КУРСИ ВІД GOOGLE ДЛЯ ВИВЧЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ.

КУРСИ ВІД GOOGLE ДЛЯ ВИВЧЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ.

Google створив платформу з відкритими курсами для усіх бажаючих навчитись працювати зі штучним інтелектом, – технологію майбутнього, – щоб набути знань та опанувати навичок, необхідних для найбільш ефективної інтеграції інструментів ШІ у робочі процеси, оптимізації виконання рутинних завдань у різних сферах діяльності.

Google створив платформу з відкритими курсами для усіх бажаючих навчитись працювати зі штучним інтелектом, – технологію майбутнього, – щоб набути знань та опанувати навичок, необхідних для найбільш ефективної інтеграції інструментів ШІ у робочі процеси, оптимізації виконання рутинних завдань у різних сферах діяльності.

Наразі на платформі доступні курси «ШІ для продуктивності» (короткі відеоуроки для керівників і власників бізнесу, маркетологів, менеджерів, HR-фахівців), «Вступ до генеративного ШІ (курс для технічних спеціалістів з інформацією про великі мовні моделі та порадами щодо створення застосунків на основі ГШІ), «Цифрові навички для освіти з Google» (практико-орієнтований курс про роботу зі штучним інтелектом у сфері освіти, використання Gemini, розробку завдань та схем оцінювання прогресу у навчанні здобувачів освіти). Усі навчальні матеріали на платформі доступні українською та англійською мовами.

Детальніше: https://grow.google/intl/ua/ai-trainings/, http://surl.li/fhlkoa

Фото: Мінцифри

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ОсвітаОнлайн #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини 

2024-11-13
Поширити
ОЕСР: ЦИФРОВІ ТРАНСФОРМАЦІЇ ТА ПОШИРЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

ОЕСР: ЦИФРОВІ ТРАНСФОРМАЦІЇ ТА ПОШИРЕННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Сприяння інклюзивній цифровій трансформації у руслі поширення штучного інтелекту серед компаній» із серії «Аналіз політики ОЕСР».

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Сприяння інклюзивній цифровій трансформації у руслі поширення штучного інтелекту серед компаній» із серії «Аналіз політики ОЕСР».

Наголошується, що використання інструментів штучного інтелекту може значно підвищити продуктивність бізнесу, причому найбільш ефективні компанії демонструють майже удвічі більш високий рівень упровадження ШІ, ніж найменш продуктивні. Разом із тим, для повноцінної реалізації переваг штучного інтелекту потрібні інвестиції у такі активи, як інфраструктура ІКТ, управлінські системи і людський капітал (навички лідерства, вміння вирішувати проблеми, навички критичного мислення). Наразі упровадження ШІ зосереджено переважно у секторі ІКТ і серед крупних компаній, але паралельно формується тенденція зростання популярності ШІ серед молодих і невеликих компаній. Тим не менш, розрив поки що великий і це може посилити різницю у продуктивності між провідними та відстаючими компаніями, що перешкоджатиме інклюзивному зростанню. Отже, політики повинні підтримати упровадження ШІ й покращення цифрової інфраструктури, розвиток навичок та інноваційних можливостей, використавши для цього комплексний підхід.

Детальніше: http://surl.li/crvrqj, http://surl.li/siguze, https://doi.org/10.1787/5876200c-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Інклюзивність

2024-11-12
Поширити
СТВОРЕННЯ ПЕРСОНАЛІЗОВАНОГО ОСВІТНЬОГО ЧАТ-БОТА

СТВОРЕННЯ ПЕРСОНАЛІЗОВАНОГО ОСВІТНЬОГО ЧАТ-БОТА

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Саймона Вана «З чого почати генеративне налаштування чат-бота ШІ». 

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Саймона Вана «З чого почати генеративне налаштування чат-бота ШІ». 

