує розвитку: що означають процес і недосконалість для вищої освіти».

У ній автор говорить про необхідність перепроектування системи оцінювання у вищій освіті і про те, як підтримати навички молодих людей критично мислити й аналізувати інформацію. Він говорить: ГШІ виявив те, що вища освіта приховувала десятиліттями, а саме – одержимість кінцевим продуктом.   Ідеальний твір   став «золотим стандартом», але тепер його може згенерувати машина, витративши на це лічені секунди, причому вона ніколи не читала тексти, не боролася з невизначеністю і взагалі нічого не вивчала. Велика мовна модель  може це робити на відповідний запит, але це не є інтелектуальним досягненням. Не можна припускатись помилки й плутати форму зі змістом, стилістично гарний текст з його глибоким розумінням, а продукт – з навчанням. Автор статті пропонує встановити рамки: коли ми заохочуємо використання штучного інтелекту і  як ми будемо оцінювати мислення студентів. Дизайнерські дисципліни вже роблять це, запроваджують критичні сесії замість перевірки. Варнестал говорить: оцінюйте траєкторію, а не артефакт; оцінюйте виправлення, а не подання; оцінюйте якість мислення, а не відшліфованість результату. Слід робити ітеративну роботу обов’язковою та оцінювання еволюції освітнього досвіду студента. Тепер чернетки – не символічна паперова робота, а демонстрація пройденого шляху. Попросіть учнів виконати кілька ітерацій для досягнення кінцевого результату та винагородіть концептуальний рух через переформулювання (як студенти  переосмислюють  проблему або змінюють кут свого дослідження), реакцію студентів на критику, зроблені уточнення та наведені обґрунтування. Звісно,  студенти можуть  створювати чернетки за допомогою ГШІ, але ілюзія руйнується, коли чернетки супроводжуються критичними обговореннями, контрольними пунктами в аудиторії,   персоналізованими  раундами зворотного зв’язку або короткими усними поясненнями. Робота, створена штучним інтелектом, переосмислюється у той момент, коли викладачі спостерігають за публічним мисленням в аудиторії. Треба переглянути підходи до семінарів, які стали звичними церемоніальними заходами з начебто перевірки успішності. Студенти представляють слайди, викладачі кивають, і всі знають, що справжня оцінка буде винесена пізніше, оскільки семінари рідко роблять дійсні міркування студентів видимими.  Сесії критичного обговорення мають значення і вони повинні стати простором, де аналізуються незавершені роботи, вивчаються невдачі та визначаються наступні кроки. Коли критика має значення, студенти ставляться до неї серйозно. Інструктаж для кожного завдання та рефлексія можуть закріпити освітній прогрес. Отже, слід спочатку оцінювати шлях навчання, а вже потім – продукт. Оцінювання може бути таким: 50–70 % – процес, ітерація, рефлексія; 50-30 % – остаточний артефакт. Бездоганний кінцевий результат без належного оцінювання історії його створення зараховується як невдача.   Справжню вагу в оцінюванні має задокументований процес, а не відшліфований кінцевий результат, адже так студенти розкривають своє справжнє мислення. Викладач має практикувати те, чого навчає, обговорювати невдалі чернетки, заохочувати ризики, віддавати належне продуктивним невдачам.  Звісно, це суттєво збільшує робоче навантаження викладачів, коли виникає «більше чернеток» та «більше критики», – додаткове обговорення, усні пояснення, коментарі, розшифровка підсумкових робіт,  розслідування порушень. Питання не в тому, чи може собі це дозволити університет.   А в тому, чи може ЗВО дозволити собі продовжувати оцінювати лише кінцевий продукт, який не показує набуття знань студентами. Освіта ніколи не була фабрикою ідеальних результатів. Студенти навчаються через досвід, чернетки, виправлення, перезапуск.    ГШІ просто позбавив нас ілюзії, що ідеально сформульоване есе може замінити весь процес його підготовки.    Якщо ми цінуємо навчання, система оцінювання  має бути іншою, вона має вийти за рамки оцінювання остаточного результату та зосередитись на процесі мислення.

Детальніше: https://qrpage.net/qr/9VFwm

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини  #НРАТ_Освітянам_новини  #НРАТ_TimesHigherEducation