У ній наголошується, що ГШІ зробив «революцію» у секторі вищої освіти, він маючи величезний потенціал змін  і того, як відбувається викладання, і того, як студенти навчаються. Інструменти на основі штучного інтелекту пропонують розвинути персоналізований досвід навчання та можуть допомогти покращити взаємодію між викладачами і студентами. Для цього застосовують чат-боти зі штучним інтелектом, які суттєво змінюють формат викладання та навчання. Але у загальнодоступних версіях зазвичай бракує важливих деталей, отже вихід – створення власного персоналізованого чат-бота ШІ. Саймон звертає увагу на те, чи слід установам інвестувати в індивідуальні рішення, наводить різницю між загальнодоступними та індивідуально налаштованими інструментами та надає практичні поради щодо налаштування освітніх чат-ботів. Пропонується спочатку задокументувати існуючу практику викладання з особливою увагою на моменти персоналізованої взаємодії. Відслідковувати новітні дослідження та розробки у сфері штучного інтелекту та освіти. Не нехтувати внутрішній досвід – провести обговорення з колегами-викладачами та студентами. Залучити тих з них, хто має необхідні знання і навички програмування, досвід роботи з генеративним ШІ. Автор радить університетам стати на шлях створення індивідуально налаштованих чат-ботів задля покращання навчального досвіду і підвищення освітніх результатів, а також адаптації навчального середовища до потреб студентів і цілей навчання.

Детальніше: http://surl.li/irmfjq,

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-11-07
Поширити
РЕКОМЕНДАЦІЇ МІНЦИФРИ ЩОДО ВІДПОВІДАЛЬНОГО ВИКОРИСТАННЯ ШІ

РЕКОМЕНДАЦІЇ МІНЦИФРИ ЩОДО ВІДПОВІДАЛЬНОГО ВИКОРИСТАННЯ ШІ

Команда експертів Міністерства цифрової трансформації України разом з партнерами розробила «Рекомендації щодо відповідального використання ШІ: питання права інтелектуальної власності».

Команда експертів Міністерства цифрової трансформації України разом з партнерами розробила «Рекомендації щодо відповідального використання ШІ: питання права інтелектуальної власності».

Документ допоможе у створенні та використанні інновацій, створених за участі технологій штучного інтелекту, сприятиме формуванню культури відповідального використання ШІ у контексті охорони прав інтелектуальної власності та прав особливого роду. Рекомендації охоплюють всі етапи життєвого циклу систем ШІ та результатів їх функціонування, а також усіх суб’єктів, залучених до розроблення, тренування (включно із наданням даних для такого тренування), упровадження та використання систем ШІ. Документ містить поради щодо відповідального використання об‘єктів інтелектуальної власності, захисту фото, відео, текстів, аудіо та інших об‘єктів від неправомірного використання системами ШІ. У ньому представлений опис чинного нормативного регулювання; рекомендації для розробників, правовласників, користувачів систем ШІ. Очікується, що рекомендації стануть у нагоді IT-спеціалістам та компаніям, які розробляють продукти з використанням штучного інтелекту, авторам, юристам та фахівцям у сфері інтелектуальної власності.

Детальніше: http://surl.li/hhxdlt, http://surl.li/zfysqk, http://surl.li/wbdoez

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект#НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2024-11-06
Поширити
ШІ ТА НАВИЧКИ КРИТИЧНОГО МИСЛЕННЯ

ШІ ТА НАВИЧКИ КРИТИЧНОГО МИСЛЕННЯ

На сайті Міжнародного центру академічної доброчесності (ICAI) опублікована стаття  Даніеля Ендрюс-Брауна і Маркуса Комера «Навички критичного мислення».

На сайті Міжнародного центру академічної доброчесності (ICAI) опублікована стаття  Даніеля Ендрюс-Брауна і Маркуса Комера «Навички критичного мислення».

У ній наголошується, що оцінювання студентів являє собою вимірювання того, наскільки ефективним є навчання студентів, тобто процес визначення їхнього освітнього  прогресу, ідентифікації «проблемних місць», де здобувачі освіти  потребують додаткової допомоги, а також у більш широкому сенсі –  визначення ефективності освітніх програм. У часи штучного інтелекту багато викладачів дуже розчаровані стандартними методиками оцінювання, оскільки вони не дають відповіді на ці запитання: майже неможливо відрізнити оригінальність думок людини від контенту, створеного ШІ. Звісно, інструменти штучного інтелекту дають людству значні переваги у деяких сферах діяльності, навіть можуть здійснювати опис, узагальнення  та генерацію ідей, – вони не замінюють потребу у критичному мисленні людини. Потрібно зосередити увагу на оцінюванні здатності студентів знаходити, аналізувати та застосовувати ресурси для вирішення поставлених проблем із розумінням обмежень, які має модель ГШІ.  Викладачі повинні навчати студентів, як відрізняти якісні ресурси від неякісних, фейкових, хибних. Йдеться про будь-які джерела інформації – дослідницькі статті, публікації у соціальних мережах, текст, згенерований штучним інтелектом. Необхідно змінити фокус оцінювання: викладачі, які зазвичай приділяли увагу стилю, логічності та змісту есе, вже відстали від реального життя задовго до приходу ChatGPT, бо такі інструменти, як Grammarly (випущений 15 років тому), зробили переворот у галузі написання текстів (автоматизували перевірку граматики, покращення стилістики тощо). ШІ став поширеним інструментом, тому викладачі університетів мають зосередитися на тому, що справді має значення: зміст, критичне мислення, здатність вирішення проблем.

Детальніше: http://surl.li/dxmwcs

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-10-31
Поширити
ЯК ІНТЕГРУВАТИ НОВІ ТЕХНОЛОГІЇ У НАВЧАЛЬНІ ПРОГРАМИ

ЯК ІНТЕГРУВАТИ НОВІ ТЕХНОЛОГІЇ У НАВЧАЛЬНІ ПРОГРАМИ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Сабріни Аззі «Три способи інтеграції нових технологій у навчальну програму».

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Сабріни Аззі «Три способи інтеграції нових технологій у навчальну програму».

Автор наголошує, що майбутня робота нинішніх студентів цілком залежатиме від технологій, які наразі лише зароджуються. Тому важливо найкращим чином готувати здобувачів вищої освіти до  поводження з технологіями, навчати їх опановувати.  Останні розробки у галузі штучного інтелекту та інших технологій (аналіз даних, віртуальна реальність тощо) створюють проблеми для сектору вищої освіти, який вже зараз повинен намагатись інтегрувати ці технології у свої навчальні програми. Є як мінімум три способи зробити це: активно використовувати новітні технології у навчальному класі (студенти вже з пандемійних часів працюють із Zoom, Teams, навчальними онлайн-платформи Aula, Brightspace, Google Classroom тощо); постійно бути у курсі технологічних розробок та безперервно інтегрувати їх навчання; наочно демонструвати їх значення у реальному світі (ШІ не обмежується уроками інформатики, перетинається з різними сферами, такими як охорона здоров’я, бізнес, фінанси, будівництво). Важливо, щоб застосовувалися концепції та технології у реальних сценаріях, що демонструють їх актуальність і значимість. Також  корисно обговорити під час навчання етичні та моральні аспекти розповсюдження новітніх технологій. Слід озброїти студентів навичками та знаннями, необхідними для майбутнього успішного працевлаштування, адаптації та кар’єрних можливостей на робочому місці, яке постійно, сильно й стрімко модернізується.

Детальніше: http://surl.li/lnztus, http://surl.li/ecsqel

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

 

2024-10-30
Поширити
ОЕСР: МЕТОДИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ОЦІНКА РИЗИКІВ РЕЦЕСІЇ В КРАЇНАХ ОЕСР

ОЕСР: МЕТОДИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ОЦІНКА РИЗИКІВ РЕЦЕСІЇ В КРАЇНАХ ОЕСР

У блозі ECOSCOPE Організації економічного співробітництва та розвитку опублікована стаття Томаса Шало і Девіда Тернера «Doombot для оцінювання ризиків рецесії в країнах ОЕСР».

У блозі ECOSCOPE Організації економічного співробітництва та розвитку опублікована стаття Томаса Шало і Девіда Тернера «Doombot для оцінювання ризиків рецесії в країнах ОЕСР».

У ній автори наголошують, що передбачити, коли настане рецесія, є доволі складним завданням: економісти вже давно намагаються осягнути широкий спектр даних про фінансові та ділові цикли. Проблема коректного вибору змінних для кожної країни та часових рамок дослідження, може зробити методи машинного навчання особливо корисними для прогнозування. Нещодавнє дослідження експертів ОЕСР дозволило порівняти традиційні моделі машинного навчання, включаючи популярний LASSO, з новим алгоритмом DOOMBOT. На практиці LASSO спрощує моделі, допомагаючи підвищити їхню точність за рахунок обмеження непотрібних змінних. DOOMBOT тестує широкий спектр змінних і встановлює обмеження, щоб забезпечити кращу відповідність прогнозів ретроспективним даним. Було використано декілька алгоритмів даних для роботи з відомостями щодо економічних циклів 20-ти країн ОЕСР. DOOMBOT перевершив альтернативні інструменти та надавав більш чітке раннє попередження про глобальну фінансову кризу. Це відбулось завдяки розгортанню прогнозів і порівнянню різних країн і часових проміжків. Окрім більшої точності, прогнози DOOMBOT краще узгоджуються з економічними наративами.

Детальніше: http://surl.li/dhshoy

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-10-30
Поширити
«СІРІ ЗОНИ» ЕТИКИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

«СІРІ ЗОНИ» ЕТИКИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Лакшмі Гоел «Як орієнтуватися у «сірих зонах» етики штучного інтелекту».

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Лакшмі Гоел «Як орієнтуватися у «сірих зонах» етики штучного інтелекту».

Оскільки принципи етичного використання ШІ все ще формуються, університети повинні постійно перебувати у курсі складного етичного ландшафту та брати дієву участь у розробленні правил відповідального застосування інструментів ШІ. Немає сенсу доводити, що зростання інструментів генеративного штучного інтелекту на кшталт ChatGPT, є одним із найвизначніших технологічних проривів від моменту появи мережі інтернет. Педагоги та адміністратори вищої освіти стикаються зі складними етичними дилемами в частині того, як штучний інтелект інтегрується у викладання, дослідження та навчання, які необхідно своєчасно та наукращим чином вирішувати. В основі цих проблем лежить концепція «інтерпретаційної гнучкості», – термін, запозичений з теорії соціальних технологій. Вона передбачає, що технологія може мати багато значень і застосувань, сформованих різними точками зору її користувачів. Для університетів це означає, що в той час як одні вважають ШІ потужним освітнім інструментом, який дозволяє більш ефективно працювати, інші вбачають у ньому загрозу засвоєнню знань, оригінальності мислення, академічної доброчесності та етики. Лакшмі звертає увагу на наступні аспекти: етика та ризик у використанні ШІ; психологічні контракти та роль етики; роль університетів у формуванні використання ШІ; нові етичні межі. І говорить про власне рішення відмовитись від допомоги штучного інтелекту при написанні електронних листів, наукових рукописів,  звітів із практики. Разом із тим, Лакшмі використовує інструменти, навчені штучним інтелектом, щоб допомогти викладачам шукати та орієнтуватися у політичних документах в університетській мережі інтранет та для пошуку нових ідей щодо оцінювання та забезпечення якості. Університети повинні зайняти проактивну позицію, керуючи сучасними технологічними та етичними перетвореннями.

Детальніше: http://surl.li/vmmlkp, http://surl.li/jmblke

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-10-29
Поширити
ВЗАЄМОДІЯ СПІЛЬНОТ У РОБОТІ З ВИКЛИКАМИ ВІД ГШІ

ВЗАЄМОДІЯ СПІЛЬНОТ У РОБОТІ З ВИКЛИКАМИ ВІД ГШІ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Маріанхелес Кастро-Санчес «Спільноти практиків штучного інтелекту можуть допомогти нам впоратися з викликами».

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Маріанхелес Кастро-Санчес «Спільноти практиків штучного інтелекту можуть допомогти нам впоратися з викликами».

У ній наголошується, що руйнівний вплив ГШІ на освітній процес змусив університети шукати багато відповідей на складні запитання часу у контексті високої невизначеності та різноманітних рииків. На думку автора, практичні спільноти, зосереджені на роботі з цими технологіями, можуть запропонувати університетам рішення для цих проблем через  зважену інтеграцію штучного інтелекту до сектору  вищої освіти. Пропонується  активізувати взаємодію практиків технології ШІ та викладачів і студентів для взаємного обміну ідеями; проводити робочі сесії з роз’ясненням можливостей та етичних практик застосування відповідних додатків і програм; розробляти онлайн-середовища для контрольованих експериментів з інструментами штучного інтелекту в освітньому просторі; створювати сховища ресурсів для спільної роботи; забезпечувати перехресне наставництво між спільнотами розробників ГШІ та освітянами; сприяти відкритим дебатам щодо етичних наслідків штучного інтелекту; всебічно підвищувати обізнаність та підтримувати відповідальні дії. Університет, який прагне випускати конкурентних на ринку праці випускників, повинен створювати окремі мережі підтримки, щоб зменшити відчуття ізоляції та розгубленості внаслідок швидких технологічних  змін.

Детальніше: http://surl.li/bdwvqw, http://surl.li/qdnlbt

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-10-28
Поширити
ПАРТНЕРСТВО ЗІ ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ: ТЕХНОЛОГІЇ ТА МАЙБУТНЄ НАВЧАННЯ

ПАРТНЕРСТВО ЗІ ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ: ТЕХНОЛОГІЇ ТА МАЙБУТНЄ НАВЧАННЯ

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Рози Елліс «Ми на неправильному боці партнерства зі штучним інтелектом»: технології та майбутнє навчання».

На сайті Times Higher Education опублікована стаття Рози Елліс «Ми на неправильному боці партнерства зі штучним інтелектом»: технології та майбутнє навчання».

У ній автор наголошує, що експерти з технологій і освіти вважають, що штучний інтелект докорінно змінить освіту, відповідно необхідно «перезавантажити» систему оцінювання набутих знань. Відповідь ChatGPT на запитання щодо такого впливу на вищу освіту в найближчі роки, полягає у пропозиції побачити десять позитивних результатів та містить лише декілька незначних ремарок із застереженнями. Експерти менш оптимістичні й у відповіді на питання про вплив нових технологій на навчання. Зокрема, Крістофер Деде, старший науковий співробітник Гарвардської вищої школи освіти, говорить: «Найважливіше у навчанні – ніколи не дозволяти комусь іншому чи чомусь іншому думати за вас». Діана Лорійяр, почесний професор навчання та цифрових технологій погоджується, що ГШІ «повинен використовуватися вчителями лише як частина проекту, щоб допомогти учням розвинути власні навички пошуку та обробки текстів або їх інтерпретації та узагальнення». Брайан Александер із Джорджтаунського університету говорить, що для максимально ефективного використання ШІ потрібно «перезавантажити та змінити систему оцінювання зверху вниз». Експерти погоджуються, що перший крок до ефективного великомасштабного персоналізованого навчання за допомогою технологій вимагає розробників, які розуміють, що потрібно для отримання навичок і знань високого рівня. Поєднання штучного інтелекту з технологією віртуальної реальності має потенціал для покращення викладання пов’язаних з продуктивністю навичок, таких як презентація та ведення переговорів.

Детальніше: http://surl.li/tsaswn, http://surl.li/ksasjj

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2024-10-25
Поширити